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大數據分析與挖掘綜合能力提升實戰

【課程編號】:NX20908

【課程名稱】:

大數據分析與挖掘綜合能力提升實戰

【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:市場營銷培訓

【培訓課時】:2-4天,6小時/天

【課程關鍵字】:大數據分析培訓

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咨詢電話:027-5111 9925 , 027-5111 9926手機:18971071887郵箱:

【課程目標】

本課程為高級課程,培訓的內容是繼中級課程之后學習的,同時提供了更復雜的數據模型來解決實際工作中的商業決策問題。

本課程面向高級數據分析人員,以及系統開發人員。

本課程核心內容為數據挖掘,分類預測模型,以及專題模型分析,幫助學員構建系統全面的業務分析思維,提升學員的數據分析綜合能力。

本課程覆蓋了如下內容:

1、數據建模過程

2、分類預測模型

3、分類模型優化思路

4、市場專題分析模型

本系列課程從實際的業務需求出發,結合行業的典型應用特點,圍繞實際的商業問題,對數據分析及數據挖掘技術進行了全面的介紹(從數據收集與處理,到數據分析與挖掘,再到數據可視化和報告撰寫),通過大量的操作演練,幫助學員掌握數據分析和數據挖掘的思路、方法、表達、工具,從大量的企業經營數據中進行分析,挖掘客戶行為特點,幫助運營團隊深入理解業務運作,以達到提升學員的數據綜合分析能力,支撐運營決策的目的。

通過本課程的學習,達到如下目的:

1、熟悉建模的一般過程,能夠獨立完成整個預測建模項目的實現。

2、熟練使用各種分類預測模型,以及其應用場景。

3、熟悉模型質量評估的關鍵指標,掌握模型優化的整體思路。

4、熟練掌握常用市場專題分析模型:

a)學會做市場客戶細分,劃分客戶群

b)學會實現客戶價值評估

c)學會產品功能設計與優化

d)掌握產品精準推薦模型,學會推薦產品

e)熟悉產品定價策略,尋找產品最優定價

【授課對象】

業務支撐部、運營分析部、數據分析部、大數據系統開發部等對業務數據分析有較高要求的相關人員。

【課程大綱】

第一部分:數據建模過程

1、預測建模六步法

選擇模型:基于業務選擇恰當的數據模型

屬性篩選:選擇對目標變量有顯著影響的屬性來建模

訓練模型:采用合適的算法對模型進行訓練,尋找到最合適的模型參數

評估模型:進行評估模型的質量,判斷模型是否可用

優化模型:如果評估結果不理想,則需要對模型進行優化

應用模型:如果評估結果滿足要求,則可應用模型于業務場景

2、數據挖掘常用的模型

數值預測模型:回歸預測、時序預測等

分類預測模型:邏輯回歸、決策樹、神經網絡、支持向量機等

市場細分:聚類、RFM、PCA等

產品推薦:關聯分析、協同過濾等

產品優化:回歸、隨機效用等

產品定價:定價策略/最優定價等

3、屬性篩選/特征選擇/變量降維

基于變量本身特征

基于相關性判斷

因子合并(PCA等)

IV值篩選(評分卡使用)

基于信息增益判斷(決策樹使用)

4、模型評估

模型質量評估指標:R^2、正確率/查全率/查準率/特異性等

預測值評估指標:MAD、MSE/RMSE、MAPE、概率等

模型評估方法:留出法、K拆交叉驗證、自助法等

其它評估:過擬合評估

5、模型優化

優化模型:選擇新模型/修改模型

優化數據:新增顯著自變量

優化公式:采用新的計算公式

6、模型實現算法(暫略)

7、好模型是優化出來的

案例:通信客戶流失分析及預警模型

第二部分:分類預測模型

問題:如何評估客戶購買產品的可能性?如何預測客戶的購買行為?如何提取某類客戶的典型特征?如何向客戶精準推薦產品或業務?

