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珀菲特企業(yè)管理
Karen /鄭老師
KEY WORDS OF Corporate Training
聯(lián)系我們：
13382173255（Karen鄭老師）
學(xué)員背景| Course Background
參加對(duì)象：系統(tǒng)支撐、市場(chǎng)營(yíng)銷部、運(yùn)營(yíng)分析部相關(guān)技術(shù)及應(yīng)用人員。
授課形式：內(nèi)訓(xùn)
授課天數(shù)：2-4 天
課程背景| Course Background
這是一個(gè)互聯(lián)的世界，點(diǎn)與點(diǎn)的數(shù)據(jù)的交換，線與線的信息的連接。如何理解你所看到的數(shù)據(jù)？如何探索數(shù)據(jù)的模式？如何尋找數(shù)據(jù)間的相關(guān)性？如何從你所有的數(shù)據(jù)中去挖掘商業(yè)機(jī)會(huì)？一切等待思考和解答……
本課程從實(shí)際的市場(chǎng)營(yíng)銷問(wèn)題出發(fā)，構(gòu)建數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘模型，以解決實(shí)際的商業(yè)問(wèn)題。并對(duì)大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)進(jìn)行了全面的介紹，通過(guò)從大量的市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)中分析潛在的客戶特征，挖掘客戶行為特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，幫助市場(chǎng)營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)深入理解業(yè)務(wù)運(yùn)作，支持業(yè)務(wù)策略制定以及運(yùn)營(yíng)決策。
課程收益| Program Benefits
1、了解大數(shù)據(jù)營(yíng)銷內(nèi)容，掌握大數(shù)據(jù)在營(yíng)銷中的應(yīng)用。
2、了解基本的營(yíng)銷理論，并學(xué)會(huì)基于營(yíng)銷理念來(lái)展開(kāi)大數(shù)據(jù)分析。
3、熟悉數(shù)據(jù)挖掘的標(biāo)準(zhǔn)過(guò)程，掌握常用的數(shù)據(jù)挖掘方法。
4、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)銷問(wèn)題（比如定價(jià)/因素影響/預(yù)測(cè)/客戶需求/客戶價(jià)值/市場(chǎng)細(xì)分等）。
課程大綱| Course Outline
第一部分：大數(shù)據(jù)核心理念
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？
1、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
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(wèn)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(wèn)題
探索業(yè)務(wù)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)
5、從案例看大數(shù)據(jù)的核心本質(zhì)
用趨勢(shì)圖來(lái)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(guó)總統(tǒng)競(jìng)選看大數(shù)據(jù)對(duì)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(shí)大數(shù)據(jù)分析
什么是數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析的三大作用
常用分析的三大類別
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）
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(jiàn)問(wèn)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(guò)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)）
第二部分：數(shù)據(jù)分析過(guò)程
1、數(shù)據(jù)分析的六步曲
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(wèn)題
確定分析思路：分解業(yè)務(wù)問(wèn)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(lái)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(píng)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(lái)支撐手機(jī)精準(zhǔn)營(yíng)銷項(xiàng)目
第三部分：大數(shù)據(jù)營(yíng)銷概述
1、傳統(tǒng)營(yíng)銷的困境與挑戰(zhàn)
2、營(yíng)銷理論的變革
第一代：4P理論
第二代：4C理論
第三代：nPnC理論
3、大數(shù)據(jù)引領(lǐng)傳統(tǒng)營(yíng)銷
4、大數(shù)據(jù)在營(yíng)銷中的典型應(yīng)用
市場(chǎng)定位與客戶細(xì)分
客戶需求與產(chǎn)品設(shè)計(jì)
精準(zhǔn)廣告與精準(zhǔn)推薦
……
5、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的基石：用戶畫像
6、客戶生存周期中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用
第四部分：統(tǒng)計(jì)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？
1、數(shù)據(jù)分析方法的層次
基本分析法（對(duì)比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢(shì)/…）
高級(jí)分析法（相關(guān)/方差/驗(yàn)證/回歸/時(shí)序/…）
數(shù)據(jù)挖掘法（聚類/分類/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…）
2、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：按性別、省份、產(chǎn)品進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)
演練：如何提升用戶消費(fèi)能力
分組分析（查看數(shù)據(jù)分布）
案例：銀行ATM柜員機(jī)現(xiàn)金管理分析（銀行）
案例：排班后面隱藏的貓膩
