【培訓對象】
業務支持部、IT系統部、大數據系統開發部、大數據分析中心、網絡運維部等相關技術人員。

【培訓收益】

第一部分：數據挖掘基礎
1、數據挖掘概述
2、數據挖掘的標準流程（CRISP-DM）
商業理解
數據準備
數據理解
模型建立
模型評估
模型應用
案例：客戶流失預測及客戶挽留
3、數據挖掘常用模型

第二部分：數據預處理篇
1、數據預處理的主要任務
數據集成：多個數據集的合并
數據清理：異常值的處理
數據處理：數據篩選、數據精簡、數據平衡
變量處理：變量變換、變量派生、變量精簡
數據歸約：實現降維，避免維災難
2、數據集成
數據追加（添加數據）
變量合并（添加變量）
3、數據理解（異常數據處理）
取值范圍限定
重復值處理
無效值/錯誤值處理
缺失值處理
離群值/極端值處理
數據質量評估
4、數據準備：數據處理
數據篩選：數據抽樣/選擇（減少樣本數量）
數據精簡：數據分段/離散化（減少變量的取值個數）
數據平衡：正反樣本比例均衡
5、數據準備：變量處理
變量變換：原變量取值更新，比如標準化
變量派生：根據舊變量生成新的變量
變量精簡：降維，減少變量個數
6、數據降維
常用降維的方法
如何確定變量個數
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
從輸入變量與目標變量的相關性考慮
對輸入變量進行合并
因子分析（主成分分析）
因子分析的原理
因子個數如何選擇
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、數據探索性分析
常用統計指標分析
單變量：數值變量/分類變量
雙變量：交叉分析/相關性分析
多變量：特征選擇、因子分析
演練：描述性分析（頻數、描述、探索、分類匯總）
8、數據可視化
數據可視化：柱狀圖、條形圖、餅圖、折線圖、箱圖、散點圖等
圖形的表達及適用場景
演練：各種圖形繪制

第三部分：用戶專題分析
1、用戶專題分析的主要任務
2、客戶群細分與聚類分析
問題：我們的客戶有幾類？各類特征是什么？如何實現客戶細分，開發符合細分市場的新產品？
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
案例：移動三大品牌細分市場合適嗎？
演練：寶潔公司如何選擇新產品試銷區域？
演練：如何評選優秀員工？
演練：中國各省份發達程度分析，讓數據自動聚類
最優K值選擇
Elbow手肘法
Silhouette Coefficient輪廓系數
Calinski-Harabasz Index準則
雙聚類bicluster及評估
譜聚類聯合
聯合譜聚類SpectralCoclustering
雙向譜聚類SpectralBiclustering
DBSCAN鄰近聚類
3、客戶喜好評估與主成分分析PCA
營銷問題：如何匯聚大眾的共同喜好？
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：如何評估汽車購買者的客戶細分市場
4、客戶價值評估與RFM模型
營銷問題：如何評估客戶的價值？不同的價值客戶有何區別對待？
RFM模型（客戶價值評估）
RFM模型，更深入了解你的客戶價值
RFM模型與市場策略
RFM模型與活躍度分析
案例：淘寶客戶價值評估與促銷名單
案例：重購用戶特征分析

第四部分：產品專題分析
1、產品專題分析主要任務
產品設計分析
市場占有分析
累計銷量分析
定價策略分析
2、產品設計優化（聯合分析法）
問題：如何設計最優的功能特征？
評估功能特征的重要性
評估功能特征的價值
案例：產品開發與設計分析
3、產品評估模型（隨機效用理論）
屬性重要性評估
市場占有率評估
產品價格彈性評估
評估產品的品牌價值
動態調價（納會均衡價格）
案例：品牌價值與價格敏感度分析
案例：納什均衡價格

第五部分：產品定價策略
營銷問題：產品如何實現最優定價？套餐價格如何確定？采用哪些定價策略可達到利潤最大化？
1、常見的定價方法
2、產品定價的理論依據
需求曲線與利潤最大化
如何求解最優定價
案例：產品最優定價求解
3、如何評估需求曲線
價格彈性
曲線方程（線性、乘冪）
4、如何做產品組合定價
5、如何做產品捆綁/套餐定價
最大收益定價（演進規劃求解）
避免價格反轉的套餐定價
案例：電信公司的寬帶、IPTV、移動電話套餐定價
6、非線性定價原理
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：雙重收費如何定價（如會費+按次計費）
7、階梯定價策略
案例：電力公司如何做階梯定價
8、數量折扣定價策略
案例：如何通過折扣來實現薄利多銷
9、定價策略的評估與選擇
案例：零售公司如何選擇最優定價策略
10、航空公司的收益管理
收益管理介紹
如何確定機票預訂限制
如何確定機票超售數量
如何評估模型的收益
案例：FBN航空公司如何實現收益管理（預訂/超售）

第六部分：產品推薦與協同過濾
問題：購買A產品的顧客還常常要購買其他什么產品？應該給客戶推薦什么產品最有可能被接受？
1、從搜索引擎到推薦引擎
2、常用產品推薦模型及算法
3、基于流行度的推薦
基于排行榜的推薦，適用于剛注冊的用戶
優化思路：分群推薦
4、基于內容的推薦CBR
關鍵問題：如何計算物品的相似度
優缺點
優化：Rocchio算法、基于標簽的推薦、基于興趣度的推薦
5、基于用戶的推薦
關鍵問題：如何對用戶分類/計算用戶的相似度
算法：按屬性分類、按偏好分類、按地理位置
6、協同過濾的推薦
基于用戶的協同過濾
基于物品的協同過濾
冷啟動的問題
案例：計算用戶相似度、計算物品相似度
7、基于分類模型的推薦
8、其它推薦算法
LFM基于隱語義模型
按社交關系
基于時間上下文
9、多推薦引擎的協同工作

第七部分：信用評分卡模型
1、信用評分卡模型簡介
2、評分卡的關鍵問題
3、信用評分卡建立過程
篩選重要屬性
數據集轉化
建立分類模型
計算屬性分值
確定審批閾值
4、篩選重要屬性
屬性分段
基本概念：WOE、IV
屬性重要性評估
5、數據集轉化
連續屬性最優分段
計算屬性取值的WOE
6、建立分類模型
訓練邏輯回歸模型
評估模型
得到字段系數
7、計算屬性分值
計算補償與刻度值
計算各字段得分
生成評分卡
8、確定審批閾值
畫K-S曲線
計算K-S值
獲取最優閾值

第八部分：交叉銷售與關聯規則
1、關聯規則概述
2、常用關聯規則算法
Apriori算法
發現頻繁集
生成關聯規則
FP-Growth算法
構建FP樹
提取規則
案例：使用apriori實現關聯分析

10、基于關聯分析的推薦
如何制定套餐，實現交叉/捆綁銷售
案例：啤酒與尿布、颶風與蛋撻
關聯分析模型原理（Association）
關聯規則的兩個關鍵參數
支持度
置信度
關聯分析的適用場景
案例：購物籃分析與產品捆綁銷售/布局優化
案例：通信產品的交叉銷售與產品推薦

結束：課程總結與問題答疑。 

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  房地產行業經過了比實力、拼品牌、斗景觀之后，新一輪的競爭正漸漸地轉變為由硬件的競爭升級到軟件的競爭。因此企業在做好硬件方面的有關事項之后，必須要把精力集中在軟件方面，銷售人員作為現在房地產軟件戰斗中的核心隊伍，其戰斗力顯得尤為重要。戰斗前的準備——培訓將成為日后戰斗成敗的關鍵要素。 隨著產業結構、科技時代、消費模式、社..

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