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大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升實(shí)戰(zhàn)

主講老師: 傅一航 傅一航

主講師資:傅一航

課時安排: 1天/6小時
學(xué)習(xí)費(fèi)用: 面議
課程預(yù)約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 圍繞金融行業(yè)常見的業(yè)務(wù)問題,利用大數(shù)據(jù)的思維方式,重塑解決業(yè)務(wù)問題的新思維和新方法。內(nèi)容由淺入深,從數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)到數(shù)據(jù)分析,再到數(shù)據(jù)挖掘;從描述性分析,到相關(guān)性分析,再到預(yù)測分析,實(shí)現(xiàn)對業(yè)務(wù)的過去、現(xiàn)在和未來的全面系統(tǒng)地分析與挖掘。
內(nèi)訓(xùn)課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財(cái)務(wù)稅務(wù) | 基層管理 | 中層管理 | 領(lǐng)導(dǎo)力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業(yè)文化 | 團(tuán)隊(duì)管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵 | 生產(chǎn)管理 | 采購物流 | 項(xiàng)目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓(xùn) | 禮儀服務(wù) | 商務(wù)談判 | 演講培訓(xùn) | 宏觀經(jīng)濟(jì) | 趨勢發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運(yùn)營 | 法律風(fēng)險(xiǎn) | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓(xùn) | 保險(xiǎn)培訓(xùn) | 銀行培訓(xùn) | 電信領(lǐng)域 | 房地產(chǎn) | 國學(xué)智慧 | 心理學(xué) | 情緒管理 | 時間管理 | 目標(biāo)管理 | 客戶管理 | 店長培訓(xùn) | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) |
更新時間: 2023-09-01 12:14


課程目標(biāo)

本課程為針對金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)課程。

圍繞金融行業(yè)常見的業(yè)務(wù)問題,利用大數(shù)據(jù)的思維方式,重塑解決業(yè)務(wù)問題的新思維和新方法。內(nèi)容由淺入深,從數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)到數(shù)據(jù)分析,再到數(shù)據(jù)挖掘;從描述性分析,到相關(guān)性分析,再到預(yù)測分析,實(shí)現(xiàn)對業(yè)務(wù)的過去、現(xiàn)在和未來的全面系統(tǒng)地分析與挖掘。

本課程覆蓋了如下內(nèi)容:

1、 數(shù)據(jù)分析的核心理念,數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。

2、 數(shù)據(jù)分析過程,數(shù)據(jù)分析方法,數(shù)據(jù)分析思路。

3、 高級數(shù)據(jù)分析與挖掘模型(影響因素分析、數(shù)值預(yù)測、分類預(yù)測、市場細(xì)分、客戶價(jià)值評估、精準(zhǔn)推薦、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、產(chǎn)品定價(jià)等)。

 

 

本課程實(shí)際的業(yè)務(wù)需求出發(fā),結(jié)合行業(yè)的典型應(yīng)用特點(diǎn),圍繞實(shí)際的商業(yè)問題,對數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了全面的介紹(從數(shù)據(jù)收集與處理,到數(shù)據(jù)分析與挖掘,再到數(shù)據(jù)可視化和報(bào)告撰寫),通過大量的操作演練,幫助學(xué)員掌握數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的思路、方法、表達(dá)、工具,從大量的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,挖掘客戶行為特點(diǎn),幫助運(yùn)營團(tuán)隊(duì)深入理解業(yè)務(wù)運(yùn)作以達(dá)到提升學(xué)員的數(shù)據(jù)綜合分析能力,支撐運(yùn)營決策的目的。

通過本課程的學(xué)習(xí),達(dá)到如下目的:

1、 了解數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識,掌握數(shù)據(jù)分析的基本過程。

2、 學(xué)會數(shù)據(jù)分析的框架和思路,掌握常用數(shù)據(jù)分析方法來分析問題。

3、 熟悉數(shù)據(jù)分析的基本過程,掌握高級數(shù)據(jù)分析工具庫操作

4、 熟練掌握常用的數(shù)據(jù)挖掘方法,用來解決常見的業(yè)務(wù)問題(如市場細(xì)分、客戶行為預(yù)測,交叉銷售等等)

