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市場營銷數(shù)據(jù)分析與挖掘培訓

一、營銷數(shù)據(jù)分析目標和步驟
（1）分析目標
（2）分析步驟

二、數(shù)據(jù)分析與商務邏輯
（1）數(shù)據(jù)分析能力
（2）常見商務邏輯
（3）分析思路

三、數(shù)據(jù)轉換
（1）對標轉換
（2）定性數(shù)據(jù)定量化
（3）數(shù)據(jù)填充

四、數(shù)據(jù)描述
（1）整體狀況描述
（2）營銷數(shù)據(jù)“七個百分比”
（3）多列對比
案例：期貨數(shù)據(jù)中“眾數(shù)”指標的運用
討論： 中位數(shù)和平均值的異同

五、異常值分析
（1）散點圖
（2）面板散點圖：采用面板的方式實現(xiàn)多個散點圖的觀察，高效直觀
（3）條件格式
（4）三倍標準差方法
案例：中國移動某省公司利用“三倍標準差法”捕捉業(yè)務異常值。

六、相關分析
（1）相關分析原理
（2）EXCEL“數(shù)據(jù)分析”模塊安裝及介紹
（3）操作及輸出說明
（4）大型相關矩陣和條件格式的組合使用
（5）用相關分析做數(shù)據(jù)掃描的邏輯
案例：上海某藥企利用商務數(shù)據(jù)分析“頭對頭”的競爭關系
案例：阿里巴巴利用相關分析功能來梳理市場競爭態(tài)勢

七、客戶細分
（1）單指標的分類
（2）多指標的分類
案例：上海某消費品調研的受訪者分類
案例討論：佳聚類分類總數(shù)的確定

八、捆綁銷售分析
（1）相關概念
支持度、置信度、提升度
（2）關聯(lián)分析算法的使用
案例：上海某食品企業(yè)進行產(chǎn)品配送的關聯(lián)度分析
課堂討論：工業(yè)品數(shù)據(jù)做捆綁銷售的數(shù)據(jù)準備

九、客戶畫像
可以用這一算法找到具有某一消費行為的消費者的特征，例如該消費者的性別、年齡等的組合特征
（1）算法描述
（2）算法執(zhí)行和輸出

十、營銷數(shù)據(jù)預測
數(shù)據(jù)預測是營銷數(shù)據(jù)分析的重要組成部分，我們介紹幾種常用的數(shù)據(jù)分析技術：
（1）模擬運算表
（2）添加趨勢線
（2）手工數(shù)組方式實現(xiàn)
（4）批量自動實現(xiàn)
案例：上海某企業(yè)對于房屋資產(chǎn)租賃價格的逐步回歸分析

十一、靜態(tài)圖形呈現(xiàn)
（1）Excel繪圖的基本線型
（2）Excel繪圖的高級圖形：包括堆積柱狀圖、復合餅圖、半圓圖等。
（3）圖形呈現(xiàn)的高級技巧
包括輔助列、錯位、數(shù)據(jù)標簽的應用、分色等功能。

十二、動態(tài)圖形呈現(xiàn)
（1）EXCEL VB控件工具箱安裝
（2）VB控件的使用
（3）繪制生動的動態(tài)圖形
（4）VB控件與offset函數(shù)等組合的強大應用
（5）條件格式中的動態(tài)效果
（6）工作表總表與分表之間的鏈接跳轉效果

十三、數(shù)據(jù)分析報告撰寫
（1）分析報告的架構
（2）分析報告的邏輯
（3）分析報告的表現(xiàn)形式
（4）分析報告的文筆
案例：優(yōu)秀分析報告和工作PPT賞析