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深圳大數(shù)據(jù)培訓(xùn)講師

【課程目標(biāo)】
本課程為高級(jí)課程，需要在初級(jí)/中級(jí)課程之后學(xué)習(xí)。面向高級(jí)數(shù)據(jù)分析人員，以及系統(tǒng)開(kāi)發(fā)人員。
本課程核心內(nèi)容為大數(shù)據(jù)建模、業(yè)務(wù)專(zhuān)題分析，以及算法實(shí)現(xiàn)。
本課程覆蓋了如下內(nèi)容：
1. 市場(chǎng)細(xì)分，以及客戶(hù)群劃分模型。
2. 客戶(hù)價(jià)值評(píng)估與分析。
3. 產(chǎn)品設(shè)計(jì)與優(yōu)化模型。
4. 產(chǎn)品推薦模型。
5. 產(chǎn)品定價(jià)策略分析。
本課程從實(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(wèn)題，對(duì)數(shù)據(jù)分析及數(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(xiě)），通過(guò)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(yíng)數(shù)據(jù)中進(jìn)行分析，挖掘客戶(hù)行為特點(diǎn)，幫助運(yùn)營(yíng)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(yíng)決策的目的。

通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，達(dá)到如下目的：
1. 學(xué)會(huì)如何做市場(chǎng)細(xì)分，劃分客戶(hù)群。
2. 學(xué)會(huì)實(shí)現(xiàn)客戶(hù)價(jià)值評(píng)估。
3. 學(xué)會(huì)用大數(shù)據(jù)來(lái)指導(dǎo)產(chǎn)品功能設(shè)計(jì)，以及產(chǎn)品優(yōu)化。
4. 掌握產(chǎn)品精準(zhǔn)推薦模型，學(xué)會(huì)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)。
5. 掌握數(shù)據(jù)挖掘常用十大算法及其實(shí)現(xiàn)。
【授課時(shí)間】
2天時(shí)間
【授課對(duì)象】
運(yùn)營(yíng)分析部、數(shù)據(jù)分析部、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)部、等對(duì)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(gè)學(xué)員自備一臺(tái)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(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(wèn)題分析 + 工具實(shí)踐操作
采用互動(dòng)式教學(xué)，圍繞業(yè)務(wù)問(wèn)題，展開(kāi)數(shù)據(jù)分析過(guò)程，全過(guò)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(guò)程中獲得能力提升。

【課程大綱】
第一部分：    數(shù)據(jù)建模篇
1. 預(yù)測(cè)建模五步法
. 選擇/自定義模型
. 訓(xùn)練模型
. 評(píng)估模型
. 優(yōu)化模型
. 應(yīng)用模型
2. 最優(yōu)化求解基本策略

第二部分：    分類(lèi)預(yù)測(cè)模型篇
1. 最近鄰分類(lèi)（KNN）
. 基本原理
. 關(guān)鍵問(wèn)題
2. 貝葉斯分類(lèi)（NBN）
. 貝葉斯分類(lèi)原理
. 計(jì)算類(lèi)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(lèi)：TAN/馬爾科夫毯
. 預(yù)測(cè)分類(lèi)概率（計(jì)算概率）
案例：評(píng)估銀行用戶(hù)拖欠貨款的概率
3. 支持向量機(jī)（SVM）
. SVM基本原理
. 線(xiàn)性可分問(wèn)題：*邊界超平面
. 線(xiàn)性不可分問(wèn)題：特征空間的轉(zhuǎn)換
. 維空難與核函數(shù)

第三部分：    分類(lèi)模型優(yōu)化篇（集成方法）
1. 集成方法的基本原理：利用弱分類(lèi)器構(gòu)建強(qiáng)分類(lèi)模型
. 選取多個(gè)數(shù)據(jù)集，構(gòu)建多個(gè)弱分類(lèi)器
. 多個(gè)弱分類(lèi)器投票決定
2. 集成方法/元算法的種類(lèi)
. 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(lèi)器投票權(quán)重計(jì)算公式

第四部分：    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？
1. 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
2. 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)

3. 客戶(hù)價(jià)值評(píng)估與RFM模型
問(wèn)題：如何評(píng)估客戶(hù)的價(jià)值？如何針對(duì)不同客戶(hù)采取不同的營(yíng)銷(xiāo)策略？
. RFM模型，更深入了解你的客戶(hù)價(jià)值
. RFM的客戶(hù)細(xì)分框架理解
. RFM模型與市場(chǎng)策略
. RFM模型與活躍度
演練：“雙11”淘寶商家如何選擇客戶(hù)進(jìn)行促銷(xiāo)
演練：結(jié)合響應(yīng)模型，宜家IKE實(shí)現(xiàn)*化營(yíng)銷(xiāo)利潤(rùn)
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(píng)估汽車(chē)購(gòu)買(mǎi)者的客戶(hù)細(xì)分市場(chǎng)

第五部分：    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？
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(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：通信產(chǎn)品的交叉銷(xiāo)售與產(chǎn)品推薦
3. 協(xié)同過(guò)濾
4. 分類(lèi)預(yù)測(cè)模型

第六部分：    產(chǎn)品設(shè)計(jì)與優(yōu)化
1. 聯(lián)合分析法
2. 離散選擇模型
. 如何評(píng)估客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品的概率
. 如何指導(dǎo)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)？如何確定產(chǎn)品的重要特性
. 競(jìng)爭(zhēng)下的產(chǎn)品動(dòng)態(tài)調(diào)價(jià)
. 如何評(píng)估產(chǎn)品的價(jià)格彈性
案例：產(chǎn)品開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)分析
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(píng)估
4. 新產(chǎn)品市場(chǎng)占有率評(píng)估

第七部分：    定價(jià)策略分析
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)*化？
1. 常見(jiàn)的定價(jià)方法
2. 產(chǎn)品定價(jià)的理論依據(jù)
. 需求曲線(xiàn)與利潤(rùn)*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(píng)估需求曲線(xiàn)
. 價(jià)格彈性
. 曲線(xiàn)方程（線(xiàn)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)
. *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)

6. 非線(xiàn)性定價(jià)原理
. 要理解支付意愿曲線(xiàn)
. 支付意愿曲線(xiàn)與需求曲線(xiàn)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)）
7. 階梯定價(jià)策略
案例：電力公司如何做階梯定價(jià)
8. 數(shù)量折扣定價(jià)策略
案例：如何通過(guò)折扣來(lái)實(shí)現(xiàn)薄利多銷(xiāo)
9. 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
10. 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）

第八部分：    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？
1. 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
2. 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：淘寶客戶(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
結(jié)束：課程總結(jié)與問(wèn)題答疑。

深圳大數(shù)據(jù)培訓(xùn)講師