【授課時間】

2~6時間,或根據(jù)客戶需求選擇。

內(nèi)容

2

4

5-6


核心理念


分析過程


統(tǒng)計(jì)分析


分析思路


影響因素


數(shù)值預(yù)測

回歸時序

季節(jié)模型


回歸優(yōu)化



分類模型

僅決策樹

ANN/SVM


集成方法




市場細(xì)分



預(yù)處理



推薦模型




客戶價(jià)值



定價(jià)策略




產(chǎn)品開發(fā)




 


【授課對象】

銷售部門、營業(yè)廳、業(yè)務(wù)支撐、經(jīng)營分析部、網(wǎng)管/網(wǎng)優(yōu)中心、運(yùn)營分析部、呼叫中心等對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析有要求的相關(guān)人員。

【學(xué)員要求】

1、 每個學(xué)員自備一臺便攜機(jī)(必須)

2、 便攜機(jī)中事先安裝好Excel 2010版本及以上。

3、 便攜機(jī)中事先安裝好IBM SPSS Statistics v19版本及以上。

4、 便攜機(jī)中事先安裝好IBM SPSS Modeler v14版本及以上。

注:講師可以提供試用版本軟件及分析數(shù)據(jù)源。

【授課方式】

數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) + 方法講解 + 實(shí)際業(yè)務(wù)問題分析 + 工具實(shí)踐操作

采用互動式教學(xué),圍繞業(yè)務(wù)問題,展開數(shù)據(jù)分析過程,全過程演練操作,讓學(xué)員在分析、分享、講授、總結(jié)、自我實(shí)踐過程中獲得能力提升。

課程大綱】

第一部分: 金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)

1、 數(shù)據(jù)驅(qū)動成為銀行發(fā)展的新動力

2、 大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)的應(yīng)用

營銷支持

風(fēng)險(xiǎn)管控

精細(xì)化管理

決策支持

3、 銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例

信貸風(fēng)險(xiǎn)控制

差異化產(chǎn)品營銷

客戶興趣與客戶細(xì)分

個人信用評估

4、 大數(shù)據(jù)在各銀行的應(yīng)用

中信銀行,以客戶為上帝

民生銀行大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

青島銀行提升運(yùn)營能力

5、 大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)的四層結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層

數(shù)據(jù)模型層

業(yè)務(wù)模型層

業(yè)務(wù)應(yīng)用層

 

第二部分: 大數(shù)據(jù)的核心理念

問題:大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值是什么?大數(shù)據(jù)是怎樣用于業(yè)務(wù)決策?

1、 大數(shù)據(jù)時代:你缺的不是一堆方法,而是大數(shù)據(jù)思維

2、 大數(shù)據(jù)是探索事物發(fā)展和變化規(guī)律的工具

3、 一切不以解決業(yè)務(wù)問題為導(dǎo)向的大數(shù)據(jù)都是耍流氓

4、 大數(shù)據(jù)的核心能力

發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)運(yùn)行規(guī)律及問題

探索業(yè)務(wù)未來發(fā)展趨勢

5、 從案例看大數(shù)據(jù)的核心本質(zhì)

用趨勢圖來探索產(chǎn)品銷量規(guī)律

從谷歌的GFT產(chǎn)品探索用戶需求變化

從美國總統(tǒng)競選看大數(shù)據(jù)對選民行為進(jìn)行分析

從大數(shù)據(jù)炒股看大數(shù)據(jù)如何探索因素的相關(guān)性

6、 認(rèn)識大數(shù)據(jù)分析

什么數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析三大作用

常用分析的三大類別

案例喜歡賺“差價(jià)”的營業(yè)員(用數(shù)據(jù)管理來識別)

7、 數(shù)據(jù)分析需要什么樣的能力

懂業(yè)務(wù)、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈現(xiàn)

8、 大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)的四層結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層、數(shù)據(jù)模型層、業(yè)務(wù)模型層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層

9、 大數(shù)據(jù)分析的兩大核心理念

10、 大數(shù)據(jù)分析面臨的常見問題

不知道分析什么(分析目的不明確

不知道怎樣分析(缺少分析方法

不知道收集什么樣的數(shù)據(jù)(業(yè)務(wù)理解不足

不知道下一步怎么做(不了解分析過程

看不懂?dāng)?shù)據(jù)表達(dá)的意思(數(shù)據(jù)解讀能力差

擔(dān)心分析不夠全面(分析思路不系統(tǒng)

