了解大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容，掌握大數(shù)據(jù)在營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用。
了解基本的營(yíng)銷(xiāo)理論，并學(xué)會(huì)基于營(yíng)銷(xiāo)理念來(lái)展開(kāi)大數(shù)據(jù)分析。
熟悉數(shù)據(jù)分析/挖掘的基本過(guò)程，掌握常用的數(shù)據(jù)挖掘方法。
熟悉Excel數(shù)據(jù)分析工具，能夠利用Excel和SPSS軟件解決實(shí)際的營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題（比如定價(jià)/因素影響/預(yù)測(cè)/客戶(hù)需求/客戶(hù)價(jià)值/市場(chǎng)細(xì)分等）。

大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)
傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)的困境與挑戰(zhàn)
營(yíng)銷(xiāo)理論的變革（4P4CnPnC）
大數(shù)據(jù)引領(lǐng)傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)
大數(shù)據(jù)在營(yíng)銷(xiāo)中的典型應(yīng)用
市場(chǎng)定位與客戶(hù)細(xì)分
客戶(hù)需求與產(chǎn)品設(shè)計(jì)
精準(zhǔn)廣告與精準(zhǔn)推薦
……
大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的基石：用戶(hù)畫(huà)像
客戶(hù)生存周期中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用
演練：如何用大數(shù)據(jù)來(lái)支撐手機(jī)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)項(xiàng)目

大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)—數(shù)據(jù)思維篇
問(wèn)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？
大數(shù)據(jù)時(shí)代：你缺的不是一堆方法，而是大數(shù)據(jù)思維
大數(shù)據(jù)的本質(zhì)
數(shù)據(jù)，是對(duì)客觀事物的描述和記錄
大數(shù)據(jù)不在于大，而在于全
大數(shù)據(jù)四大核心價(jià)值
用趨勢(shì)圖來(lái)探索產(chǎn)品銷(xiāo)量規(guī)律
從谷歌的GFT產(chǎn)品探索用戶(hù)需求變化
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
阿里巴巴預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)危機(jī)的到來(lái)
從美國(guó)總統(tǒng)競(jìng)選看大數(shù)據(jù)對(duì)選民行為進(jìn)行分析
大數(shù)據(jù)價(jià)值落地的三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化
數(shù)據(jù)信息化
信息策略化
案例：喜歡賺“差價(jià)”的營(yíng)業(yè)員（用數(shù)據(jù)管理來(lái)識(shí)別）

大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)—分析框架篇
數(shù)據(jù)分析簡(jiǎn)介
數(shù)據(jù)分析的三個(gè)階段
分析方法的三大類(lèi)別
數(shù)據(jù)分析的六步曲
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(wèn)題
確定分析思路：分解業(yè)務(wù)問(wèn)題，構(gòu)建分析框架
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(lái)源
確定收集方法
步驟3：數(shù)據(jù)預(yù)處理—尋找答案
數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估
數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理和變量處理
探索性分析
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
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
步驟6：報(bào)表撰寫(xiě)--觀點(diǎn)表達(dá)
選擇報(bào)告種類(lèi)
完整的報(bào)告結(jié)構(gòu)
演練：如何用大數(shù)據(jù)來(lái)支撐手機(jī)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)項(xiàng)目
演練：如何構(gòu)建一個(gè)良好的大數(shù)據(jù)分析框架

