大数据时代的营销数据分析技能------用数字说话.doc

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1、大数据时代的营销数据分析技能------用数字说话【时间地点】2016年4月16-17日上海

2、2016年4月21-22日北京

3、2016年4月23-24日深圳2016年7月16-17日广州

4、2016年7月21-22日北京

5、2016年7月23-24日上海2016年9月24-25日深圳

6、2016年10月13-14日上海

7、2016年10月15-16日北京2016年12月10-11日广州

8、2016年12月15-16日上海

9、2016年12月17-18日北京【培训讲师】陈剑【参加对象】市场总监、市场分析人员、销售主管、销售总监及其他对营销数据分析有兴趣

10、的人士【费用】￥3600元/人5800元2人，无其他折扣（提供讲义、午餐、发票、茶点、赠送陈剑老师研发软件等）【会务组织】森涛培训网（www.stpxw.com）．广州三策企业管理咨询有限公司【咨询电话】020-34071250；020-34071978（提前报名可享受更多优惠）【值班手机】13378458028（可加微信）【在线QQ】568499978【温馨提示】本课程可引进到企业内部培训，欢迎来电预约！【课程网址】http://www.stpxw.com/article/8937.html●课程背景:“大数据”的概念出现至今已经11年

11、了，然而，为数不少的的市场部、销售部的相关员工由于缺乏营销分析的技能，还在使用原始低效的统计和分析方法，浪费大量的时间不说，老板还经常不满意。大数据时代要求市场和销售部门对客户响应、营销过程、行业竞争做深入分析，为决策者提供真正的决策支持，特别是为每一个营销动作提供最佳的运作模型。本课程从大数据的宏观知识背景开始，探讨如何将数据分析的技能应用于企业日常的销售运营当中。学习本课程您将可以掌握以下内容：1、了解大数据的概念，大数据包含哪些技术框架和工具2、大数据如何跟企业的营销工作相结合3、数据挖掘的CRISP循环4、数据分析的工具介绍：例如

12、指标分析的方法和统计学算法介绍●相关认证备注:认证费用：高级800元/人(参加认证考试的学员须交纳比费用，不参加的学员无须交纳)1.凡参加认证的学员，在培训结束参加考试合格者由<<国际职业认证标准联合会>>颁发<<营销管理师>>国际国内中英文版双职业资格证书，（国际国内认证／全球通行／社会认可／官方网上查询）；2．凡参加认证的学员须课前准备大一寸红底或蓝底数码照片；3．课程结束后20个工作日内将证书快递寄给学员；4．可申请中国国家人才网入库备案。●特别声明本课程有若干演练环节，为了保证培训效果，请携带笔记本电脑并安装Office2007以

13、上版本，课堂上不负责为学员安装软件，请预先准备。特别声明：为了保证培训效果，请携带笔记本电脑并安装Microsoftoffice2007以上版本，并为Excel加载分析工具库。陈剑老师课程均赠送BladeOffice工具箱，请注意核对软件日期是否为培训当天日期以防假冒。●课程大纲:一、大数据时代概述“大数据”火了，但是大数据的应用已经有十几年的历史了，本节告诉你大数据是什么。1、大数据的应用历史2、大数据的全景视图3、最热门的大数据工具有哪些4、企业的市场和营销部门应该具备哪些大数据的技能？5、CRISP方法论案例演练：空降经理的烦恼，您

14、来亲身体验一下数据分析的过程二、构建企业的分析体系本节介绍如何在企业内部实施大数据，利用大数据驱动企业的营销动作1、大数据如何与企业的营销结合a)营销动作和大数据的结合b)岗位的设置和技能要求2、分析模型的设计、实施工具a)SPSSClementine简介b)SAS简介c)SQLAnalysis简介d)Excel控件简介3、数据的收集和准备a)数据的来源b)原始数据转换为业务数据三、基于关键指标的分析方法指标分析是一种快速的企业绩效分析手段，是衡量企业健康状况的健康指标，本节介绍如何通过指标构建数据分析模型。1、案例思考：从一张报表说起2

15、、传统的基于绩效考核指标分析的缺陷3、把KPI指标和管理理念相结合，搭建分析模型分析营销状况4、案例解析：a)竞争力分析模型b)利润分析模型四、时间序列分析时间序列分析的目的是掌握销售过程中出现的趋势、规律，优化产品组合和销售管理。1、时间序列规律的三个方面2、如何识别周期，认识同比的风险3、趋势如何分析4、案例解析a)数据周期分析b)库存风险预测5、一元回归分析a)案例：行业趋势分析五、竞争的量化分析方法简介1、宏观的行业竞争力分析矩阵2、数据来源：根据市场竞争的四个层次确定3、竞争的敏感性分析4、快消品的品牌转换矩阵5、媒体影响的量化

16、研究六、常用的统计学分析算法简介数据分析不是空洞理论，还需要有科学的技术手段和方法，本节演示常见的数据分析算法。1、协助客户分类：聚类分析2、识别客户响应a)类神经网络b)决策树c)逻辑斯蒂回