 

第三部分: 數(shù)據(jù)分析基本過程

1、 數(shù)據(jù)分析的六

2、 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(yè)務(wù)問題

確定分析思路:分解業(yè)務(wù)問題,構(gòu)建分析框架

3、 步驟2:數(shù)據(jù)收集理清思路

明確收集數(shù)據(jù)范圍

確定收集來源

確定收集方法

4、 步驟3:數(shù)據(jù)預(yù)處理尋找答案

數(shù)據(jù)質(zhì)量評估

數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理和變量處理

探索性分析

5、 步驟4:數(shù)據(jù)分析--尋找答案

選擇合適的分析方法

構(gòu)建合適的分析模型

選擇合適的分析工具

6、 步驟5:數(shù)據(jù)展示--觀點(diǎn)表達(dá)

選擇恰當(dāng)?shù)膱D表

選擇合適的可視化工具

7、 步驟6:報(bào)表撰寫--觀點(diǎn)表達(dá)

選擇報(bào)告種類

完整的報(bào)告結(jié)構(gòu)

8、 數(shù)據(jù)分析的三大誤區(qū)

演練如何用大數(shù)據(jù)來支撐產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷項(xiàng)目

 

第四部分: 統(tǒng)計(jì)分析方法篇

問題:數(shù)據(jù)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、 數(shù)據(jù)分析方法的層次

基本分析法(對比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢/

綜合分析法(交叉/綜合評價(jià)/杜邦/漏斗/

高級分析法(相關(guān)/方差/驗(yàn)證/回歸/時序/

數(shù)據(jù)挖掘法(聚類/分類/關(guān)聯(lián)/RFM模型/

2、 統(tǒng)計(jì)分析常用指標(biāo)

計(jì)數(shù)、求和、百分比(增跌幅)

集中程度:均值、中位數(shù)、眾數(shù)

離散程度:極差、方差/標(biāo)準(zhǔn)差

分布形態(tài):偏度、峰度

3、 基本分析方法及其適用場景

對比分析(查看數(shù)據(jù)差距)

演練:評估不同類型客戶的存款偏好

演練:如何找到消費(fèi)能力強(qiáng)的用戶

分組分析(查看數(shù)據(jù)分布)

演練:銀行用戶消費(fèi)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(xué)排班人數(shù)需求分析(客服中心)

結(jié)構(gòu)分析(評估事物構(gòu)成)

案例:銀行用戶市場占比結(jié)構(gòu)分析

案例:用戶構(gòu)成分析、用戶收入結(jié)構(gòu)分析

案例:動態(tài)結(jié)構(gòu)分析

趨勢分析(發(fā)現(xiàn)變化規(guī)律)

案例:銀行ATM柜員機(jī)現(xiàn)金管理分析(銀行)

案例:理財(cái)產(chǎn)品銷量的淡旺季分析

演練:發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品銷售的時間規(guī)律

交叉分析(多維數(shù)據(jù)分析)

演練:用戶分布多維分析

演練:不同區(qū)域的理財(cái)產(chǎn)品偏好分析

演練:不同教育水平的理財(cái)產(chǎn)品偏好分析

4、 最合適的分析方法才是硬道理。

 

第五部分: 數(shù)據(jù)分析思路

問題:數(shù)據(jù)分析思路是怎樣的?如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏?

1、 數(shù)據(jù)分析

KPI指標(biāo)開始

從營銷/管理模型開始

2、 常用分析思路模型

3、 企業(yè)外部環(huán)境分析(PEST分析法)

案例:行業(yè)外部環(huán)境分析

4、 用戶消費(fèi)行為分析5W2H分析法)

案例用戶購買行為分析5W2H)

5、 公司整體經(jīng)營情況分析(4P營銷理論)

6、 業(yè)務(wù)問題專題分析(邏輯樹分析法

案例用戶增長緩慢分析

7、 用戶使用行為研究用戶使用行為分析法)

案例:產(chǎn)品銷售流程優(yōu)化分析

 

第六部分: 影響因素分析

問題:如何判斷一個因素對另一個因素有影響?

