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深圳大數據培訓講師

【課程目標】
本課程為高級課程，需要在初級/中級課程之后學習。面向高級數據分析人員，以及系統開發人員。
本課程核心內容為大數據建模、業務專題分析，以及算法實現。
本課程覆蓋了如下內容：
1. 市場細分，以及客戶群劃分模型。
2. 客戶價值評估與分析。
3. 產品設計與優化模型。
4. 產品推薦模型。
5. 產品定價策略分析。
本課(ke)程從實際的(de)(de)(de)業(ye)務需(xu)求出發，結合(he)行(xing)業(ye)的(de)(de)(de)典型應(ying)用(yong)特點(dian)，圍繞實際的(de)(de)(de)商(shang)業(ye)問題，對數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分(fen)析(xi)及(ji)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)挖(wa)掘技術進行(xing)了全(quan)面的(de)(de)(de)介紹（從數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)收集與(yu)處理，到數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分(fen)析(xi)與(yu)挖(wa)掘，再到數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)可視化和(he)報告撰寫），通過大(da)量的(de)(de)(de)操作(zuo)演練，幫助學員掌(zhang)握數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分(fen)析(xi)和(he)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)挖(wa)掘的(de)(de)(de)思路、方法、表達、工(gong)具，從大(da)量的(de)(de)(de)企業(ye)經營數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)中(zhong)進行(xing)分(fen)析(xi)，挖(wa)掘客戶行(xing)為(wei)特點(dian)，幫助運(yun)(yun)營團隊深入理解(jie)業(ye)務運(yun)(yun)作(zuo)，以達到提升學員的(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)綜合(he)分(fen)析(xi)能力，支撐運(yun)(yun)營決策的(de)(de)(de)目的(de)(de)(de)。

通過本課程的學習，達到如下目的：
1. 學會如何做市場細分，劃分客戶群。
2. 學會實現客戶價值評估。
3. 學會用大數據來指導產品功能設計，以及產品優化。
4. 掌握產品精準推薦模型，學會實現產品精準推薦系統。
5. 掌握數據挖掘常用十大算法及其實現。
【授課時間】
2天時間
【授課對象】
運營分析部(bu)、數據分析部(bu)、大(da)數據系統開發部(bu)、等(deng)對業(ye)務數據分析有要求的相關(guan)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 2010版本及以上。
3. 便攜機中事先安裝好IBM SPSS Statistics v19版本及以上。
4. 便攜機中事先安裝好Python v3.6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】
數據分析基礎 + 方法講解 + 實際業務問題分析 + 工具實踐操作
采用互動式教(jiao)學，圍繞業務問題，展開數據(ju)分析(xi)(xi)過程，全過程演練(lian)操作，讓學員在分析(xi)(xi)、分享(xiang)、講授、總結、自我實踐過程中(zhong)獲(huo)得(de)能力提升。

【課程大綱】
第一部分：    數據建模篇
1. 預測建模五步法
. 選擇/自定義模型
. 訓練模型
. 評估模型
. 優化模型
. 應用模型
2. 最優(you)化(hua)求(qiu)解基本策略(lve)

第二部分：    分類預測模型篇
1. 最近鄰分類（KNN）
. 基本原理
. 關鍵問題
2. 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
3. 支持向量機（SVM）
. SVM基本原理
. 線性可分問題：*邊界超平面
. 線性不可分問題：特征空間的轉換
. 維(wei)空難與(yu)核函數(shu)

第三部分：    分類模型優化篇（集成方法）
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(piao)權重(zhong)計(ji)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(fen)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. 客戶價值評估與RFM模型
問題：如何評估客戶的價值？如何針對不同客戶采取不同的營銷策略？
. RFM模型，更深入了解你的客戶價值
. RFM的客戶細分框架理解
. RFM模型與市場策略
. RFM模型與活躍度
演練：“雙11”淘寶商家如何選擇客戶進行促銷
演練：結合響應模型，宜家IKE實現*化營銷利潤
4. 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(an)例：如(ru)何評估汽車購(gou)買者的客戶細分(fen)市場

第五部分：    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：通信產品的交叉銷售與產品推薦
3. 協同過濾
4. 分(fen)類(lei)預測模型

第六部分：    產品設計與優化
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(xin)產品市場占(zhan)有率評估(gu)

第七部分：    定價策略分析
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*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*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
. *收益定價（演進規劃求解）
. 避免價格反轉的套餐定價
案例：電(dian)信公司(si)的寬帶(dai)、IPTV、移(yi)動電(dian)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(an)例(li)：FBN航空公司如何(he)實(shi)現收益管(guan)理（預訂(ding)/超售）

第八部分：    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
結束：課程總(zong)結與問題答疑。

深圳大數據培訓講師