案例：通信運(yùn)營(yíng)商的流量套餐的合理性評(píng)估（通信）
演練：銀行用戶消費(fèi)層次分析（銀行）
演練：呼叫中心接聽(tīng)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）
演練：客戶年齡分布分析
結(jié)構(gòu)分析（評(píng)估事物構(gòu)成）
案例：用戶市場(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：用戶收入結(jié)構(gòu)分析
案例：動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)分析
趨勢(shì)分析（發(fā)現(xiàn)變化規(guī)律）
案例：破解零售店銷售規(guī)律
案例：手機(jī)銷量的淡旺季分析
演練：發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品銷售的時(shí)間規(guī)律
交叉分析（多維數(shù)據(jù)分析）
演練：用戶性別+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
第五部分：用戶行為分析-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？
1、數(shù)據(jù)分析的思路
從KPI指標(biāo)開(kāi)始
從營(yíng)銷/管理模型開(kāi)始
2、常用分析思路模型
3、用戶消費(fèi)行為分析（5W2H分析法）
WHY：原因
WHAT：產(chǎn)品
WHO：客戶
WHEN：時(shí)間
WHERE：區(qū)域/渠道
HOW：支付方式
HOW MUCH：價(jià)格
案例：用戶購(gòu)買行為分析（5W2H）
第六部分：影響因素分析
營(yíng)銷問(wèn)題：哪些是影響市場(chǎng)銷量的關(guān)鍵因素？比如，產(chǎn)品在貨架上的位置是否對(duì)銷量有影響？?jī)r(jià)格和廣告開(kāi)銷是如何影響銷量的？
風(fēng)險(xiǎn)控制的關(guān)鍵因素有哪些？如何判斷？
1、相關(guān)分析（因素影響的相關(guān)性分析，相關(guān)程度計(jì)算）
相關(guān)系數(shù)
解讀相關(guān)系數(shù)
案例：體重與腰圍的相關(guān)分析
案例：推廣費(fèi)用與銷售金額的相關(guān)分析
演練：家庭生活開(kāi)支的相關(guān)分析
2、方差分析（影響關(guān)鍵因素分析，影響因素組合分析）
方差分析模型及適用場(chǎng)景
單因素分析/多因素分析
案例：終端陳列位置對(duì)銷量的影響分析
案例：廣告形式、地區(qū)對(duì)銷量的影響因素分析
3、列聯(lián)分析（影響關(guān)鍵因素分析）
交叉表與列聯(lián)表
卡方檢驗(yàn)的原理
案例：套餐類型與客戶流失是否有關(guān)系？
第七部分：銷量預(yù)測(cè)分析
營(yíng)銷問(wèn)題：如何預(yù)測(cè)未來(lái)的產(chǎn)品銷量？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)估銷量上限及銷售增速？
1、銷量預(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）
2、回歸模型
回歸模型用于因素影響判斷
回歸模型原理及適用場(chǎng)景
解讀回歸方程的五步法
案例：營(yíng)銷費(fèi)用預(yù)算分析（推廣費(fèi)用與銷售額的回歸分析）
3、尋找最佳回歸擬合線來(lái)判斷和預(yù)測(cè)（模型優(yōu)化思路）
如何判斷是否可以用回歸分析來(lái)作預(yù)測(cè)
如何判斷線性回歸的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性
如何判斷自變量對(duì)目標(biāo)變量是否有顯著影響
如何處理異常數(shù)據(jù)（殘差與異常值排除）
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)
如何檢驗(yàn)誤差項(xiàng)
案例：汽車銷量預(yù)測(cè)分析
案例：工齡、性別與銷量的回歸分析
4、季節(jié)性預(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)品銷售季節(jié)性趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析
5、S曲線與新產(chǎn)品銷量預(yù)測(cè)
如何評(píng)估銷量增長(zhǎng)的拐點(diǎn)
珀?duì)柷€與龔鉑茲曲線
案例：如何預(yù)測(cè)產(chǎn)品的銷售增長(zhǎng)拐點(diǎn)，以及銷量上限
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(duì)客流量進(jìn)行建模及模型優(yōu)化
第八部分：客戶行為預(yù)測(cè)
問(wèn)題：如何評(píng)估客戶購(gòu)買產(chǎn)品的可能性？如何預(yù)測(cè)客戶的購(gòu)買行為？如何提取某類客戶的典型特征？如何向客戶精準(zhǔn)推薦產(chǎn)品或業(yè)務(wù)？
1、分類模型概述
2、常見(jiàn)分類預(yù)測(cè)模型
3、邏輯回歸模型
邏輯回歸模型原理及適用場(chǎng)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(píng)估用戶是否會(huì)購(gòu)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(shù)
問(wèn)題：如何預(yù)測(cè)客戶行為？如何識(shí)別潛在客戶？
風(fēng)控：如何識(shí)別欠貸者的特征，以及預(yù)測(cè)欠貸概率？
客戶保有：如何識(shí)別流失客戶特征，以及預(yù)測(cè)客戶流失概率？
決策樹(shù)分類簡(jiǎn)介
如何評(píng)估分類性能？
案例：美國(guó)零售商（Target）如何預(yù)測(cè)少女懷孕
案例：商場(chǎng)酸奶購(gòu)買用戶特征提取
案例：客戶流失預(yù)警與客戶挽留
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
第九部分：市場(chǎng)細(xì)分模型篇
問(wèn)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(kāi)發(fā)符合細(xì)分市場(chǎng)的新產(chǎn)品？如何提取客戶特征，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、聚類分析
如何更好的了解客戶群體和市場(chǎng)細(xì)分？
如何識(shí)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(chǎng)景
聚類分析的種類
K均值聚類（快速聚類）
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
層次聚類（系統(tǒng)聚類）：發(fā)現(xiàn)多個(gè)類別
R型聚類與Q型聚類的區(qū)別
案例：中移動(dòng)如何實(shí)現(xiàn)客戶細(xì)分及營(yíng)銷策略
演練：中國(guó)省市經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況分析（Q型聚類）