風(fēng)險(xiǎn)控制的關(guān)鍵因素有哪些?營銷費(fèi)用是否會影響銷售額?產(chǎn)品價(jià)格是否會影響銷量?產(chǎn)品的陳列位置/營銷渠道方式是否會影響產(chǎn)品銷量?

1、 影響因素分析的常見方法

2、 相關(guān)分析(衡量變量間的的相關(guān)性)

什么是相關(guān)關(guān)系

相關(guān)系數(shù):衡量相關(guān)程度的指標(biāo)

相關(guān)系數(shù)的三個計(jì)算公式

相關(guān)分析的假設(shè)檢驗(yàn)

相關(guān)分析的基本步驟

相關(guān)分析應(yīng)用場景

演練:營銷費(fèi)用會影響銷售額嗎?

演練:哪些因素與理財(cái)產(chǎn)品銷量有相關(guān)性?

偏相關(guān)分析

偏相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式

偏相關(guān)分析的適用場景

距離相關(guān)分析

3、 方差分析

問題:哪些才是影響銷量的關(guān)鍵因素?

方差分析解決什么問題

方差分析種類:單因素/雙因素/協(xié)方差分析

方差分析的應(yīng)用場景

方差分析的原理與步驟

如何解決方差分析結(jié)果

演練:營銷渠道與產(chǎn)品銷量有關(guān)嗎?

演練:客戶學(xué)歷對消費(fèi)水平的影響分析

演練廣告形式和價(jià)格是影響產(chǎn)品銷量的關(guān)鍵因素嗎

演練營業(yè)員的性別、技能級別對產(chǎn)品銷量有影響嗎?

演練:尋找導(dǎo)致產(chǎn)品銷售額下降的關(guān)鍵因素

多因素方差分析原理

多因素方差結(jié)果的解讀

演練:廣告形式、渠道對銷量的影響因素分析(多因素)

演練:如何判斷是否還有因素在影響銷量?

協(xié)方差分析原理

4、 列聯(lián)分析(兩類別變量的相關(guān)性分析)

交叉表與列聯(lián)表

卡方檢驗(yàn)的原理

卡方檢驗(yàn)的幾個計(jì)算公式

列聯(lián)表分析的適用場景

案例:業(yè)務(wù)類型對客戶流失的影響分析

案例:學(xué)歷對理財(cái)產(chǎn)品偏好的影響分析

案例:行業(yè)/規(guī)模對風(fēng)控的影響分析

 

第七部分: 數(shù)值預(yù)測模型

問題:如何預(yù)測產(chǎn)品的銷量/銷售金額?

1、 銷量預(yù)測與市場預(yù)測——讓你看得更遠(yuǎn)

2、 回歸預(yù)測/回歸分析

問題:如何預(yù)測未來的銷售量(定量分析)?

回歸分析的基本原理和應(yīng)用場景

回歸分析的種類(一元/多元、線性/曲線)

得到回歸方程的幾種常用方法

回歸分析的五個步驟與結(jié)果解讀

回歸預(yù)測結(jié)果評估(如何評估預(yù)測質(zhì)量,如何選擇最佳回歸模型)

演練:散點(diǎn)圖找到推廣費(fèi)用與銷售額的關(guān)系(一元線性回歸)

演練推廣費(fèi)用、辦公費(fèi)用與銷售額的關(guān)系(多元線性回歸)

演練讓你的營銷費(fèi)用預(yù)算更準(zhǔn)確

演練:如何選擇最佳的回歸預(yù)測模型(曲線回歸)

帶分類變量的回歸預(yù)測

演練:產(chǎn)品季度銷量預(yù)測

演練工齡、性別與產(chǎn)品銷量的關(guān)系

演練:如何評估銷售目標(biāo)與資源配置

3、 時序預(yù)測

問題:隨著時間變化,未來的銷量變化趨勢如何?

時序分析的應(yīng)用場景(基于時間的變化規(guī)律)

移動平均MA的預(yù)測原理

指數(shù)平滑ES的預(yù)測原理

自回歸移動平均ARIMA模型

如何評估預(yù)測值的準(zhǔn)確性?