用戶(hù)行為分析—分析方法篇
問(wèn)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(wèn)題？
大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的前提：用戶(hù)行為分析
數(shù)據(jù)分析方法的層次
描述性分析法（對(duì)比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢(shì)/交叉…）
相關(guān)性分析法（相關(guān)/方差/卡方…）
預(yù)測(cè)性分析法（回歸/時(shí)序/決策樹(shù)/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)…）
專(zhuān)題性分析法（聚類(lèi)/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…）
統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)
統(tǒng)計(jì)分析兩要素
統(tǒng)計(jì)分析三步驟
統(tǒng)計(jì)分析常用指標(biāo)
匯總方式：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、IQR
分布形態(tài)：偏度、峰度
基本分析方法及其適用場(chǎng)景
對(duì)比分析（查看數(shù)據(jù)差距）
演練：尋找用戶(hù)的地域分布規(guī)律
演練：尋找公司主打產(chǎn)品
演練：用數(shù)據(jù)來(lái)探索增量不增收困境的解決方案
案例：銀行ATM柜員機(jī)現(xiàn)金管理分析（銀行）
分組分析（查看數(shù)據(jù)分布）
案例：排班后面隱藏的貓膩
案例：通信運(yùn)營(yíng)商的流量套餐劃分合理性的評(píng)估
演練：銀行用戶(hù)消費(fèi)層次分析（銀行）
演練：呼叫中心接聽(tīng)電話(huà)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）
演練：客戶(hù)年齡分布/消費(fèi)分布分析
結(jié)構(gòu)分析（評(píng)估事物構(gòu)成）
案例：用戶(hù)市場(chǎng)占比結(jié)構(gòu)分析
案例：物流費(fèi)用占比結(jié)構(gòu)分析（物流）
案例：中移動(dòng)用戶(hù)群動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)分析
演練：用戶(hù)結(jié)構(gòu)/收入結(jié)構(gòu)/產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的分析
趨勢(shì)分析（發(fā)現(xiàn)事物隨時(shí)間的變化規(guī)律）
案例：破解零售店銷(xiāo)售規(guī)律
案例：手機(jī)銷(xiāo)量的淡旺季分析
演練：發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品銷(xiāo)售的時(shí)間規(guī)律
交叉分析（多維數(shù)據(jù)分析）
演練：用戶(hù)性別+地域分布分析
演練：不同區(qū)域的產(chǎn)品偏好分析
演練：不同教育水平的業(yè)務(wù)套餐偏好分析
綜合分析方法及其適用場(chǎng)景
綜合評(píng)價(jià)法（多維指標(biāo)歸一）
案例：南京丈母娘選女婿分析表格
演練：人才選拔評(píng)價(jià)分析（HR）
杜邦分析法（關(guān)鍵因素分析-財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析）
案例：運(yùn)營(yíng)商市場(chǎng)占有率分析（通信）
案例：服務(wù)水平提升分析（呼叫中心）
演戲：提升銷(xiāo)量的銷(xiāo)售策略分析（零售商/電商）
漏斗分析法（關(guān)鍵流程環(huán)節(jié)分析-流失率與轉(zhuǎn)化率分析）
案例：電商產(chǎn)品銷(xiāo)售流程優(yōu)化與策略分析（電商）
演練：營(yíng)業(yè)廳終端銷(xiāo)售流程分析（電信）
演練：銀行業(yè)務(wù)辦理流程優(yōu)化分析（銀行）
矩陣分析法（產(chǎn)品策略分析-象限圖分析法）
案例：工作安排評(píng)估
案例：HR人員考核與管理
案例：波士頓產(chǎn)品策略分析
最合適的分析方法才是硬道理。

用戶(hù)行為分析—分析思路篇
問(wèn)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？
常用分析思路模型
用戶(hù)行為分析（5W2H分析思路）
WHY：原因
WHAT：產(chǎn)品
WHO：客戶(hù)
WHEN：時(shí)間?
WHERE：區(qū)域/渠道
HOW：支付方式
HOW?MUCH：價(jià)格
案例討論：結(jié)合公司情況，搭建用戶(hù)消費(fèi)習(xí)慣的分析框架（5W2H）

