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課程大綱
1.大數據特征與應用關鍵
（1）大數據的特征與挑戰
介紹大數據的特征以及三個重要的轉變
（2）大數據的發展驅動力
介紹互聯網與移動互聯網在大數據發展中的作用以及相關的生態變化
（3）互聯網大數據應用
介紹百度騰訊阿里的大數據體系以及應用方向
（4）大數據應用的基礎-用戶畫像
（5）大數據應用層次和體系
（6）企業大數據落地五大關鍵
介紹大數據(ju)在企業的(de)(de)落地存(cun)在的(de)(de)問題(ti)、方法和具體應用場景

2.互聯網思維與大數據
（1）互聯網思維案例分析
（2）互聯網思維和大數據
（3）數據在互聯(lian)網產品設(she)計、內容(rong)建設(she)、產品推廣(guang)和營銷(xiao)、產品優化等階段的作用(yong)

3.搭建移動互聯網運營的數據體系
構建移動互聯網運營的全方位數據體系，發現運營問題
（1）移動互聯網運營KPI類指標如何有效搭建
（2）如何搭建移動互聯網運營健康度監控的數據體系
（3）如何通過大數據發現營銷推(tui)廣渠(qu)道作弊，更(geng)加有效的評判推(tui)廣渠(qu)道質量

4.大數據應用于用戶體驗分析及優化
涉及用戶體驗模型及監控
（1）大數據用于客戶/用戶體驗監控與優化
介紹通過大數據分析及時發現產品運營中產品體驗的問題
1.1構建產品運營監控體系來及時發現產品運營的異動和用戶問題
1.2通過客戶/用戶關鍵觸點監控發現用戶體驗問題并優化
（2）大數據用于用戶口碑監控與優化
2.1洞察口碑：口碑三大分類
2.2管理和激發口碑
2.3大數據(ju)：測量和監(jian)控用戶反饋并優(you)化

5.大數據支撐用戶精細化運營與營銷
（1）數據支撐互聯網營銷活動優化
介紹數據在日常的產品運營活動中的使用方法
1.1通過Abtest提升營銷創意效果
1.2通過數據挖掘優化營銷效果
（2）大數據用戶生命周期管理與產品精細化營銷
介紹如何通過用戶生命周期管理和數據挖掘結合的辦法，來發現潛在用戶，預警客戶流失，優化電商運營效果
2.1用戶生命周期管理簡介
2.1.1用戶生命周期管理是什么
2.1.2用戶生命周期管理的價值杠桿
2.1.3實施用戶生命周期管理的關鍵
2.2用戶生命周期管理的實現方法——數據準備及模型建設
2.2.1建模
2.2.2模型應用情況
2.3用戶生命周期管理方案試點、固化及應用
2.3.1方案試點和固化
2.3.2用戶生(sheng)命周期管理(li)系統應用及展望

6.大數據推薦在用戶個性化營銷的應用
涉及用戶個性化推薦模型在個性化營銷的應用
（1）推薦的原理介紹與關鍵思想
介紹推薦算法的原理與常見算法思想
1.1推薦算法概述
1.2推薦算法核心的思想
（2）推薦電商的應用案例
通過案例介紹電商個性化推薦的思想、流程、算法及注意事項
2.1推薦核心思想
2.2推薦算法流程
2.3 推薦偏好判斷
2.4 物品相似度計算
2.5 推薦效果
2.6 產品經(jing)理如何推動個性化(hua)推薦算法(fa)實施(shi)

7.分類方法在精細化營銷中的應用
涉及用戶分類模型在營銷中的應用
（1）需要用戶分類（用戶細分）的常見場景
介紹客戶細分在互聯網精細化營銷中常用到的場景
（2）用戶分類常用算法介紹
介紹用戶細分的常見算法和效果
（3）用戶分類實踐案例
通過案例從背景目標(biao)數據實施效果等(deng)介紹客戶細(xi)分(fen)方法(fa)在精細(xi)化(hua)營(ying)銷(xiao)的具體應用

8.大數據如何引爆產品傳播
介紹如何通過數據挖掘形成有意思的發現，為互聯網產品宣傳公關提供引爆的傳播點
（1）大數據傳播的常識
介紹通過大數據挖掘來傳播互聯網產品的注意事項
（2）大數據傳播的流程和方法
介紹選題、數據分析、選擇引爆點、圖譜設計等流程，以及每個環節中的難點和注意點
（3）大數據傳播策劃的幾個關鍵
通過(guo)具體的案(an)例介(jie)紹(shao)大數據引爆產品和(he)營(ying)銷傳播的關鍵要(yao)素