案例銷售額的時序預(yù)測及評估

演練:產(chǎn)品銷量預(yù)測及評估

演練:上海證券交易所綜合指數(shù)收益率序列分析

4、 季節(jié)性預(yù)測模型

季節(jié)性回歸模型的參數(shù)

常用季節(jié)性預(yù)測模型(相加、相乘)

怎樣解讀模型的含義

案例美國航空旅客里程的季節(jié)性趨勢分析

案例:產(chǎn)品銷售季節(jié)性趨勢預(yù)測分析

5、 新產(chǎn)品預(yù)測模型與S曲線

如何評估銷量增長的拐點(diǎn)

珀?duì)柷€與龔鉑茲曲線

案例如何預(yù)測產(chǎn)品的銷售增長拐點(diǎn),以及銷量上限

演練:預(yù)測IPad產(chǎn)品的銷量

 

第八部分: 回歸模型優(yōu)化篇

1、 回歸模型的基本原理

三個基本概念:總變差、回歸變差、剩余變差

方程的顯著性檢驗(yàn):是否可以做回歸分析?

擬合優(yōu)度檢驗(yàn):回歸模型的質(zhì)量評估?

因素的顯著性檢驗(yàn):自變量是否可用?

理解標(biāo)準(zhǔn)誤差的含義:預(yù)測的準(zhǔn)確性?

2、 模型優(yōu)化思路:尋找最佳回歸擬合線

如何處理異常數(shù)據(jù)(殘差與異常值排除)

如何剔除非顯著因素(因素顯著性檢驗(yàn))

如何進(jìn)行非線性關(guān)系檢驗(yàn)

如何進(jìn)行相互作用檢驗(yàn)

如何進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)

如何檢驗(yàn)誤差項(xiàng)

如何判斷模型過擬合

案例:模型優(yōu)化案例

6、 自定義模型(如何利用規(guī)劃求解進(jìn)行自定義模型)

案例:如何對營業(yè)廳客流量進(jìn)行建模及模型優(yōu)化

 

第九部分: 分類預(yù)測模型篇

問題:如何評估客戶購買產(chǎn)品的可能性?或者說,影響客戶購買意向的產(chǎn)品關(guān)鍵特性是什么?

1、 分類模型概述

2、 常見分類預(yù)測模型

3、 邏輯回歸模型

邏輯回歸模型原理及適用場景

邏輯回歸種類:二元/多元邏輯回歸

如何解讀邏輯回歸方程

案例:如何評估用戶是否會購買某產(chǎn)品(二元邏輯)

消費(fèi)者品牌選擇模型分析

案例品牌選擇模型分析,你的品牌適合哪些人群?(多元邏輯)

4、 分類決策樹

問題:如何預(yù)測客戶行為?如何識別潛在客戶?

風(fēng)控:如何識別欠貸者的特征,以及預(yù)測欠貸概率?

客戶保有:如何識別流失客戶特征,以及預(yù)測客戶流失概率?

決策樹分類簡介

如何評估分類性能?

案例:美國零售商(Target)如何預(yù)測少女懷孕

演練:識別銀行欠貨風(fēng)險(xiǎn),提取欠貸者的特征

構(gòu)建決策樹的三個關(guān)鍵問題

如何選擇最佳屬性來構(gòu)建節(jié)點(diǎn)

如何分裂變量

修剪決策樹

選擇最優(yōu)屬性

熵、基尼索引、分類錯誤

屬性劃分增益

如何分裂變量

多元劃分與二元劃分

連續(xù)變量離散化(最優(yōu)劃分點(diǎn))

修剪決策樹

剪枝原則

預(yù)剪枝與后剪枝

構(gòu)建決策樹的四個算法

C5.0、CHAID、CART、QUEST

各種算法的比較

如何選擇最優(yōu)分類模型?

案例:客戶流失預(yù)警與客戶挽留模型

案例:識別拖欠銀行貨款者的特征,避免不良貨款

5、 基于規(guī)則的分類

基于規(guī)則分類原理介紹

評估規(guī)則的質(zhì)量

構(gòu)建分類規(guī)則:順序覆蓋法

規(guī)則增長策略

6、 最近鄰分類(KNN)

7、 貝葉斯分類(NBN)

貝葉斯分類原理

計(jì)算類別屬性的條件概率

估計(jì)連續(xù)屬性的條件概率

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)種類:TAN/馬爾科夫毯

預(yù)測分類概率(計(jì)算概率)

案例評估銀行用戶拖欠貨款的概率

8、 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立步驟

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵問題

BP反向傳播網(wǎng)絡(luò)(MLP)