1、分類模型概述

2、常見分類預測模型

3、邏輯回歸(LR)

邏輯回歸模型原理及適用場景

邏輯回歸的種類

二項邏輯回歸

多項邏輯回歸

如何解讀邏輯回歸方程

帶分類自變量的邏輯回歸分析

多元邏輯回歸

案例:如何評估用戶是否會購買某產品(二元邏輯回歸)

案例:多品牌選擇模型分析(多元邏輯回歸)

4、分類決策樹(DT)

問題:如何預測客戶行為?如何識別潛在客戶?

風控:如何識別欠貸者的特征,以及預測欠貸概率?

客戶保有:如何識別流失客戶特征,以及預測客戶流失概率?

決策樹分類簡介

案例:美國零售商(Target)如何預測少女懷孕

演練:識別銀行欠貨風險,提取欠貸者的特征

構建決策樹的三個關鍵問題

如何選擇最佳屬性來構建節點

如何分裂變量

修剪決策樹

選擇最優屬性

熵、基尼索引、分類錯誤

屬性劃分增益

如何分裂變量

多元劃分與二元劃分

連續變量離散化(最優劃分點)

修剪決策樹

剪枝原則

預剪枝與后剪枝

構建決策樹的四個算法

C5.0、CHAID、CART、QUEST

各種算法的比較

如何選擇最優分類模型?

案例:商場酸奶購買用戶特征提取

案例:客戶流失預警與客戶挽留

案例:識別拖欠銀行貨款者的特征,避免不良貨款

案例:識別電信詐騙者嘴臉,讓通信更安全

5、人工神經網絡(ANN)

神經網絡概述

神經網絡基本原理

神經網絡的結構

神經網絡的建立步驟

神經網絡的關鍵問題

BP反向傳播網絡(MLP)

徑向基網絡(RBF)

案例:評估銀行用戶拖欠貨款的概率

6、判別分析(DA)

判別分析原理

距離判別法

典型判別法

貝葉斯判別法

案例:MBA學生錄取判別分析

案例:上市公司類別評估

7、最近鄰分類(KNN)

基本原理

關鍵問題

8、貝葉斯分類(NBN)

貝葉斯分類原理

計算類別屬性的條件概率

估計連續屬性的條件概率

貝葉斯網絡種類:TAN/馬爾科夫毯

預測分類概率(計算概率)

案例:評估銀行用戶拖欠貨款的概率

9、支持向量機(SVM)

SVM基本原理

線性可分問題:最大邊界超平面

線性不可分問題:特征空間的轉換

維空難與核函數

第三部分:分類模型優化

1、集成方法的基本原理:利用弱分類器構建強分類模型

選取多個數據集,構建多個弱分類器

多個弱分類器投票決定

2、集成方法/元算法的種類

Bagging算法

Boosting算法

3、Bagging原理

如何選擇數據集

如何進行投票

隨機森林

4、Boosting的原理

AdaBoost算法流程

樣本選擇權重計算公式

分類器投票權重計算公式

第四部分:市場細分模型

問題:我們的客戶有幾類?各類特征是什么?如何實現客戶細分,開發符合細分市場的新產品?如何提取客戶特征,從而對產品進行市場定位?

1、市場細分的常用方法

有指導細分

無指導細分

2、聚類分析

如何更好的了解客戶群體和市場細分?

如何識別客戶群體特征?

如何確定客戶要分成多少適當的類別?

聚類方法原理介紹

聚類方法作用及其適用場景

聚類分析的種類

K均值聚類(快速聚類)

案例:移動三大品牌細分市場合適嗎?

演練:寶潔公司如何選擇新產品試銷區域?

演練:如何評選優秀員工?

演練:中國各省份發達程度分析,讓數據自動聚類

層次聚類(系統聚類):發現多個類別

R型聚類與Q型聚類的區別

案例:中移動如何實現客戶細分及營銷策略

演練:中國省市經濟發展情況分析(Q型聚類)

演練:裁判評分的標準衡量,避免“黑哨”(R型聚類)

兩步聚類

3、主成分分析

主成分分析方法介紹

主成分分析基本思想

主成分分析步驟

案例:如何評估汽車購買者的客戶細分市場

第五部分:客戶價值分析

營銷問題:如何評估客戶的價值?不同的價值客戶有何區別對待?

