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數說營銷--大數據營銷實戰培訓

【課程編號】:NX20912

【課程名稱】:

數說營銷--大數據營銷實戰培訓

【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】:大數據營銷培訓

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

【課程目標】

本課程從實際的市場營銷問題出發,構建數據分析與數據挖掘模型,以解決實際的商業問題。并對大數據分析與挖掘技術進行了全面的介紹,通過從大量的市場營銷數據中分析潛在的客戶特征,挖掘客戶行為特點,實現精準營銷,幫助市場營銷團隊深入理解業務運作,支持業務策略制定以及運營決策。

通過本課程的學習,達到如下目的:

1、了解大數據營銷內容,掌握大數據在營銷中的應用。

2、了解基本的營銷理論,并學會基于營銷理念來展開大數據分析。

3、熟悉數據分析/挖掘的基本過程,掌握常用的數據挖掘方法。

4、熟悉Excel數據分析工具,能夠利用Excel和SPSS軟件解決實際的營銷問題(比如定價/因素影響/預測/客戶需求/客戶價值/市場細分等)。

【授課對象】

系統支撐、市場營銷部、運營分析部相關技術及應用人員。

本課程由淺入深,結合原理主講軟件工具應用,不需要太深的數學知識,但希望掌握數據分析的相關人員。

【學員要求】

1、每個學員自備一臺便攜機(必須)。

2、便攜機中事先安裝好Excel 2013版本及以上。

3、便攜機中事先安裝好IBM SPSS Statistics v24版本及以上。

注:講師可以提供試用版本軟件及分析數據源。

【授課方式】

理論精講 + 案例演練 + 實際業務問題分析 + Excel實踐操作 + SPSS實踐操作

本課程突出數據分析的實際應用,結合行業的典型應用特點,圍繞實際的商業問題,進行大數據的分析與挖掘,介紹常用的模型,以及模型適用場景,通過演練操作,以達到提升學員對營銷數據的分析以及對數據模型的深入理解。

【課程大綱】

第一部分:大數據實現精準營銷

1、傳統營銷的困境與挑戰

2、營銷理論的變革(4P4CnPnC)

3、大數據引領傳統營銷

4、大數據在營銷中的典型應用

?市場定位與客戶細分

?客戶需求與產品設計

?精準廣告與精準推薦

?……

5、大數據營銷的基石:用戶畫像

6、客戶生存周期中的大數據應用

演練:如何用大數據來支撐手機精準營銷項目

第二部分:大數據基礎—數據思維篇

問題:大數據的核心價值是什么?大數據是怎樣用于業務決策?

1、大數據時代:你缺的不是一堆方法,而是大數據思維

2、大數據的本質

?數據,是對客觀事物的描述和記錄

?大數據不在于大,而在于全

3、大數據四大核心價值

?用趨勢圖來探索產品銷量規律

?從谷歌的GFT產品探索用戶需求變化

?從大數據炒股看大數據如何探索因素的相關性

?阿里巴巴預測經濟危機的到來

?從美國總統競選看大數據對選民行為進行分析

4、大數據價值落地的三個關鍵環節

?業務數據化

?數據信息化

?信息策略化

案例:喜歡賺“差價”的營業員(用數據管理來識別)

第三部分:大數據精準營銷—分析框架篇

1、數據分析簡介

?數據分析的三個階段

?分析方法的三大類別

2、數據分析的六步曲

3、步驟1:明確目的--理清思路

?確定分析目的:要解決什么樣的業務問題

?確定分析思路:分解業務問題,構建分析框架

4、步驟2:數據收集—理清思路

?明確收集數據范圍

?確定收集來源

?確定收集方法

5、步驟3:數據預處理—尋找答案

?數據質量評估

?數據清洗、數據處理和變量處理

?探索性分析

6、步驟4:數據分析--尋找答案

?選擇合適的分析方法

?構建合適的分析模型

?選擇合適的分析工具

7、步驟5:數據展示--觀點表達

?選擇恰當的圖表

?選擇合適的可視化工具

8、步驟6:報表撰寫--觀點表達

?選擇報告種類

?完整的報告結構

演練:如何用大數據來支撐手機精準營銷項目

演練:如何構建一個良好的大數據分析框架

第四部分:用戶行為分析—分析方法篇

問題:數據分析有什么方法可依?不同的方法適用解決什么樣的問題?