徑向基網(wǎng)絡(luò)(RBF)

案例評估銀行用戶拖欠貨款的概率

9、 支持向量機(jī)(SVM)

SVM基本原理

線性可分問題:最大邊界超平面

線性不可分問題:特征空間的轉(zhuǎn)換

維空難與核函數(shù)

10、 判別分析

判別分析原理

距離判別法

典型判別法

貝葉斯判別法

 

第十部分: 分類模型優(yōu)化(集成方法)

1、 集成方法的基本原理:利用弱分類器構(gòu)建強(qiáng)分類模型

選取多個數(shù)據(jù)集,構(gòu)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(shù)據(jù)集

如何進(jìn)行投票

隨機(jī)森林

4、 Boosting的原理

AdaBoost算法流程

樣本選擇權(quán)重計(jì)算公式

分類器投票權(quán)重計(jì)算公式

 

第十一部分: 市場細(xì)分模型篇

問題:我們的客戶有幾類?各類特征是什么?如何實(shí)現(xiàn)客戶細(xì)分,開發(fā)符合細(xì)分市場的新產(chǎn)品?如何提取客戶特征,從而對產(chǎn)品進(jìn)行市場定位?

1、 市場細(xì)分的常用方法

有指導(dǎo)細(xì)分

無指導(dǎo)細(xì)分

2、 聚類分析

如何更好的了解客戶群體和市場細(xì)分?

如何識別客戶群體特征?

如何確定客戶要分成多少適當(dāng)?shù)念悇e?

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(xì)分市場合適嗎?

演練:寶潔公司如何選擇新產(chǎn)品試銷區(qū)域?

演練如何評選優(yōu)秀員工?

演練:中國各省份發(fā)達(dá)程度分析,讓數(shù)據(jù)自動聚類

層次聚類(系統(tǒng)聚類):發(fā)現(xiàn)多個類別

R型聚類與Q型聚類的區(qū)別

案例:中移動如何實(shí)現(xiàn)客戶細(xì)分及營銷策略

演練中國省市經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況分析(Q型聚類)

演練:裁判評分的標(biāo)準(zhǔn)衡量,避免“黑哨”(R型聚類)

兩步聚類

3、 RFM客戶細(xì)分模型(詳見客戶價(jià)值評估部分)

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

案例:如何評估產(chǎn)品購買者的客戶細(xì)分市場

第十二部分: 數(shù)據(jù)預(yù)處理過程

1、 數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要任務(wù)

數(shù)據(jù)集成:多個數(shù)據(jù)集的合并

數(shù)據(jù)清理:異常值的處理

數(shù)據(jù)處理:數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)精簡、數(shù)據(jù)平衡

變量處理:變量變換、變量派生、變量精簡

數(shù)據(jù)歸約:實(shí)現(xiàn)降維,避免維災(zāi)難

2、 數(shù)據(jù)集成

外部數(shù)據(jù)讀入:Txt/Excel/SPSS/Database

數(shù)據(jù)追加(添加數(shù)據(jù))

變量合并(添加變量)

3、 數(shù)據(jù)理解(異常數(shù)據(jù)處理

取值范圍限定

重復(fù)值處理

無效值/錯誤值處理

缺失值處理

離群值/極端值處理

數(shù)據(jù)質(zhì)量評估

4、 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)篩選:數(shù)據(jù)抽樣/選擇(減少樣本數(shù)量)

數(shù)據(jù)精簡:數(shù)據(jù)分段/離散化(減少變量的取值個數(shù))

數(shù)據(jù)平衡:正反樣本比例均衡

5、 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:變量處理

變量變換:原變量取值更新,比如標(biāo)準(zhǔn)化

變量派生:根據(jù)舊變量生成新的變量

變量精簡:降維,減少變量個數(shù)

6、 數(shù)據(jù)降維

常用降維的方法

如何確定變量個數(shù)

特征選擇:選擇重要變量,剔除不重要的變量

從變量本身考慮

從輸入變量與目標(biāo)變量的相關(guān)性考慮

對輸入變量進(jìn)行合并

因子分析(主成分分析)

