课程大纲
第一模块：大数据的核心理念
* 大数据时代：你缺的不是一堆方法，而是大数据思维
* 大数据是探索事物发展和变化规律的工具
* 大数据的核心能力
> 发现业务运行规律及问题
> 探索业务未来发展趋势
* 从案例看大数据的核心本质
> 用趋势图来探索产品销量规律
> 从谷歌的GFT产品探索用户需求变化
> 从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析
> 从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性
* 认识大数据分析
> 什么是数据分析
> 数据分析的三大作用
> 常用分析的三大类别
案例：喜欢赚“差价”的营业员（用数据管理来识别）
* 数据分析需要什么样的能力
> 懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现
* 大数据应用系统的四层结构
> 数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层
* 大数据分析的两大核心理念
第二模块：分析数据，让大数据赋能业务
* 赋能业务实现精准营销的几个关键
> 精准的定位
> 精确的信息
> 精准的投放
> 精细的管理
* 数据分析的六步曲
* 步骤1：明确目的--理清思路
> 确定分析目的：要解决什么样的业务问题
> 确定分析思路：分解业务问题，构建分析框架
* 步骤2：数据收集—理清思路
> 明确收集数据范围
> 确定收集来源
> 确定收集方法
* 步骤3：数据预处理—寻找答案
> 数据质量评估
> 数据清洗、数据处理和变量处理
> 探索性分析
* 步骤4：数据分析--寻找答案
> 选择合适的分析方法
> 构建合适的分析模型
> 选择合适的分析工具
* 步骤5：数据展示--观点表达
> 选择恰当的图表
> 选择合适的可视化工具
* 步骤6：报表撰写--观点表达
> 选择报告种类
> 完整的报告结构
* 数据分析的三大误区
演练：如何用大数据来支撑手机精准营销项目
第三模块：大数据应用概述
* 大数据在行业中的常见应用
> 大数据+保险
> 大数据+金融
> 大数据+旅游
> 大数据+零售
* 传统营销的困境
* 营销理论的变革
> 第一代：4P理论
> 第二代：4C理论
> 第三代：nPnC理论
* 大数据营销引领传统营销
* 大数据在营销中的典型应用
> 市场定位与客户细分
> 客户需求与产品设计
> 精准广告与精准推荐
> 用户行为与特征分析
* 大数据营销的基石：用户画像
* 大数据营销在整个营销体系的应用
第四模块：大数据应用案例
* 从客户生存周期看大数据营销
* 如何寻找影响因素？
案例：决定客户选择产品的关键因素是什么？
* 如何寻找目标客户（用户匹配模型）
案例：杂志社去哪里寻找订阅用户
* 如何进行精准广告投放（利用响应模型优化）？
案例：宜家IKE如何实现产品手册的精准发送
* 如何实现客户群划分（聚类）？
案例：找到汽车行业的细分客户群
案例：宝洁公司实现多层次客户的产品试销
* 如何预测客户行为（分类预测），实现精准推荐？
案例：如何评估客户是否会购买汽车？
案例：如何评估客户会选择哪个品牌的汽车？
案例：银行构建欠贷用户模型，实现风险控制
案例：保险欺诈监测模型
* 如何实现产品的交叉销售？
案例：沃尔玛通过交叉销售，促进产品销量提升
案例：如何推荐汽车附加产品？
* 如何预测产品销量/销售金额
案例：如何评估iPad的销量上限及销量增速拐点？
案例：美国AL航空公司的里程数预测
案例：菜鸟物流如何提升物流速度
* 如何实现产品最优定价？
案例：零售商如何选择产品定价策略？
* 如何进行产品设计与优化？
案例：从销量看出客户主要关注产品的哪些功能和特性？
