西安IT認證培訓中心

天數(shù)

課程內容

第1天

一、開課儀式

1. 課程體系及教學安排介紹

2. 數(shù)據(jù)在商業(yè)中的價值

二、開題案例——在一個意想不到的場景，讓數(shù)據(jù)為你而動

1.項目場景模擬

2.分組演練討論

3.老師引導小組分享分析過程

4.思考數(shù)據(jù)分析流程和項目開展的要點

三、 引導分析，構建數(shù)據(jù)分析底層邏輯

1. 數(shù)據(jù)驅動，如何改變商業(yè)世界

四、 科學的數(shù)據(jù)分析流程

1.從數(shù)據(jù)戰(zhàn)略開始：戰(zhàn)略管理與企業(yè)數(shù)據(jù)化轉型

2.明確關鍵業(yè)務問題

3.了解不同類型的數(shù)據(jù)

50. 數(shù)據(jù)獲取的全面性——回避幸存者偏差
50. 數(shù)據(jù)的取得：數(shù)據(jù)庫與 SQL

4. 探索&處理數(shù)據(jù)兩步走：

1. 1. 50. 篩選變量
      50. 臟數(shù)據(jù)的成因與清洗數(shù)據(jù)
      50. 變換數(shù)據(jù)形態(tài)
      50. 調整數(shù)據(jù)量綱
      50. 消除信息冗余
      50. 解釋數(shù)據(jù)指標

5. 描述型數(shù)據(jù)分析——關注歷史數(shù)據(jù)，挖掘內在聯(lián)系

50. 因子分析剖析數(shù)據(jù)內部結構
50. 關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)事務依存關系
50. 聚類方法區(qū)分事物隱藏類別

6. 預測型數(shù)據(jù)分析——著眼發(fā)展趨勢，預測未來可能

50. 線性回歸研究多個現(xiàn)象之間的相互影響
50. 時間序列研究事物自身發(fā)展的規(guī)律
50. 分類方法預測新數(shù)據(jù)集上分類指標的狀態(tài)

7. 數(shù)據(jù)決策

50. 三分鐘讓領導讀懂你的數(shù)據(jù)分析結果
50. 數(shù)據(jù)分析人員應如何針對業(yè)務提出建議

第2天

五、 如何解決Z優(yōu)化問題

1. 廣告投放優(yōu)化

2. 生產采購優(yōu)化

3. 實戰(zhàn)案例：零售行業(yè)廣告投放渠道選擇

【業(yè)務背景】

某日用品品牌開發(fā)了一款新產品，現(xiàn)準備進行廣告媒體宣傳，希望吸引消費者購買新產品，根據(jù)該公司廣告媒體預算情況，分析制定一種廣告投放策略，使得在成本Z小得情況下達到廣告效果優(yōu)。

【知識點】

廣告營銷渠道規(guī)劃求解

4. 實戰(zhàn)案例：綜合價格、網紅指數(shù)、環(huán)境等因素選擇旅游目的地

【業(yè)務背景】

公司為進行團隊建設，準備組織員工進行一次集體旅游，現(xiàn)準備了三個目的地方案，通 過關鍵數(shù)據(jù)指標權重分析，進行Z終目的地的決策。

【知識點】

層次分析法供應商選擇

第3天

六、 客戶畫像與精準營銷

1. 客戶信息標簽設計

2. 基于用戶關鍵行為特征的客戶畫像

3. 如何利用客戶畫像實現(xiàn)精準營銷

4. 基于聚類的客戶畫像

5. 實戰(zhàn)案例：構建 RFM 指標分析客戶價值，制定針對性營銷策略

【業(yè)務背景】

作為一名電商平臺的數(shù)據(jù)分析師，在雙十一前夕通 過分析客戶的交易數(shù)據(jù)，刻畫用戶特征，制定個性化促銷活動方案。

【知識點】

RFM 客戶信息標簽設計

6. 實戰(zhàn)案例：根據(jù)航空公司會員信息進行客戶分層提供個性化服務

【業(yè)務背景】

面對激烈的市場競爭，某航空公司為解決常旅客流失，航空資源未充分利用等經營危機，希望建立一個合理的客戶價值評估模型，對客戶進行分群，制定相應的營銷策略，提供個性化的客戶服務，以改善目前的危機。