演練：裁判評(píng)分的標(biāo)準(zhǔn)衡量，避免“黑哨”（R型聚類）
兩步聚類
3、客戶價(jià)值評(píng)估與RFM模型
問(wèn)題：如何評(píng)估客戶的價(jià)值？如何針對(duì)不同客戶采取不同的營(yíng)銷策略？
RFM模型，更深入了解你的客戶價(jià)值
RFM的客戶細(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進(jìn)行促銷
演練：結(jié)合響應(yīng)模型，宜家IKE實(shí)現(xiàn)最大化營(yíng)銷利潤(rùn)
第十部分：客戶價(jià)值分析
營(yíng)銷問(wèn)題：如何評(píng)估客戶的價(jià)值？不同的價(jià)值客戶有何區(qū)別對(duì)待？
1、如何評(píng)價(jià)客戶生命周期的價(jià)值
貼現(xiàn)率與留存率
評(píng)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(rùn)
案例：評(píng)估營(yíng)銷行為的合理性
2、RFM模型（客戶價(jià)值評(píng)估）
RFM模型，更深入了解你的客戶價(jià)值
RFM模型與市場(chǎng)策略
RFM模型與活躍度分析
案例：客戶價(jià)值評(píng)估與促銷名單
案例：重購(gòu)用戶特征分析
第十一部分：產(chǎn)品推薦模型篇
問(wèn)題：購(gòu)買A產(chǎn)品的顧客還常常要購(gòu)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(gè)關(guān)鍵參數(shù)
a)支持度
b)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
3、協(xié)同過(guò)濾
第十二部分：客戶需求分析
營(yíng)銷問(wèn)題：如何評(píng)估客戶購(gòu)買產(chǎn)品的可能性？或者說(shuō)，影響客戶購(gòu)買意向的產(chǎn)品關(guān)鍵特性是什么？
1、邏輯回歸模型
邏輯回歸模型原理及適用場(chǎng)景
評(píng)估客戶購(gòu)買產(chǎn)品的概率
案例：雜志社訂閱模型
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？
2、離散選擇分析
如何評(píng)估客戶購(gòu)買產(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
如何評(píng)估品牌價(jià)值
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
第十三部分：客戶價(jià)值分析
營(yíng)銷問(wèn)題：如何評(píng)估客戶的價(jià)值？不同的價(jià)值客戶有何區(qū)別對(duì)待？
3、如何評(píng)價(jià)客戶生命周期的價(jià)值
貼現(xiàn)率與留存率
評(píng)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(rùn)
案例：評(píng)估營(yíng)銷行為的合理性
4、RFM模型（客戶價(jià)值評(píng)估）
RFM模型，更深入了解你的客戶價(jià)值
RFM模型與市場(chǎng)策略
RFM模型與活躍度
案例：淘寶客戶價(jià)值評(píng)估與促銷名單
結(jié)束：課程總結(jié)與問(wèn)題答疑。
講師背景| Introduction to lecturers
講師：傅一航
傅一航，華為系大數(shù)據(jù)專家。
計(jì)算機(jī)軟件與理論碩士研究生（研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎）。在華為工作十年，五項(xiàng)國(guó)家專利，在華為工作期間獲得華為數(shù)項(xiàng)獎(jiǎng)項(xiàng)，曾在英國(guó)、日本、荷蘭和比利時(shí)等海外市場(chǎng)做項(xiàng)目，對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)有深入的研究。
傅老師專注于大數(shù)據(jù)分析與挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等應(yīng)用技術(shù)，以及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)部署解決方案。旨在將大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模應(yīng)用于行業(yè)及商業(yè)領(lǐng)域，解決行業(yè)實(shí)際的問(wèn)題。
1、讓管理更高效：將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于企業(yè)管理，用大數(shù)據(jù)探索企業(yè)發(fā)展規(guī)律和行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，有效預(yù)判市場(chǎng)變化和需求，基于規(guī)律和預(yù)判來(lái)進(jìn)行管理決策，并實(shí)現(xiàn)組織架構(gòu)演變、人才新技能培養(yǎng)、生產(chǎn)流程優(yōu)化，以及服務(wù)效率提升，最終匹配市場(chǎng)未來(lái)的變化需要，提升企業(yè)管理效率。
2、讓決策更科學(xué)：將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于運(yùn)營(yíng)決策，用大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)企業(yè)整體經(jīng)營(yíng)狀況，診斷運(yùn)營(yíng)問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)，找到業(yè)務(wù)短板，全面理解組織、產(chǎn)品、人員、營(yíng)銷、財(cái)務(wù)等要素間的相關(guān)性，實(shí)現(xiàn)企業(yè)資源的最優(yōu)化配置，提升科學(xué)決策能力。
3、讓營(yíng)銷更精準(zhǔn)：將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于市場(chǎng)營(yíng)銷，解決營(yíng)銷中的用戶群細(xì)分和品牌定位，客戶價(jià)值評(píng)估，分析用戶需求，產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化，產(chǎn)品最優(yōu)定價(jià)等實(shí)際問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷和精準(zhǔn)推薦，以最小的營(yíng)銷成本實(shí)現(xiàn)最大化的營(yíng)銷效果。