因子分析的原理

因子個數(shù)如何選擇

如何解讀因子含義

案例:提取影響電信客戶流失的主成分分析

7、 數(shù)據(jù)探索性分析

常用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)分析

單變量:數(shù)值變量/分類變量

雙變量:交叉分析/相關(guān)性分析

多變量:特征選擇、因子分析

演練:描述性分析(頻數(shù)、描述、探索、分類匯總)

8、 數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化:柱狀圖、條形圖、餅圖、折線圖、箱圖、散點(diǎn)圖等

圖形的表達(dá)及適用場景

演練:各種圖形繪制

 

第十三部分: 產(chǎn)品推薦模型篇

問題:購買A產(chǎn)品的顧客還常常要購買其他什么產(chǎn)品?應(yīng)該給客戶推薦什么產(chǎn)品最有可能被接受?

1、 常用產(chǎn)品推薦模型

2、 關(guān)聯(lián)分析

如何制定套餐,實(shí)現(xiàn)交叉/捆綁銷售

案例:啤酒與尿布、颶風(fēng)與蛋撻

關(guān)聯(lián)分析模型原理Association

關(guān)聯(lián)規(guī)則的兩個關(guān)鍵參數(shù)

支持度

置信度

關(guān)聯(lián)分析的適用場景

案例購物籃分析與產(chǎn)品捆綁銷售/布局優(yōu)化

案例:理財(cái)產(chǎn)品的交叉銷售與產(chǎn)品推薦

如何提取關(guān)聯(lián)規(guī)則(關(guān)聯(lián)分析的算法)

Apriori算法

FP-Growth算法

3、 協(xié)同過濾

 

第十四部分: 客戶價(jià)值分析

營銷問題:如何評估客戶的價(jià)值?不同的價(jià)值客戶有何區(qū)別對待?

1、 如何評價(jià)客戶生命周期的價(jià)值

貼現(xiàn)率與留存率

評估客戶的真實(shí)價(jià)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(jià)值評估)

RFM模型,更深入了解你的客戶價(jià)值

RFM模型與市場策略

RFM模型與活躍度分析

案例客戶價(jià)值評估與促銷名單

案例:重購用戶特征分析

 

第十五部分: 產(chǎn)品設(shè)計(jì)與優(yōu)化

1、 聯(lián)合分析法

如何指導(dǎo)產(chǎn)品開發(fā)?

如何確定產(chǎn)品的重要特性

2、 離散選擇模型

如何評估客戶購買產(chǎn)品的概率

競爭下的產(chǎn)品動態(tài)調(diào)價(jià)

如何評估產(chǎn)品的價(jià)格彈性

案例產(chǎn)品開發(fā)應(yīng)該重視哪些功能特性?

案例:品牌價(jià)值與價(jià)格敏感度分析

案例:納什均衡價(jià)格

3、 品牌價(jià)值評估

4、 新產(chǎn)品市場占有率評估

第十六部分: 定價(jià)策略分析

營銷問題:產(chǎn)品如何實(shí)現(xiàn)最優(yōu)定價(jià)?套餐價(jià)格如何確定?采用哪些定價(jià)策略可達(dá)到利潤最大化?

1、 常見的定價(jià)方法

2、 產(chǎn)品定價(jià)的理論依據(jù)

需求曲線與利潤最大化

如何求解最優(yōu)定價(jià)

案例:產(chǎn)品最優(yōu)定價(jià)求解

3、 如何評估需求曲線

價(jià)格彈性

曲線方程(線性、乘冪)

4、 如何做產(chǎn)品組合定價(jià)

5、 如何做產(chǎn)品捆綁/套餐定價(jià)

最大收益定價(jià)(演進(jìn)規(guī)劃求解)

避免價(jià)格反轉(zhuǎn)的套餐定價(jià)

案例:電信公司的寬帶、IPTV、移動電話套餐定價(jià)

6、 非線性定價(jià)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(fèi)如何定價(jià)(如會費(fèi)+按次計(jì)費(fèi))

7、 階梯定價(jià)策略

案例:如何做階梯定價(jià)

8、 數(shù)量折扣定價(jià)策略

案例:如何通過折扣來實(shí)現(xiàn)薄利多銷

9、 定價(jià)策略的評估與選擇

案例:公司如何選擇最優(yōu)定價(jià)策略

 

結(jié)束:課程總結(jié)問題答疑。

 


 
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