1、如何評價客戶生命周期的價值

貼現率與留存率

評估客戶的真實價值

使用雙向表衡量屬性敏感度

變化的邊際利潤

案例:評估營銷行為的合理性

2、RFM模型(客戶價值評估)

RFM模型,更深入了解你的客戶價值

RFM模型與市場策略

RFM模型與活躍度分析

案例:淘寶客戶價值評估與促銷名單

案例:重購用戶特征分析

第六部分:產品推薦模型

問題:購買A產品的顧客還常常要購買其他什么產品?應該給客戶推薦什么產品最有可能被接受?

1、從搜索引擎到推薦引擎

2、常用產品援藏模型及算法

3、基于流行度的推薦

基于排行榜的推薦,適用于剛注冊的用戶

優化思路:分群推薦

4、基于內容的推薦CBR

關鍵問題:如何計算物品的相似度

優缺點

優化:Rocchio算法、基于標簽的推薦、基于興趣度的推薦

5、基于用戶的推薦

關鍵問題:如何對用戶分類/計算用戶的相似度

算法:按屬性分類、RFM模型、PCA、聚類、按偏好分類、按地理位置

6、協同過濾的推薦

基于用戶的協同過濾

基于物品的協同過濾

冷啟動的問題

案例:計算用戶相似度、計算物品相似度

7、基于關聯分析的推薦

如何制定套餐,實現交叉/捆綁銷售

案例:啤酒與尿布、颶風與蛋撻

關聯分析模型原理(Association)

關聯規則的兩個關鍵參數

支持度

置信度

關聯分析的適用場景

案例:購物籃分析與產品捆綁銷售/布局優化

案例:通信產品的交叉銷售與產品推薦

8、基于分類模型的推薦

9、其它推薦算法

LFM基于隱語義模型

按社交關系

基于時間上下文

10、多推薦引擎的協同工作

第七部分:產品設計優化

1、聯合分析法

2、離散選擇模型

如何評估客戶購買產品的概率

如何指導產品開發?如何確定產品的重要特性

競爭下的產品動態調價

如何評估產品的價格彈性

案例:產品開發與設計分析

案例:品牌價值與價格敏感度分析

案例:納什均衡價格

3、品牌價值評估

4、新產品市場占有率評估

第八部分:產品定價策略及產品最優定價

營銷問題:產品如何實現最優定價?套餐價格如何確定?采用哪些定價策略可達到利潤最大化?

1、常見的定價方法

2、產品定價的理論依據

需求曲線與利潤最大化

如何求解最優定價

案例:產品最優定價求解

3、如何評估需求曲線

價格彈性

曲線方程(線性、乘冪)

4、如何做產品組合定價

5、如何做產品捆綁/套餐定價

最大收益定價(演進規劃求解)

避免價格反轉的套餐定價

案例:電信公司的寬帶、IPTV、移動電話套餐定價

6、非線性定價原理

要理解支付意愿曲線

支付意愿曲線與需求曲線的異同

案例:雙重收費如何定價(如會費+按次計費)

7、階梯定價策略

案例:電力公司如何做階梯定價

8、數量折扣定價策略

案例:如何通過折扣來實現薄利多銷

9、定價策略的評估與選擇

案例:零售公司如何選擇最優定價策略

10、航空公司的收益管理

收益管理介紹

如何確定機票預訂限制

如何確定機票超售數量

如何評估模型的收益

案例:FBN航空公司如何實現收益管理(預訂/超售)