傅老師目前致力于將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于通信、金融、電商、互聯(lián)網(wǎng)、制造業(yè)、政府等領(lǐng)域。傅老師的課程最大特色：實(shí)戰(zhàn)性強(qiáng)！“圍繞業(yè)務(wù)問(wèn)題+搭建分析框架+運(yùn)用分析方法+建立分析模型+熟悉分析工具+形成業(yè)務(wù)策略”。以商業(yè)目標(biāo)為起點(diǎn)，基于實(shí)際的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景（明確目的），搭建全面系統(tǒng)的業(yè)務(wù)框架和分析維度（分析思路），選擇最合適的方法（分析方法），深入淺出的理論講解（分析模型），使用簡(jiǎn)單實(shí)用的工具操作（分析工具），對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行有效的解讀（數(shù)據(jù)可視化），最終形成具體的業(yè)務(wù)建議，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)分析/數(shù)據(jù)分析的閉環(huán)。
重思路：數(shù)據(jù)思維+分析框架；
重體系：分析維度+分析過(guò)程；
重實(shí)戰(zhàn)：分析方法+分析模型+分析工具；
重落地：可視化+數(shù)據(jù)解讀+業(yè)務(wù)策略。
董事長(zhǎng)總經(jīng)理高管的課程：
《數(shù)字化戰(zhàn)略與商業(yè)變革》
《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及應(yīng)用創(chuàng)新》
《領(lǐng)導(dǎo)干部的大數(shù)據(jù)思維與決策》
大數(shù)據(jù)市場(chǎng)營(yíng)銷的課程：
《大數(shù)據(jù)時(shí)代的精準(zhǔn)營(yíng)銷》
《“數(shù)”說(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷分析實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
《市場(chǎng)營(yíng)銷大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》
《大數(shù)據(jù)助力市場(chǎng)營(yíng)銷與服務(wù)提升》
大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用類的課程：
《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升實(shí)戰(zhàn)》
《大數(shù)據(jù)建模與模型優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》
《大數(shù)據(jù)挖掘之SPSS工具入門與提高》
《金融行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模式實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》
大數(shù)據(jù)分析語(yǔ)言Python課程：
《Python開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》
《Python數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)戰(zhàn)》
《Python數(shù)據(jù)建模與模型優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)》
《Python數(shù)據(jù)挖掘?qū)ｎ}分析》
《Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)》
《Python RPA辦公流程自動(dòng)化》
傅老師曾提供過(guò)培訓(xùn)咨詢服務(wù)的客戶遍及通信、金融、交通、制造、政府等行業(yè)，其中包括中移動(dòng)、華為、施耐德、富士康、平安集團(tuán)、中國(guó)銀行、西部航空、廣州地鐵、東風(fēng)日產(chǎn)、廣州稅務(wù)、良品鋪?zhàn)?、中冶賽迪、埃森哲、海天集團(tuán)、正泰電器等公司和單位。
銀行/郵政/保險(xiǎn)/證券等金融行業(yè)培訓(xùn)客戶
中國(guó)銀行：《大數(shù)據(jù)變革與商業(yè)模式創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)時(shí)代的精準(zhǔn)營(yíng)銷》
中信銀行：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》《Python風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)建?！?
招商銀行：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》《數(shù)說(shuō)營(yíng)銷》《Python數(shù)據(jù)分析》
平安銀行：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》《數(shù)說(shuō)營(yíng)銷》《Python數(shù)據(jù)分析》
廣發(fā)銀行：《大數(shù)據(jù)下的精準(zhǔn)營(yíng)銷》《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
光大銀行：《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用》《大數(shù)據(jù)時(shí)代下的精準(zhǔn)營(yíng)銷》
交通銀行：《大數(shù)據(jù)時(shí)代的精準(zhǔn)營(yíng)銷》《數(shù)說(shuō)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)》
建設(shè)銀行：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
浦發(fā)銀行：《大數(shù)據(jù)時(shí)代下的精準(zhǔn)營(yíng)銷》
農(nóng)業(yè)銀行：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》《Python數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建?！?
民生銀行：《Python數(shù)據(jù)建模與模型優(yōu)化》
農(nóng)商行：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力》《Python數(shù)據(jù)分析》《Python數(shù)據(jù)建?！?
微眾銀行：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
廣東郵政：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》《大數(shù)據(jù)建模與模型優(yōu)化》
廣西郵政：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
山東郵政：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
平安集團(tuán)：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