影響因素分析—屬性篩選篇
營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題：哪些是影響市場(chǎng)銷(xiāo)量的關(guān)鍵因素？比如，產(chǎn)品在貨架上的位置是否對(duì)銷(xiāo)量有影響？?jī)r(jià)格和廣告開(kāi)銷(xiāo)是如何影響銷(xiāo)量的？
影響風(fēng)險(xiǎn)控制的關(guān)鍵因素有哪些？如何判斷？
影響因素分析的常見(jiàn)方法
相關(guān)分析（衡量?jī)蓴?shù)據(jù)型變量的線性相關(guān)性）
問(wèn)題：這兩個(gè)屬性是否會(huì)相互影響？影響程度大嗎？
相關(guān)分析簡(jiǎn)介
相關(guān)分析的應(yīng)用場(chǎng)景
相關(guān)分析的種類(lèi)
簡(jiǎn)單相關(guān)分析
偏相關(guān)分析
距離相關(guān)分析
相關(guān)系數(shù)的三種計(jì)算公式
Pearson相關(guān)系數(shù)
Spearman相關(guān)系數(shù)
Kendall相關(guān)系數(shù)
相關(guān)分析的假設(shè)檢驗(yàn)
相關(guān)分析的四個(gè)基本步驟
演練：體重與腰圍的關(guān)系
演練：營(yíng)銷(xiāo)費(fèi)用會(huì)影響銷(xiāo)售額嗎
演練：哪些因素與汽車(chē)銷(xiāo)量有相關(guān)性
演練：話(huà)費(fèi)與網(wǎng)齡的相關(guān)分析
偏相關(guān)分析
偏相關(guān)原理：排除不可控因素后的兩變量的相關(guān)性
偏相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式
偏相關(guān)分析的適用場(chǎng)景
距離相關(guān)分析
方差分析（衡量類(lèi)別變量與數(shù)值變量間的相關(guān)性）
問(wèn)題：哪些才是影響銷(xiāo)量的關(guān)鍵因素？
方差分析的應(yīng)用場(chǎng)景
方差分析的三個(gè)種類(lèi)
單因素方差分析
多因素方差分析
協(xié)方差分析
方差分析的原理
方差分析的四個(gè)步驟
解讀方差分析結(jié)果的兩個(gè)要點(diǎn)
演練：終端擺放位置與終端銷(xiāo)量有關(guān)嗎
演練：開(kāi)通月數(shù)對(duì)客戶(hù)流失的影響分析
演練：客戶(hù)學(xué)歷對(duì)消費(fèi)水平的影響分析
演練：廣告和價(jià)格是影響終端銷(xiāo)量的關(guān)鍵因素嗎
演練：營(yíng)業(yè)員的性別、技能級(jí)別對(duì)產(chǎn)品銷(xiāo)量有影響嗎
演練：尋找影響產(chǎn)品銷(xiāo)量的關(guān)鍵因素
多因素方差分析原理
多因素方差分析的作用
多因素方差結(jié)果的解讀
演練：廣告形式、地區(qū)對(duì)銷(xiāo)量的影響因素分析（多因素）
協(xié)方差分析原理
協(xié)方差分析的適用場(chǎng)景
演練：飼料對(duì)生豬體重的影響分析（協(xié)方差分析）
列聯(lián)分析/卡方檢驗(yàn)（兩類(lèi)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(gè)計(jì)算公式
列聯(lián)表分析的適用場(chǎng)景
案例：套餐類(lèi)型對(duì)客戶(hù)流失的影響分析
案例：學(xué)歷對(duì)業(yè)務(wù)套餐偏好的影響分析
案例：行業(yè)/規(guī)模對(duì)風(fēng)控的影響分析
相關(guān)性分析方法總結(jié)

