市场营销数据的分析与挖掘.docx
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1、市场营销数据的分析与挖掘培训时间:上海:2023年06月15日-16日深圳:2023年07月20 H-21日北京:2023年09月14日-15日培训费用:4800元/人课程概述/Over view课程简介:随着社会经济发展和企业信息化水平的提高,企业在营销过程中会接触到大量的内外部数据,分析和挖掘 企业营销数据,对于洞察企业内外部态势、制定有效的有针对性的营销策略等有着极强的指导意义。本课程首先介绍营销数据分析的总体目标以及步骤,然后介绍如何提升数据分析能力、数据分析的常见问 题以及基本分析思路,为后续分析工作打好基础,随后介绍数据采集和指标体系建立、数据整理、数据描 述、异常值分析、相关分析
2、、客户细分、捆绑销售分析、营销资源筹划、客户画像、营销数据预测,讲解 营销数据呈现技术和powerBI以及数据分析报告的撰写。课程的最后是互动环节,现场解答学员实际工 作中的问题。本课程内容丰富,贴近实战,所选择的分析工具、模型均为数据分析领域常用的成熟的分析模型算法。有 理论有案例有实际操作,落地性强,能够较好地提高学员的数据分析和挖掘能力。全部案例均采用 2010/2013/2016.数据分析插件进行讲解。课程适用对象:营销、运营、财务、供应链等相关人员。学员应具有一定的实际工作经验,并熟悉Excel基本数据操作。 课程收获:(1)了解数据分析的整体步骤(2)掌握数据分析能力的提升路径(3
3、)掌握数据分析的思路和方法(4)掌握数据挖掘的模型及其应用课程教学方式:讲师讲授+互动+EXCEL现场操作+学员练习课程内容1 .营销数据分析目标和步骤(1)分析目标包括数据整体状况分析、异动分析、数据分类、数据间逻辑关系分析、数据预测等。(2 )分析步骤包括数据收集、数据整理、报表制作、数据分析与数据挖掘、图形呈现、形成策划案等6个步骤。2 .数据分析与商务逻辑(1)数据分析能力包括业务理解能力、逻辑思辨能力、需求转换能力、统计分析挖掘工具的掌握等方面。(2)常见商务逻辑a)如何对数据特征进行描述?b)我的客户的特征是啥样的?c)如何结合销售现状判断数据中的异常值?d) A数据和B数据之间有
4、关系吗?如果有关系,关系是怎样的?e)如果数据之间有影响,有没有重要程度的差异?f)数据和指标如何分组?g)如果影响指标比较多,如何处理?h)我想知道数据之间的对应关系,如何处理?i)如何考虑A事件对B事件的边际贡献率?(3)分析思路a)标识分析法b)二八分析法(二八系数在第5个模块第3小节的工具中自动实现)c)特征组合分析法d)排序分析法e)对比分析法f)分组分析法g)结构分析法h)交叉分析法i)对应分析法3 .数据采集和指标体系建立(1)采集原则包括逻辑完备、可获得、不重叠等原则,关于不重叠一般要做相关分析甚至是典型相关分析做检验。(2)采集方法和步骤包括采用层次分析法等确定收集维度、数据
5、变形、数据相关检验、权重确定等。(3)指标体系的建立一般采用手工指标体系和软件自动评估这两种方式,这两种方式都需要客观规范地选择数据指标,手工指 标体系要做到权重设置合理、指标结果具有可比性(即处在基本同一数据区域),有时需要反复测试。案例:浙江某互联网企业的数据采集和指标体系建立课堂讨论:指标体系中的加与乘4 .数据整理数据整理的包括数据纠错、数据填充补齐、数据汇总(非常复杂)以及数据变形、数据转换等多个环节,其目的是做好数据分析前的准备工作,将数据处理干净,以进行后续的分析 工作。(1)数据纠错包括两种形式的错误,一是本身数据就有错,例如格式错误、空白等,二是数据逻辑上的错误或者异常。(2
6、)数据填充补齐将数据中的空白填充补齐,这里面可能会涉及到复杂的业务逻辑。(3)数据的汇总根据分析目标的不同,分为按照时间序列的汇总、按照客户id的汇总等等。(4)数据变形为了便于后续对比分析,经常需要对于数据进行变形,例如对于不同数量级的数据,将其变形到0,1的范 围内。(5)数据转换在数据分析中,经常存在两种形式的数据转换:连续变量离散化以及定性数据定量化。5 .数据描述数据描述指对销售数据进行描述统计,采用多种指标和方法揭示数据的概况,为后续分析做好准备工作。 描述的指标有求和、计数、平均值、中位数、众数、方差(标准差)、变异系数、峰度、偏度、占比、累 计占比、同比、环比等。(1)整体状况
7、描述(2 )营销数据七个百分比(3 )多列对比这是应培训学员的要求所做的多列对比的小工具,非常方便,可以一次性地输出多列之间平均值、总 数、中位数、变异系数、二八系数等的对比。案例:期货数据中众数指标的运用讨论:中位数和平均值的异同6 .异常值分析异常值是数据中脱离正常变化轨道的数据,也是数据分析中需要重点关注的数据。通常采用如下方法分析 异常值:(1)散点图(2)面板散点图采用面板的方式实现多个散点图的观察,高效直观。(3)条件格式(4)三倍标准差方法案例:中国移动某省公司利用三倍标准差法捕捉业务异常值7 .相关分析(1)相关分析原理(2 ) EXCEL 数据分析模块安装及介绍(3)操作及输
8、出说明(4)大型相关矩阵和条件格式的组合使用(5)用相关分析做数据扫描的逻辑案例:上海某药企利用商务数据分析头对头的竞争关系案例:阿里巴巴利用相关分析功能来梳理市场竞争态势案例:上海某制造型企业利用相关分析来分析物料运输成本并制定合理化对策单独一个数据,往往因为数据异常或者偶然性等原因,从来很难发现明显的结论,分组不仅仅让分析变得 简单,而且能够发现简单对比所无法获得的结论。(1)单指标的分类(2 )多指标的分类多指标的分组,可以用来做市场细分、客户分群等,采用聚类实现。案例:上海某消费品调研的受访者分类案例讨论:最佳聚类分类总数的确定9 .捆绑销售分析关联分析可以分析销售过程中某些相关的因素
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