平安產(chǎn)險(xiǎn)：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》《大數(shù)據(jù)建模與優(yōu)化》
平安人壽：《大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)時(shí)代下的精準(zhǔn)營(yíng)銷》
平安醫(yī)?？萍迹骸洞髷?shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
天安財(cái)險(xiǎn)：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
中華人壽：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
太平洋保險(xiǎn)：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
廣電銀通：《大數(shù)據(jù)綜合能力提升》
安信證券：《大數(shù)據(jù)時(shí)代下的金融發(fā)展》
平安普惠：《Hadoop解決方案技術(shù)培訓(xùn)》
廣汽理匯：《大數(shù)據(jù)思維與數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)》
金融壹帳通：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升實(shí)戰(zhàn)》
陸金所：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
中金所：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
馬上消費(fèi)金額：《數(shù)說(shuō)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)》
易鑫集團(tuán)：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
五礦經(jīng)易期貨：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
杭州銀貨通科技：《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展及應(yīng)用創(chuàng)新》
中郵金融科技：《Python基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)分析》
……
制造行業(yè)培訓(xùn)客戶
施耐德：《大數(shù)據(jù)分析》《大數(shù)據(jù)挖掘》《大數(shù)據(jù)建模及優(yōu)化》
富士康：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
中冶賽迪：《Python數(shù)據(jù)分析》《Python數(shù)據(jù)建模》
正泰電器：《大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)》《大數(shù)據(jù)建模及優(yōu)化》
海天集團(tuán)：《大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)》《大數(shù)據(jù)思維與可視化》
ABB：《大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》
延峰海納川：《Python基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)分析》《Python數(shù)據(jù)建?！贰?/span>RAP辦公自動(dòng)化》
昌碩科技：《大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)》
村田電子：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
博西家用電器：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
深圳YKK吉田拉鏈：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
雅圖仕：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
索菲亞：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
沁園：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
浦林成山：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
翔路騰龍：《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及應(yīng)用創(chuàng)新》
泰科：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
萬(wàn)家樂(lè)：《Python基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)分析》
億力機(jī)電：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
深圳大疆：《數(shù)說(shuō)營(yíng)銷》
一汽解放錫柴：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
通信/運(yùn)營(yíng)商行業(yè)培訓(xùn)客戶
華為技術(shù)：《話務(wù)量預(yù)測(cè)與排班管理》
聯(lián)通研究院：《大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)建模優(yōu)化》《Python數(shù)據(jù)分析》
北京聯(lián)通：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》《數(shù)說(shuō)營(yíng)銷》《數(shù)據(jù)挖掘?qū)ｎ}分析》
廣州電信：《大數(shù)據(jù)時(shí)代的精準(zhǔn)營(yíng)銷》
北京電信：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
香港電信：《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)》
上海電信：《渠道大數(shù)據(jù)分析與挖掘思路及方法》兩期
河北電信：《數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)下的大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升實(shí)戰(zhàn)》
南京電信：《大數(shù)據(jù)視圖支撐精準(zhǔn)化營(yíng)銷》
佛山電信：《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用培訓(xùn)》
泉州電信：《大數(shù)據(jù)挖掘、信息分析及應(yīng)用培訓(xùn)》
湖北聯(lián)通：《大數(shù)據(jù)分析與商業(yè)智能》