產(chǎn)品銷(xiāo)量預(yù)測(cè)—回歸預(yù)測(cè)篇
營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題：如何預(yù)測(cè)未來(lái)的產(chǎn)品銷(xiāo)量？如果產(chǎn)品跟隨季節(jié)性變動(dòng)，該如何預(yù)測(cè)？新產(chǎn)品上市，如果評(píng)估銷(xiāo)量上限及銷(xiāo)售增速？
銷(xiāo)量預(yù)測(cè)與市場(chǎng)預(yù)測(cè)模型介紹
時(shí)序預(yù)測(cè)
回歸模型
季節(jié)性預(yù)測(cè)（相加/相乘模型）
產(chǎn)品預(yù)測(cè)（珀?duì)柷€/龔鉑茲曲線）
回歸分析/回歸預(yù)測(cè)
問(wèn)題：如何預(yù)測(cè)未來(lái)的銷(xiāo)售量（定量分析）？
回歸分析簡(jiǎn)介
回歸分析的種類(lèi)（一元/多元、線性/曲線）
得到回歸方程的常用工具
散點(diǎn)圖+趨勢(shì)線
線性回歸工具
規(guī)劃求解工具
演練：散點(diǎn)圖找營(yíng)銷(xiāo)費(fèi)用與銷(xiāo)售額的關(guān)系（一元回歸）
線性回歸分析的五個(gè)步驟
演練：營(yíng)銷(xiāo)費(fèi)用、辦公費(fèi)用與銷(xiāo)售額的關(guān)系（線性回歸）
解讀線性回歸分析結(jié)果的技巧
定性描述：正相關(guān)/負(fù)相關(guān)
定量描述：自變量變化導(dǎo)致因變量的變化程度
回歸預(yù)測(cè)模型質(zhì)量評(píng)估
評(píng)估指標(biāo)：判定系數(shù)R^2、標(biāo)準(zhǔn)誤差
如何選擇最佳回歸模型
演練：如何選擇最佳的回歸預(yù)測(cè)模型（一元曲線回歸）
預(yù)測(cè)值準(zhǔn)確性評(píng)估
MAD、MSE/RMSE、MAPE等
帶分類(lèi)變量的回歸預(yù)測(cè)
演練：汽車(chē)季度銷(xiāo)量預(yù)測(cè)
演練：工齡、性別與終端銷(xiāo)量的關(guān)系
演練：如何評(píng)估銷(xiāo)售目標(biāo)與資源配置（營(yíng)業(yè)廳）
回歸分析的基本原理
模型優(yōu)化思路：尋找最佳回歸擬合線
如何處理預(yù)測(cè)離群值（剔除離群值）
如何剔除不顯著因素（剔除不顯著因素）
如何進(jìn)行非線性關(guān)系檢驗(yàn)（增加非線性自變量）
如何進(jìn)行相互作用檢驗(yàn)（增加相互作用自變量）
如何進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)（剔除共線性自變量）
如何檢驗(yàn)誤差項(xiàng)（修改因變量）
如何判斷模型過(guò)擬合（模型過(guò)擬合判斷）
演練：模型優(yōu)化案例
規(guī)劃求解工具簡(jiǎn)介（自定義回歸模型的工具）
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(duì)餐廳客流量進(jìn)行建模及模型優(yōu)化
好模型都是優(yōu)化出來(lái)的