1、大數據精準營銷的前提:用戶行為分析

2、數據分析方法的層次

?描述性分析法(對比/分組/結構/趨勢/交叉…)

?相關性分析法(相關/方差/卡方…)

?預測性分析法(回歸/時序/決策樹/神經網絡…)

?專題性分析法(聚類/關聯/RFM模型/…)

3、統計分析基礎

?統計分析兩要素

?統計分析三步驟

4、統計分析常用指標

?匯總方式:計數、求和、百分比(增跌幅)

?集中程度:均值、中位數、眾數

?離散程度:極差、方差/標準差、IQR

?分布形態:偏度、峰度

5、基本分析方法及其適用場景

?對比分析(查看數據差距)

演練:尋找用戶的地域分布規律

演練:尋找公司主打產品

演練:用數據來探索增量不增收困境的解決方案

案例:銀行ATM柜員機現金管理分析(銀行)

?分組分析(查看數據分布)

案例:排班后面隱藏的貓膩

案例:通信運營商的流量套餐劃分合理性的評估

演練:銀行用戶消費層次分析(銀行)

演練:呼叫中心接聽電話效率分析(呼叫中心)

演練:客服中心科學排班人數需求分析(客服中心)

演練:客戶年齡分布/消費分布分析

?結構分析(評估事物構成)

案例:用戶市場占比結構分析

案例:物流費用占比結構分析(物流)

案例:中移動用戶群動態結構分析

演練:用戶結構/收入結構/產品結構的分析

?趨勢分析(發現事物隨時間的變化規律)

案例:破解零售店銷售規律

案例:手機銷量的淡旺季分析

演練:發現產品銷售的時間規律

?交叉分析(多維數據分析)

演練:用戶性別+地域分布分析

演練:不同區域的產品偏好分析

演練:不同教育水平的業務套餐偏好分析

6、綜合分析方法及其適用場景

?綜合評價法(多維指標歸一)

案例:南京丈母娘選女婿分析表格

演練:人才選拔評價分析(HR)

?杜邦分析法(關鍵因素分析-財務數據分析)

案例:運營商市場占有率分析(通信)

案例:服務水平提升分析(呼叫中心)

演戲:提升銷量的銷售策略分析(零售商/電商)

?漏斗分析法(關鍵流程環節分析-流失率與轉化率分析)

案例:電商產品銷售流程優化與策略分析(電商)

演練:營業廳終端銷售流程分析(電信)

演練:銀行業務辦理流程優化分析(銀行)

?矩陣分析法(產品策略分析-象限圖分析法)

案例:工作安排評估

案例:HR人員考核與管理

案例:波士頓產品策略分析

7、最合適的分析方法才是硬道理。

第五部分:用戶行為分析—分析思路篇

問題:數據分析思路是怎樣的?如何才能全面/系統地分析而不遺漏?

1、常用分析思路模型

2、用戶行為分析(5W2H分析思路)

?WHY:原因

?WHAT:產品

?WHO:客戶

?WHEN:時間

?WHERE:區域/渠道

?HOW:支付方式

?HOW MUCH:價格

案例討論:結合公司情況,搭建用戶消費習慣的分析框架(5W2H)

第六部分:影響因素分析—屬性篩選篇

營銷問題:哪些是影響市場銷量的關鍵因素?比如,產品在貨架上的位置是否對銷量有影響?價格和廣告開銷是如何影響銷量的?

影響風險控制的關鍵因素有哪些?如何判斷?

1、影響因素分析的常見方法

2、相關分析(衡量兩數據型變量的線性相關性)

問題:這兩個屬性是否會相互影響?影響程度大嗎?

?相關分析簡介

?相關分析的應用場景

?相關分析的種類

?簡單相關分析

?偏相關分析

?距離相關分析

?相關系數的三種計算公式

?Pearson相關系數

?Spearman相關系數

?Kendall相關系數

?相關分析的假設檢驗

?相關分析的四個基本步驟

演練:體重與腰圍的關系

演練:營銷費用會影響銷售額嗎

演練:哪些因素與汽車銷量有相關性

演練:話費與網齡的相關分析

?偏相關分析

?偏相關原理:排除不可控因素后的兩變量的相關性

?偏相關系數的計算公式

?偏相關分析的適用場景

?距離相關分析

3、方差分析(衡量類別變量與數值變量間的相關性)

問題:哪些才是影響銷量的關鍵因素?

?方差分析的應用場景

?方差分析的三個種類

?單因素方差分析

?多因素方差分析

?協方差分析

?方差分析的原理

?方差分析的四個步驟

?解讀方差分析結果的兩個要點

演練:終端擺放位置與終端銷量有關嗎

演練:開通月數對客戶流失的影響分析

演練:客戶學歷對消費水平的影響分析

演練:廣告和價格是影響終端銷量的關鍵因素嗎

演練:營業員的性別、技能級別對產品銷量有影響嗎

演練:尋找影響產品銷量的關鍵因素

?多因素方差分析原理

?多因素方差分析的作用

?多因素方差結果的解讀

演練:廣告形式、地區對銷量的影響因素分析(多因素)

?協方差分析原理

?協方差分析的適用場景

演練:飼料對生豬體重的影響分析(協方差分析)

4、列聯分析/卡方檢驗(兩類別變量的相關性分析)

?交叉表與列聯表

?卡方檢驗的原理

?卡方檢驗的幾個計算公式

?列聯表分析的適用場景

案例:套餐類型對客戶流失的影響分析

案例:學歷對業務套餐偏好的影響分析

案例:行業/規模對風控的影響分析

5、相關性分析方法總結

第七部分:產品銷量預測—回歸預測篇

營銷問題:如何預測未來的產品銷量?如果產品跟隨季節性變動,該如何預測?新產品上市,如果評估銷量上限及銷售增速?