廣東聯(lián)通：《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)培訓(xùn)》兩期
江蘇聯(lián)通：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
吉林聯(lián)通：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升-中級(jí)》
烏魯木齊聯(lián)通：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
上海移動(dòng)：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘、建模及優(yōu)化》叁期
浙江移動(dòng)：《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》
江蘇移動(dòng)：《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷技能提升實(shí)戰(zhàn)》
深圳移動(dòng)：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
廣西移動(dòng)：《大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)及在公司營(yíng)銷領(lǐng)域的應(yīng)用》
遼寧移動(dòng)2期：《數(shù)據(jù)分析方法與經(jīng)營(yíng)分析技巧》
泉州移動(dòng)3期：《數(shù)說(shuō)營(yíng)銷—市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析與挖掘應(yīng)用》
德陽(yáng)移動(dòng)2期：《大數(shù)據(jù)挖掘與建模優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》
浙江移動(dòng)：《大數(shù)據(jù)產(chǎn)品營(yíng)銷能力提升》
四川移動(dòng)：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》
吉林移動(dòng)：《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)》；
貴州移動(dòng)：《“數(shù)”說(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
海南移動(dòng)：《基于大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的用戶行為分析與精準(zhǔn)定位》
山東移動(dòng)：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
深圳移動(dòng)：《大數(shù)據(jù)在行業(yè)內(nèi)外的應(yīng)用》
中國(guó)移動(dòng)終端公司：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升培訓(xùn)》
中山移動(dòng)：《“數(shù)”說(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
東莞移動(dòng)：《“數(shù)”說(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
成都移動(dòng)：《數(shù)字化運(yùn)營(yíng)下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》
眉山移動(dòng)2期：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
云浮移動(dòng)：《大數(shù)據(jù)挖掘和信息提煉專項(xiàng)培訓(xùn)》
陽(yáng)江移動(dòng)：《小數(shù)據(jù)·大運(yùn)營(yíng)--運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的分析與挖掘》
德陽(yáng)移動(dòng)：《電信運(yùn)營(yíng)商市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用典型案例》
陜西在線：《“數(shù)”說(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
四川在線：《“數(shù)”說(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
大連移動(dòng)：《“數(shù)”說(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
內(nèi)蒙古移動(dòng)：《大數(shù)據(jù)分析與Hadoop大數(shù)據(jù)解決方案》
貴州中移通信：《SPSS數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》
天翼愛(ài)音樂(lè)：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
……
能源電力交通物流培訓(xùn)客戶
西部航空：《數(shù)字化運(yùn)營(yíng)下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用培訓(xùn)》
貴賓公司：《市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)的分析》
海南航空：《利用大數(shù)據(jù)營(yíng)銷提升航線收益》
南方航空：《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)》
深圳公交集團(tuán)：《大數(shù)據(jù)與智慧交通》
東風(fēng)日產(chǎn)：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》
柳州上汽五菱：《大數(shù)據(jù)下的精準(zhǔn)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)》
東風(fēng)商用：《數(shù)說(shuō)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)》
東風(fēng)出行：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
廣州地鐵：《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)》兩期
富維江森：《數(shù)字化運(yùn)營(yíng)下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用培訓(xùn)》
保時(shí)捷：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)》
忻州供電局：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
延長(zhǎng)殼牌：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》