第九部分:信用評分卡模型

1、信用評分卡模型簡介

2、評分卡的關鍵問題

3、信用評分卡建立過程

篩選重要屬性

數據集轉化

建立分類模型

計算屬性分值

確定審批閾值

4、篩選重要屬性

屬性分段

基本概念:WOE、IV

屬性重要性評估

5、數據集轉化

連續屬性最優分段

計算屬性取值的WOE

6、建立分類模型

訓練邏輯回歸模型

評估模型

得到字段系數

7、計算屬性分值

計算補償與刻度值

計算各字段得分

生成評分卡

8、確定審批閾值

畫K-S曲線

計算K-S值

獲取最優閾值

第十部分:實戰篇

1、電信業客戶流失預警和客戶挽留模型實戰

2、銀行欠貸風險預測模型實戰

3、銀行信用卡評分模型實戰

結束:課程總結與問題答疑。

傅老師

華為系大數據專家

計算機軟件與理論碩士研究生(研究方向:數據挖掘、搜索引擎)。在華為工作十年,五項國家專利,在華為工作期間獲得華為數項獎項,曾在英國、日本、荷蘭和比利時等海外市場做項目,對大數據有深入的研究。

傅老師專注于大數據分析與挖掘、機器學習等應用技術,以及大數據系統部署解決方案。旨在將大數據的數據分析、數據挖掘、數據建模應用于行業及商業領域,解決行業實際的問題。

1、讓決策更科學:將大數據應用于運營決策,用大數據探索領域發展規律和行業發展趨勢,有效分析用戶需求,并預測用戶行為,最終實現市場變化預測,提升企業科學決策能力。

2、讓管理更高效:將大數據應用于企業管理,用大數據呈現企業整體運營情況,診斷企業管理問題和風險,全面理解組織、產品、人員、營銷、財務等要素間的相關性,實現企業資源的最優化配置,提升企業管理效率。

3、讓營銷更精準:將大數據應用于市場營銷,解決營銷中的用戶群細分和品牌定位,客戶價值評估,產品設計優化,產品最優定價等實際問題,實現精準營銷和精準推薦,以最小的營銷成本實現最大化的營銷效果。

傅老師目前致力于將大數據技術應用于通信、金融、航空、電商、互聯網、政府等領域。傅老師的課程最大特色:實戰性強!“圍繞業務問題+搭建分析框架+運用分析方法+建立分析模型+熟悉分析工具+形成業務策略”。以商業問題為起點,基于實際的業務應用場景(明確目的),搭建全面系統的業務框架和分析維度(分析思路),選擇最合適的方法(分析方法),深入淺出的理論講解(分析模型),使用簡單實用的工具操作(分析工具),對分析結果進行有效的解讀(數據可視化),最終形成具體的業務建議,實現業務分析/數據分析的閉環。

應用類:

《大數據分析與數據挖掘綜合能力提升實戰》

《“數”說營銷----大數據營銷實戰與沙盤》

《市場營銷大數據分析實戰培訓》

《大數據建模與模型優化實戰培訓》

《大數據分析與挖掘之SPSS工具入門與提高》

《金融行業風險預測模型實戰培訓》

理論/認知/戰略類:

《大數據產業現狀及應用創新》

《大數據思維與應用創新》

《大數據時代的精準營銷》

技術類:

《Hadoop大數據解決方案開發技術基礎培訓》

《Python開發基礎實戰》

《大數據分析與挖掘之Python開發實戰》

《Python機器學習算法原理及優化實現》

服務客戶:

傅老師曾提供過培訓咨詢服務的客戶遍及通信、金融、交通、制造、政府等行業,包括華為、富士康、平安集團、中國銀行、招商銀行、光大銀行、中信銀行、交通銀行、廣電銀通、西部航空、海南航空、中國移動、中國聯通、中國電信、西部航空、安能物流、廣州地鐵、富維江森、東風日產、神南礦業、公交集團、廣州稅務、良品鋪子等單位和公司。

金融行業培訓客戶:

