一、大數據時代概述
“大數據”火了，但是大數據的應用已經有十幾年的歷史了，本節告訴你大數據是什么
1. 大數據的應用歷史
2. 大數據的全景視圖
3. 最熱門的大數據工具有哪些
4. 企業的市場和營銷部門應該具備哪些大數據的技能？
5. CRISP方法論
案例演練：空降經理的煩惱，您來親身體驗一下數據分析的過程

二、構建企業的分析體系
本節介紹如何在企業內部實施大數據，利用大數據驅動企業的營銷動作
1. 大數據如何與企業的營銷結合
a) 營銷動作和大數據的結合
b) 崗位的設置和技能要求
2. 分析模型的設計、實施工具
a) SPSS Clementine簡介
b) SAS簡介
c) SQL Analysis簡介
d) Excel控件簡介
3. 數據的收集和準備
a) 數據的來源
b) 原始數據轉換為業務數據
三、基于關鍵指標的分析方法
指標分析是一種快速的企業績效分析手段，是衡量企業健康狀況的健康指標， 本節介紹如何通過指標構建數據分析模型。
1. 案例思考：從一張報表說起
2. 傳統的基于績效考核指標分析的缺陷
3. 把KPI指標和管理理念相結合，搭建分析模型分析營銷狀況
4. 案例解析：
a) 競爭力分析模型
b) 利潤分析模型

四、時間序列分析
時間序列分析的目的是掌握銷售過程中出現的趨勢、規律，優化產品組合和銷售管理。
1. 時間序列規律的三個方面
2. 如何識別周期，認識同比的風險
3. 趨勢如何分析
4. 案例解析
a) 數據周期分析
b) 產品風險預測
5. 一元回歸分析
a) 案例：行業趨勢分析

五、競爭的量化分析方法簡介
1. 宏觀的行業競爭力分析矩陣
2. 數據來源：根據市場競爭的四個層次確定
3. 競爭的敏感性分析
4. 銀行產品的品牌轉換矩陣
5. 媒體影響的量化研究

六、常用的統計學分析算法簡介
數據分析不是空洞理論，還需要有科學的技術手段和方法，本節演示常見的數據分析算法。
1. 協助客戶分類：聚類分析
2. 識別客戶響應
a) 類神經網絡
b) 決策樹
c) 邏輯斯蒂回歸
3. 時間序列預測
a) ARIMA
b) 指數平滑

七、商業預測技術
預測是企業重要的決策依據，本節演示如何結合統計學算法構造一個成熟的預測模型。
1. 預測責任者與支持者
2. 預測的組織流程
3. 不同的預測模型各自的優缺點
4. 水平和趨勢模型
5. 季節模型
6. 如何評估預測的偏差
八、數據挖掘
無差別的大眾媒體營銷已經無法滿足零和的市場環境下的競爭要求。精確營銷是現在及未來的發展方向，精確營銷的基礎是精確的客戶定位，本節通過案例演示來說明如何進行客戶的響應分析。
1. 精確營銷與客戶細分
2. 客戶細分的價值
3. 基于數據驅動的細分
4. 基于決策樹的案例解析
5. 結果的應用 

 馬兆林 北京

—5G+物聯網技術應用高級專家  2014年全國CIO風云人物

現任：

移動互聯網頂層贏利智慧研究院     院長

中關村大數據產業研究會           理事

北大縱橫咨詢集團           事業合伙人

中國教育戰略發展學會             委員

中國策劃聯盟                     委員

中國企業培訓師聯合會         執行理事

曾任：

安邦金融集團網絡信息中心負責人

國家軟實力課題組、北京大學工業4.0研修班、北京大學全國CIO高級研修班特約講師

社會影響力：

早年在信息化、互聯網及咨詢領域工作十余年，深諳互聯網流程和經營模式等，實戰經驗豐富，目前兼任中關村大數據產業研究會理事。馬老師對于傳統商業、制造業轉型互聯網電商等方面有深入的分析研究，在長期行業的工作與大型國企企業咨詢項目中，積累了扎實的工作基礎與豐富的實踐經驗。

主講課程：

《5G+物聯網》

《互聯網+時代思維》

《中國制造2025》

《工業大數據》

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