寶雞國(guó)電：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘》兩期
寧夏國(guó)電：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》兩期
云南電網(wǎng)：《大數(shù)據(jù)時(shí)代下的精準(zhǔn)營(yíng)銷》
天津國(guó)電：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
上海城投水務(wù)：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
深圳水務(wù)：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
中海油：《大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)》
神南礦業(yè)：《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與應(yīng)用創(chuàng)新》
珠海港興：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
神南礦業(yè)：《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與應(yīng)用創(chuàng)新》
安能物流：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
順豐速運(yùn)：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》《數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)》
……
直銷/零售/電商/互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)培訓(xùn)客戶
良品鋪?zhàn)樱骸?/span>大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》兩期
周大福：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)培訓(xùn)》
新時(shí)代：《問(wèn)題的挖掘、分析—數(shù)據(jù)分析技巧》兩期培訓(xùn)
深圳欣盛商：《電商大數(shù)據(jù)分析》
無(wú)限極：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》兩期
歐萊雅：《Python根因分析與預(yù)測(cè)》
玫琳凱：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)》
上海找鋼網(wǎng)：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
頂新國(guó)際：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
華潤(rùn)集團(tuán)：《大數(shù)據(jù)時(shí)代下的精準(zhǔn)營(yíng)銷》
壹藥網(wǎng)：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
其他行業(yè)部分培訓(xùn)客戶
埃森哲：《Python基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)分析》《Python數(shù)據(jù)分析與可視化》《RAP流程自動(dòng)化化》
嶺南集團(tuán)：《大數(shù)據(jù)時(shí)代下的精準(zhǔn)營(yíng)銷》
贛州監(jiān)獄：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》叁期
貴州中煙：《互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代的大數(shù)據(jù)思維》
廣州稅務(wù)：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)》叁期
西部數(shù)據(jù)：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
文思海輝：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
內(nèi)蒙古社科聯(lián)：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
深圳會(huì)展中心：《大數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用創(chuàng)新》
重慶國(guó)際復(fù)材：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
挑戰(zhàn)牧業(yè)：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
廣東立白：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
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我們擁有幾百家各類企業(yè)的項(xiàng)目咨詢基礎(chǔ)、多行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)、多年的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，并對(duì)企業(yè)進(jìn)行深度研究和剖析，總結(jié)出一系列深入的觀點(diǎn)和經(jīng)驗(yàn)。
我們的咨詢方案的設(shè)計(jì)過(guò)程秉承“知行合一”的理念，既具備理論知識(shí)，又重視項(xiàng)目的實(shí)操性。經(jīng)過(guò)多年的經(jīng)驗(yàn)，我們積累了豐富的案例庫(kù)，涉及18個(gè)領(lǐng)域，近千個(gè)案例，并將案例與咨詢項(xiàng)目完美結(jié)合。
我們的咨詢團(tuán)隊(duì)分布于各大領(lǐng)域，擁有多年的業(yè)內(nèi)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，具備豐富的企業(yè)管理實(shí)操經(jīng)驗(yàn)。在定制咨詢方案前，我們會(huì)為客戶匹配多位業(yè)內(nèi)咨詢師，供客戶進(jìn)行比對(duì)選擇，根據(jù)客戶需求及問(wèn)題，定制化地設(shè)計(jì)咨詢方案，確保項(xiàng)目的順利進(jìn)行。
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We are? Talent training and intelligent manufacturing solutions provider.
What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.
Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).
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