中國銀行:《大數據變革與商業模式創新》《大數據時代的精準營銷》

廣發銀行:《大數據下的精準營銷實戰》四期

中信銀行:《大數據分析與挖掘綜合能力提升實戰》叁期

交通銀行:《大數據時代的精準營銷》

安信證券:《大數據時代下的金融發展》

平安集團:《大數據思維與應用創新》

平安產險:《大數據分析綜合能力提升》

平安壽險:《大數據分析與應用實戰》

平安銀行:《大數據思維與應用創新》

農業銀行:《Python大數據分析與挖掘》叁期

建設銀行:《大數據思維與應用創新》兩期

光大銀行:《大數據分析與數據挖掘應用實戰》四期

招商銀行:《“數”說營銷----大數據營銷實戰與沙盤》四期

杭州銀貨通科技:《大數據產業發展及應用創新》

廣電銀通:《大數據綜合能力提升》

平安普惠金融:《Hadoop解決方案技術培訓》

浦發銀行:《大數據精準營銷》

金融壹帳通:《大數據分析與挖掘綜合能力提升實戰》

中金所:《大數據思維與應用創新》

……

通信行業培訓客戶:

聯通研究院:《大數據預測建模優化》

廣州電信:《大數據時代的精準營銷》兩期

北京電信:《大數據分析綜合能力提升》

香港電信:《大數據精準營銷實戰》

上海電信:《渠道大數據分析與挖掘思路及方法》兩期

河北電信:《數據化運營下的大數據分析綜合能力提升實戰》

南京電信:《大數據視圖支撐精準化營銷》

佛山電信:《數據挖掘技術及其應用培訓》

泉州電信:《大數據挖掘、信息分析及應用培訓》

湖北聯通:《大數據分析與商業智能》

廣東聯通:《數據分析與數據挖掘實戰培訓》兩期

江蘇聯通:《大數據分析綜合能力提升》

吉林聯通:《大數據分析綜合能力提升-中級》

烏魯木齊聯通:《大數據分析綜合能力提升》

上海移動:《大數據分析與挖掘、建模及優化》叁期

浙江移動:《大數據分析與數據挖掘應用實戰》

江蘇移動:《大數據精準營銷技能提升實戰》

深圳移動:《大數據分析綜合能力提升》

廣西移動:《大數據發展趨勢及在公司營銷領域的應用》

遼寧移動2期:《數據分析方法與經營分析技巧》

泉州移動3期:《數說營銷—市場營銷數據分析與挖掘應用》

德陽移動2期:《大數據挖掘與建模優化實戰培訓》

浙江移動:《大數據產品營銷能力提升》

四川移動:《大數據分析與挖掘綜合能力提升》

吉林移動:《數據分析與數據挖掘培訓》;

貴州移動:《“數”說營銷----大數據營銷實戰與沙盤》

海南移動:《基于大數據運營的用戶行為分析與精準定位》

山東移動:《大數據分析綜合能力提升》

深圳移動:《大數據在行業內外的應用》

中國移動終端公司:《大數據分析綜合能力提升培訓》

中山移動:《“數”說營銷----大數據營銷實戰與沙盤》

東莞移動:《“數”說營銷----大數據營銷實戰與沙盤》

成都移動:《數字化運營下的數據分析與數據挖掘》

眉山移動2期:《大數據分析綜合能力提升》

云浮移動:《大數據挖掘和信息提煉專項培訓》

陽江移動:《小數據·大運營--運營數據的分析與挖掘》

德陽移動:《電信運營商市場營銷數據挖掘應用典型案例》

陜西在線:《“數”說營銷----大數據營銷實戰與沙盤》

四川在線:《“數”說營銷----大數據營銷實戰與沙盤》

大連移動:《“數”說營銷----大數據營銷實戰與沙盤》

內蒙古移動:《大數據分析與Hadoop大數據解決方案》

貴州中移通信:《SPSS數據分析與數據挖掘應用實戰》

華為技術:《話務量預測與排班管理》

……

能源汽車交通行業培訓客戶:

