国产极品粉嫩福利姬萌白酱_伊人WWW22综合色_久久精品a一国产成人免费网站_法国啄木乌AV片在线播放

互聯網時代下的數據挖掘與實戰技巧

課程背景：
互聯網時代，運營商產生了更多的大數據，通過對客戶的重新認識和*營銷，可以提升企業的核心競爭能力，可以更新企業運營的新理念。通過數據發現趨勢及問題，助力業務發展，成為運營商研究的新課題。
本課程亮點：
通過本(ben)次培訓(xun)中實際案例的(de)(de)(de)分享，了解數據管理(li)(li)的(de)(de)(de)各(ge)種經驗(yan)教訓(xun)，深刻(ke)理(li)(li)解大(da)數據的(de)(de)(de)意義，發掘(jue)用戶行為分析的(de)(de)(de)價值(zhi)及(ji)發掘(jue)客戶*營銷的(de)(de)(de)價值(zhi)。?

課程收益：
培訓完結后，學員能夠：
了解并掌握大數據時代下的數據分析
了解并掌握基礎數據管理的辦法
了解并掌握大數據環境下的商業營銷策略
了解并掌(zhang)握(wo)運營數(shu)據(ju)分析及(ji)數(shu)據(ju)庫(ku)營銷

課程大綱：
單元一   數據分析概述
1)何謂數據分析
2)數據分析的作用
3)數據分析六部曲： 明確分析目的和思路 、數據收集 、數據處理 、數據分析 、數據展現 、報告撰寫
4）數據分析的三大誤區
5）數據(ju)(ju)分析(xi)師的(de)職業發展本單元讓學員了解互聯網(wang)時代(dai)下的(de)數據(ju)(ju)分析(xi)機遇(yu)和挑(tiao)戰

單元二   結構為王--確定分析思路
1）數據分析方法論 、數據分析方法論和數據分析法的區別 、數據分析方法論的重要性
2）常用的數據分(fen)(fen)析(xi)(xi)方(fang)法(fa)論(lun) 、PEST分(fen)(fen)析(xi)(xi)法(fa) 、5W2H分(fen)(fen)析(xi)(xi)法(fa) 、邏輯樹分(fen)(fen)析(xi)(xi)法(fa) 、4P營(ying)銷理論(lun) 、用戶行為理論(lun) 學習并掌握運營(ying)中如何(he)確(que)定數據分(fen)(fen)析(xi)(xi)的思路和常見的一些方(fang)法(fa)

單元三   無米難為巧婦—數據準備
1）理解數據 、字段與記錄 、數據類型 、數據表
2）數據來源(yuan) 、導(dao)入數據 、問卷錄入要求學習(xi)數據前期準備及一些常規要求

單元四   三心二意—數據處理
1）何為數據處理 、“三心二意”處理數據 、數據處理的內容
2）數據清洗 、重復數據的處理 、缺失數據的處理 、檢查數據邏輯錯誤
3）數據加工 、數據抽取 、數據計算 、數據分組 、數據轉換
4）數據(ju)抽樣(yang)檢測掌握如何對數據(ju)進(jin)行處(chu)理、清(qing)洗及加工和檢測

單元五工欲善其事必先利其器—數據分析
1）數據分析法： 對比分析法 、分組分析法 、結構分析法 、平均分析法 、交叉分析法 、綜合評比分析法 、*分析法 、漏斗圖分析法
2）數據(ju)分(fen)(fen)析(xi)(xi)根據(ju)：初始數據(ju)透視(shi)表(biao) 、創建數據(ju)透視(shi)表(biao)的三步(bu)法 、數據(ju)透視(shi)分(fen)(fen)析(xi)(xi)實踐 、數據(ju)透視(shi)表(biao)技巧掌握數據(ju)分(fen)(fen)析(xi)(xi)的各種辦法

單元六    銷售、產品及電子商務中的數據化管理
1)銷售數據化： 銷售都是追蹤出來的 、常用的銷售分析指標 、提高銷售額的*分析圖 、促銷中的數據化管理
2)商品中的數據化： 常用的商品數據分析指標和方法 、商品的關聯銷售分析 、商品的庫存管理 、商品的利潤管理
3）電子商務中的數據化： 數據分析是電商運營的指明燈 、電商數據分析指標 、流量及會員分析
4）零(ling)售(shou)策(ce)略(lve)(lve)的數(shu)(shu)據(ju)(ju)化(hua)管理(li)： 渠道策(ce)略(lve)(lve)的數(shu)(shu)據(ju)(ju)化(hua)管理(li) 、會員策(ce)略(lve)(lve)的數(shu)(shu)據(ju)(ju)化(hua)管理(li) 、競爭對手分析 、營(ying)運策(ce)略(lve)(lve)的數(shu)(shu)據(ju)(ju)化(hua)管理(li)掌(zhang)握銷(xiao)售(shou)、電商及零(ling)售(shou)策(ce)略(lve)(lve)通(tong)過數(shu)(shu)據(ju)(ju)化(hua)如何處理(li)和管理(li)

互聯網時代下的數據挖掘與實戰技巧