1、銷量預測與市場預測模型介紹

?時序預測

?回歸模型

?季節性預測(相加/相乘模型)

?產品預測(珀爾曲線/龔鉑茲曲線)

2、回歸分析/回歸預測

問題:如何預測未來的銷售量(定量分析)?

?回歸分析簡介

?回歸分析的種類(一元/多元、線性/曲線)

?得到回歸方程的常用工具

?散點圖+趨勢線

?線性回歸工具

?規劃求解工具

演練:散點圖找營銷費用與銷售額的關系(一元回歸)

?線性回歸分析的五個步驟

演練:營銷費用、辦公費用與銷售額的關系(線性回歸)

?解讀線性回歸分析結果的技巧

?定性描述:正相關/負相關

?定量描述:自變量變化導致因變量的變化程度

?回歸預測模型質量評估

?評估指標:判定系數R^2、標準誤差

?如何選擇最佳回歸模型

演練:如何選擇最佳的回歸預測模型(一元曲線回歸)

?預測值準確性評估

?MAD、MSE/RMSE、MAPE等

?帶分類變量的回歸預測

演練:汽車季度銷量預測

演練:工齡、性別與終端銷量的關系

演練:如何評估銷售目標與資源配置(營業廳)

3、回歸分析的基本原理

4、模型優化思路:尋找最佳回歸擬合線

?如何處理預測離群值(剔除離群值)

?如何剔除不顯著因素(剔除不顯著因素)

?如何進行非線性關系檢驗(增加非線性自變量)

?如何進行相互作用檢驗(增加相互作用自變量)

?如何進行多重共線性檢驗(剔除共線性自變量)

?如何檢驗誤差項(修改因變量)

?如何判斷模型過擬合(模型過擬合判斷)

演練:模型優化案例

5、規劃求解工具簡介(自定義回歸模型的工具)

6、自定義模型(如何利用規劃求解進行自定義模型)

案例:如何對餐廳客流量進行建模及模型優化

7、好模型都是優化出來的

第八部分:產品銷量預測—時序預測篇

1、時間序列簡介

?回歸模型的缺點

2、時序預測常用模型

3、評估預測值的準確度指標

?平均絕對誤差MAD

?均方差MSE/RMSE

?平均誤差率MAPE

4、移動平均(MA)

?應用場景及原理

?移動平均種類

?一次移動平均

?二次移動平均

?加權移動平均

?移動平均比率法

?移動平均關鍵問題

?期數N的最佳選擇方法

?最優權重系數的選取方法

演練:平板電腦銷量預測及評估

演練:快銷產品季節銷量預測及評估

5、指數平滑(ES)

?應用場景及原理

?最優平滑系數的選取原則

?指數平滑種類

?一次指數平滑

?二次指數平滑(Brown線性、Holt線性、Holt指數、阻尼線性、阻尼指數)

?三次指數平滑

演練:煤炭產量預測

演練:航空旅客量預測及評估

6、溫特斯季節預測模型

?適用場景及原理

?Holt-Winters加法模型

?Holt-Winters乘法模型

演練:汽車銷量預測及評估

7、回歸季節預測模型

?季節性回歸模型的參數

?常用季節性預測模型(相加、相乘)

案例:美國航空旅客里程的季節性趨勢分析

案例:產品銷售季節性趨勢預測分析

8、ARIMA模型

?適用場景及原理

?ARIMA操作

演練:上海證券交易所綜合指數收益率序列分析

演練:服裝銷售數據季節性趨勢預測分析

9、新產品銷量預測

?新產品累計銷量的S曲線

?如何評估銷量增長的拐點

?珀爾曲線與龔鉑茲曲線

案例:如何預測產品的銷售增長拐點,以及銷量上限

演練:預測IPad產品的銷量

第九部分:客戶行為預測—分類預測篇

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

?如何評估分類性能?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

第十部分: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、客戶細分與PCA分析法

?PCA主成分分析的原理

?PCA分析法的適用場景

演練:利用PCA對汽車客戶群進行細分

演練:如何針對汽車客戶群設計汽車

第十一部分: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:客戶價值評估與促銷名單

案例:重購用戶特征分析

第十二部分: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、常用產品推薦模型

2、關聯分析

?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:理財產品的交叉銷售與產品推薦

第十三部分:產品定價策略及最優定價

營銷問題:產品如何實現最估定價?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)

第十四部分:實戰篇(電信業客戶流失分析模型)

1、電信業客戶流失預警與客戶挽留模型

2、銀行欠貸風險預測模型

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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