產(chǎn)品銷(xiāo)量預(yù)測(cè)—時(shí)序預(yù)測(cè)篇
時(shí)間序列簡(jiǎn)介
回歸模型的缺點(diǎn)
時(shí)序預(yù)測(cè)常用模型
評(píng)估預(yù)測(cè)值的準(zhǔn)確度指標(biāo)
平均絕對(duì)誤差MAD
均方差MSE/RMSE
平均誤差率MAPE
移動(dòng)平均（MA）
應(yīng)用場(chǎng)景及原理
移動(dòng)平均種類(lèi)
一次移動(dòng)平均
二次移動(dòng)平均
加權(quán)移動(dòng)平均
移動(dòng)平均比率法
移動(dòng)平均關(guān)鍵問(wèn)題
期數(shù)N的最佳選擇方法
最優(yōu)權(quán)重系數(shù)的選取方法
演練：平板電腦銷(xiāo)量預(yù)測(cè)及評(píng)估
演練：快銷(xiāo)產(chǎn)品季節(jié)銷(xiāo)量預(yù)測(cè)及評(píng)估
指數(shù)平滑（ES）
應(yīng)用場(chǎng)景及原理
最優(yōu)平滑系數(shù)的選取原則
指數(shù)平滑種類(lèi)
一次指數(shù)平滑
二次指數(shù)平滑（Brown線性、Holt線性、Holt指數(shù)、阻尼線性、阻尼指數(shù)）
三次指數(shù)平滑
演練：煤炭產(chǎn)量預(yù)測(cè)
演練：航空旅客量預(yù)測(cè)及評(píng)估
溫特斯季節(jié)預(yù)測(cè)模型
適用場(chǎng)景及原理
Holt-Winters加法模型
Holt-Winters乘法模型
演練：汽車(chē)銷(xiāo)量預(yù)測(cè)及評(píng)估
回歸季節(jié)預(yù)測(cè)模型
季節(jié)性回歸模型的參數(shù)
常用季節(jié)性預(yù)測(cè)模型（相加、相乘）
案例：美國(guó)航空旅客里程的季節(jié)性趨勢(shì)分析
案例：產(chǎn)品銷(xiāo)售季節(jié)性趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析
ARIMA模型
適用場(chǎng)景及原理
ARIMA操作
演練：上海證券交易所綜合指數(shù)收益率序列分析
演練：服裝銷(xiāo)售數(shù)據(jù)季節(jié)性趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析
新產(chǎn)品銷(xiāo)量預(yù)測(cè)
新產(chǎn)品累計(jì)銷(xiāo)量的S曲線
如何評(píng)估銷(xiāo)量增長(zhǎng)的拐點(diǎn)
珀?duì)柷€與龔鉑茲曲線
案例：如何預(yù)測(cè)產(chǎn)品的銷(xiāo)售增長(zhǎng)拐點(diǎn)，以及銷(xiāo)量上限
演練：預(yù)測(cè)IPad產(chǎn)品的銷(xiāo)量
客戶(hù)行為預(yù)測(cè)—分類(lèi)預(yù)測(cè)篇
問(wèn)題：如何評(píng)估客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品的可能性？如何預(yù)測(cè)客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為？如何提取某類(lèi)客戶(hù)的典型特征？如何向客戶(hù)精準(zhǔn)推薦產(chǎn)品或業(yè)務(wù)？
分類(lèi)模型概述
常見(jiàn)分類(lèi)預(yù)測(cè)模型
邏輯回歸（LR）
邏輯回歸模型原理及適用場(chǎng)景
邏輯回歸的種類(lèi)
二項(xiàng)邏輯回歸
多項(xiàng)邏輯回歸
如何解讀邏輯回歸方程
帶分類(lèi)自變量的邏輯回歸分析
多元邏輯回歸
案例：如何評(píng)估用戶(hù)是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)某產(chǎn)品（二元邏輯回歸）
案例：多品牌選擇模型分析（多元邏輯回歸）
分類(lèi)決策樹(shù)（DT）
問(wèn)題：如何預(yù)測(cè)客戶(hù)行為？如何識(shí)別潛在客戶(hù)？
風(fēng)控：如何識(shí)別欠貸者的特征，以及預(yù)測(cè)欠貸概率？
客戶(hù)保有：如何識(shí)別流失客戶(hù)特征，以及預(yù)測(cè)客戶(hù)流失概率？
決策樹(shù)分類(lèi)簡(jiǎn)介
案例：美國(guó)零售商（Target）如何預(yù)測(cè)少女懷孕
演練：識(shí)別銀行欠貨風(fēng)險(xiǎn)，提取欠貸者的特征
構(gòu)建決策樹(shù)的三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題
如何選擇最佳屬性來(lái)構(gòu)建節(jié)點(diǎn)
如何分裂變量
修剪決策樹(shù)
如何評(píng)估分類(lèi)性能？如何選擇最優(yōu)分類(lèi)模型？
案例：商場(chǎng)酸奶購(gòu)買(mǎi)用戶(hù)特征提取
案例：客戶(hù)流失預(yù)警與客戶(hù)挽留
案例：識(shí)別拖欠銀行貨款者的特征，避免不良貨款
案例：識(shí)別電信詐騙者嘴臉，讓通信更安全
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(wèn)題
BP反向傳播網(wǎng)絡(luò)（MLP）
徑向基網(wǎng)絡(luò)（RBF）
案例：評(píng)估銀行用戶(hù)拖欠貨款的概率

市場(chǎng)細(xì)分模型
問(wèn)題：我們的客戶(hù)有幾類(lèi)？各類(lèi)特征是什么？如何實(shí)現(xiàn)客戶(hù)細(xì)分，開(kāi)發(fā)符合細(xì)分市場(chǎng)的新產(chǎn)品？如何提取客戶(hù)特征，從而對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行市場(chǎng)定位？
市場(chǎng)細(xì)分的常用方法
有指導(dǎo)細(xì)分
無(wú)指導(dǎo)細(xì)分
聚類(lèi)分析
如何更好的了解客戶(hù)群體和市場(chǎng)細(xì)分？
如何識(shí)別客戶(hù)群體特征？
如何確定客戶(hù)要分成多少適當(dāng)?shù)念?lèi)別？
聚類(lèi)方法原理介紹
聚類(lèi)方法作用及其適用場(chǎng)景
聚類(lèi)分析的種類(lèi)
K均值聚類(lèi)（快速聚類(lèi)）
案例：移動(dòng)三大品牌細(xì)分市場(chǎng)合適嗎？
演練：寶潔公司如何選擇新產(chǎn)品試銷(xiāo)區(qū)域？
演練：如何評(píng)選優(yōu)秀員工？
演練：中國(guó)各省份發(fā)達(dá)程度分析，讓數(shù)據(jù)自動(dòng)聚類(lèi)
層次聚類(lèi)（系統(tǒng)聚類(lèi)）：發(fā)現(xiàn)多個(gè)類(lèi)別
R型聚類(lèi)與Q型聚類(lèi)的區(qū)別
案例：中移動(dòng)如何實(shí)現(xiàn)客戶(hù)細(xì)分及營(yíng)銷(xiāo)策略
演練：中國(guó)省市經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況分析（Q型聚類(lèi)）
演練：裁判評(píng)分的標(biāo)準(zhǔn)衡量，避免“黑哨”（R型聚類(lèi)）
兩步聚類(lèi)
客戶(hù)細(xì)分與PCA分析法
PCA主成分分析的原理
PCA分析法的適用場(chǎng)景
演練：利用PCA對(duì)汽車(chē)客戶(hù)群進(jìn)行細(xì)分
演練：如何針對(duì)汽車(chē)客戶(hù)群設(shè)計(jì)汽車(chē)