【知識點】

客戶價值識別 RFM & k-means 聚類

7. 實戰(zhàn)案例：實戰(zhàn)案例：通 過新媒體運營數(shù)據(jù)剔除標題黨，快速增長粉絲量

【業(yè)務背景】

通 過分析新媒體用戶的內容閱讀習慣，將內容進行分類，找到優(yōu)質內容的特征，剔除標題黨。

【知識點】

K-means 聚類因子分析 & 新媒體運營

第4天

七、 客戶運營與客戶價值

1.用戶運營的基本工作和方法

2.AARRR 用戶運營模型

3.客戶生命周期與客戶價值體系用戶行為路徑分析

4.實戰(zhàn)案例：預測一名游戲用戶是否付費以及可能的付費金額

【業(yè)務背景】

某游戲公司為探究影響用戶是否付費以及付費金額的影響因素，分析用戶行為數(shù)據(jù)，搭建預測付費用戶、付費金額的回歸模型。

【知識點】

啞變量回歸預測模型卡方獨立性檢驗模型評估標準

5. 實戰(zhàn)案例：找出有流失風險的電信客戶并制定召回策略

【業(yè)務背景】

通 過分析某電信行業(yè)客戶數(shù)據(jù)，構造電信行業(yè)客戶流失預警模型。

【知識點】

分類算法標簽編碼樣本均衡客戶流失標簽構造

6. 實戰(zhàn)案例：以美團 APP 為例分析產品的優(yōu)化迭代方向

【業(yè)務背景】

通 過分析用戶在 APP 或網站中的訪問行為路徑，了解用戶行為偏好，衡量網站優(yōu)化的效果或營銷推廣的效果，指導產品迭代優(yōu)化。

【知識點】

用戶行為路徑分析轉化率分析漏斗圖

7. 實戰(zhàn)案例：金融評分卡信用評估

【業(yè)務背景】

對于金融機構的貸款業(yè)務來說，顧客的信用狀況是非常重要的，為確保貸款的安全性，通 過分析客戶的信用往來，財產狀況，償債能力等信息對客戶的質量或信用進行評估、分級。

【知識點】

金融評分卡風險預警分類算法

第5天

八、 產品定位與產品設計

1. 數(shù)據(jù)驅動與產品工作

2. 用 KANO 模型解決產品功能屬性設計的問題

3. 用 PSM 模型進行價格敏感度測試

4. 用 BASS 模型預測市場擴散規(guī)模與趨勢

5. 實戰(zhàn)案例：利用 KANO 模型解決設計者產品功能屬性開發(fā)排序問題

【業(yè)務背景】

某公司進行新產品開發(fā)，經過市場調研，搜集到市場需求，現(xiàn)采用KANO 分析技術，對目標客群進行問卷調查，制定功能屬性的開發(fā)建議。

【知識點】

KANO模型產品功能開發(fā)市場調研

6. 實戰(zhàn)案例：利用 PSM 模型解決企業(yè)新產品Z佳市場價格定位問題

【業(yè)務背景】

某公司推出一款新產品，公司負責人想知道該產品如何定價，希望 通 過用戶調查從消費者角度出發(fā)，制定一個合理的產品定價策略。

【知識點】

PSM 模型消費者價格接受區(qū)間調查

7. 實戰(zhàn)案例：利用 BASS 模型解決新產品市場擴散情況的預測

【業(yè)務背景】

某公司推出一款綠色環(huán)保的創(chuàng)新型產品，經過前期市場推廣，根據(jù)  積累的銷售數(shù)據(jù)，預測未來產品的市場采用情況。

【知識點】

BASS 模型規(guī)劃求解

第6天

九、 產品定位與產品設計

1. 數(shù)據(jù)分析人員的必備技能——高效溝通需求產品健康度分析

2. 通 過 A/BTest 對上線的新產品進行切實可行的效果評估

3. 如何才能在那么多的數(shù)據(jù)指標中一箭命中關鍵指標，搭建分析體系

4. 實戰(zhàn)案例：探究促銷活動對門店銷售情況是否有顯著影響

【業(yè)務背景】

在對產品進行優(yōu)化迭代時，通常會為同一個優(yōu)化目標制定兩個方 案，統(tǒng)計并對比不同方案的轉化率、點擊率等關鍵指標，以判斷不同方案的優(yōu)劣并進行決策。

【知識點】

產品迭代優(yōu)化改進反應測試 A/BTest 方差分析

十、個性化推薦

1.如何描述用戶的相似

2.協(xié)同過濾+關聯(lián)規(guī)則，預測客戶潛在需求，推薦相關購買

3. 實戰(zhàn)案例：根據(jù)歷史消費記錄以及相似人群偏好進行產品組合推薦

【業(yè)務背景】

通 過分析超市用戶購買記錄，超市貨架擺放位置，進行產品組合銷售。

【知識點】

關聯(lián)規(guī)則用戶購買行為分析

4. 實戰(zhàn)案例：研究刑事案件之間的共性，發(fā)現(xiàn)潛在案發(fā)規(guī)律

【業(yè)務背景】

通 過分析某城市一段時間內發(fā)生的部分刑事案件的案發(fā)時間、作案人數(shù)、作案手段及案件損失程度的情況，探究因素關聯(lián)性，指導刑事案件偵破，維持社會治安。

【知識點】

關聯(lián)規(guī)則獨熱編碼標簽編碼啞變量