一汽解放錫柴:《大數據思維與應用創新》

廣東郵政:《大數據分析綜合能力提升實戰》

深圳水務:《大數據思維與應用創新》

寧夏國電:《大數據思維與應用》兩期

柳州上汽五菱:《大數據下的精準營銷實戰》

東風商用:《數說營銷實戰》

東風日產:《大數據分析與數據挖掘應用實戰》兩期

富維江森(汽車):《數字化運營下的數據分析與數據挖掘應用培訓》

廣州地鐵:《大數據分析與數據挖掘培訓》兩期

廣州地鐵:《數據分析與數據建模實戰》兩期

西部航空:《數字化運營下的數據分析與數據挖掘應用培訓》

海南航空:《利用大數據營銷提升航線收益》

南方航空:《大數據精準營銷實戰》兩期

北京機場貴賓公司:《市場營銷數據的分析》

深圳公交集團:《大數據與智慧交通》

延長殼牌:《大數據分析與挖掘綜合能力提升》

神南礦業:《大數據產業發展與應用創新》

寶雞國電:《大數據分析與挖掘》兩期

順豐快遞:《大數據分析綜合能力提升實戰》

……

其它行業培訓客戶:

嶺南集團:《大數據時代下的精準營銷》

ABB:《大數據分析實戰培訓》

頂新國際:《大數據思維與應用創新》

索菲亞:《大數據分析實戰培訓》

玫琳凱:《大數據思維與應用》叁期

西部數據:《大數據分析綜合能力提升》

無限極:《大數據分析綜合能力提升》兩期

雅圖仕:《大數據分析綜合能力提升》

施耐德:《大數據分析綜合能力提升》叁期

廣州稅務:《大數據分析與挖掘實戰》叁期

YKK吉田拉鏈:《大數據分析綜合能力提升培訓》

富士康:《數據分析綜合能力提升培訓》

貴州中煙:《互聯網+時代的大數據思維》

深圳欣盛商:《電商大數據分析》

安能物流:《大數據挖掘分析及應用實戰》

良品鋪子:《大數據分析綜合能力提升》兩期

新時代集團:《問題的挖掘、分析—數據分析技巧》兩期培訓

挑戰牧業:《大數據分析綜合能力提升》

易鑫集團:《大數據分析綜合能力提升》

贛州監獄:《大數據時代的營銷》共三期培訓

賀州學院:《大數據時代的人才培養》

……

【學員評價】

傅老師是我目前聽過的很少忽悠而多干貨的老師,能夠將理論講得深入淺出,將案例講深講透,將實戰講得易理解易操作。在課堂中,他能把枯燥的數據說得有生命,在課堂上,他能對學員關注和付出。我不是對數據很喜歡的人,但仍然在課堂中能夠感覺到數據的生命力。五天的課讓我進入到數據構成的多彩、多維的世界,值得!

——學員分享

某金融行業---《大數據變革與商業模式創新》

傅老師運用全面翔實的案例和不拘一格的語言,全方位剖析大數據發展以來在工具、思維和文化上帶來的變革,生動闡述數據分析過程六部曲、數據戰略七大思維等經典概述,立體呈現大數據時代企業所面臨的機遇與挑戰。結合當前關注焦點和時代熱點話題,傅老師現場分享了第一代傳統營銷、第二代互聯網營銷、第三代大數據營銷的進階升級和精準營銷實戰應用。在為學員呈現一場思維見識領域盛宴的同時,傅老師還與學員進行了積極互動和現場答疑,在相互交流中啟迪智慧、開拓思維,在思想碰撞中點燃大數據時代下的創新引擎,為全行在未來發展中進一步把握經濟大勢、開展前瞻預判、實施精準決策提供了重要思想指引。

吉林某企業——《數據分析與數據挖掘應用培訓》 學員:張經理

五天的培訓,讓我對數據分析與數據挖掘有了進一步的了解,也學到了技術。以前參加過培訓,兩天的培訓我都覺得有時很難,而這次連續五天的培訓,我聽課過程當中既然感覺到時間過得很快。

貴州某運營商——《“數”說營銷----大數據營銷實戰》 學員:劉經理

傅老師的課程,開拓了我營銷的思維,大數據營銷,重在利用數據為營銷服務。用戶細分、用戶特征提取、營銷費用預算、客戶流失預警,原來可以這樣利用大數據,以后不再需要“拍腦袋”了,呵呵。

遼寧某運營商——《數據分析與經營分析實戰培訓》學員:于經理

傅老師的課程全程高能,信息量巨大,我們已經建議公司安排后續高級課程,期待再次學習,點贊!

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