客戶(hù)價(jià)值分析
營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題：如何評(píng)估客戶(hù)的價(jià)值？不同的價(jià)值客戶(hù)有何區(qū)別對(duì)待？
如何評(píng)價(jià)客戶(hù)生命周期的價(jià)值
貼現(xiàn)率與留存率
評(píng)估客戶(hù)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(rùn)
案例：評(píng)估營(yíng)銷(xiāo)行為的合理性
RFM模型（客戶(hù)價(jià)值評(píng)估）
RFM模型，更深入了解你的客戶(hù)價(jià)值
RFM模型與市場(chǎng)策略
RFM模型與活躍度分析
案例：客戶(hù)價(jià)值評(píng)估與促銷(xiāo)名單
案例：重購(gòu)用戶(hù)特征分析

產(chǎn)品推薦模型
問(wèn)題：購(gòu)買(mǎi)A產(chǎn)品的顧客還常常要購(gòu)買(mǎi)其他什么產(chǎn)品？應(yīng)該給客戶(hù)推薦什么產(chǎn)品最有可能被接受？
常用產(chǎn)品推薦模型
關(guān)聯(lián)分析
如何制定套餐，實(shí)現(xiàn)交叉/捆綁銷(xiāo)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(gè)關(guān)鍵參數(shù)
支持度
置信度
關(guān)聯(lián)分析的適用場(chǎng)景
案例：購(gòu)物籃分析與產(chǎn)品捆綁銷(xiāo)售/布局優(yōu)化
案例：理財(cái)產(chǎn)品的交叉銷(xiāo)售與產(chǎn)品推薦

產(chǎn)品定價(jià)策略及最優(yōu)定價(jià)
營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題：產(chǎn)品如何實(shí)現(xiàn)最估定價(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(rùn)最大化？
常見(jiàn)的定價(jià)方法
產(chǎn)品定價(jià)的理論依據(jù)
需求曲線與利潤(rùn)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
如何評(píng)估需求曲線
價(jià)格彈性
曲線方程（線性、乘冪）
如何做產(chǎn)品組合定價(jià)
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(dòng)電話(huà)套餐定價(jià)
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(huì)費(fèi)+按次計(jì)費(fèi)）
階梯定價(jià)策略
案例：電力公司如何做階梯定價(jià)
數(shù)量折扣定價(jià)策略
案例：如何通過(guò)折扣來(lái)實(shí)現(xiàn)薄利多銷(xiāo)
定價(jià)策略的評(píng)估與選擇
案例：零售公司如何選擇最優(yōu)定價(jià)策略
航空公司的收益管理
收益管理介紹
如何確定機(jī)票預(yù)訂限制
如何確定機(jī)票超售數(shù)量
如何評(píng)估模型的收益
案例：FBN航空公司如何實(shí)現(xiàn)收益管理（預(yù)訂/超售）

實(shí)戰(zhàn)篇(電信業(yè)客戶(hù)流失分析模型)
電信業(yè)客戶(hù)流失預(yù)警與客戶(hù)挽留模型
銀行欠貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型

結(jié)束：課程總結(jié)與問(wèn)題答疑。