市場營銷數據的分析與挖掘訓練

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1.數據分析基礎
（1）分析目標
包括數據整體狀況分析、異動分析、數據分類、數據間邏輯關系分析、數據預測等。
（2）分析步驟
包括數據收集、數據整理、報表制作、數據分析與數據挖掘、圖形呈現、形成策劃案等6個步驟。

2.數據采集
（1）哪些數據會影響業務發展？
（2）數據采集相關的基本概念
（3）數據采集的基本方法
（4）數據預處理

3.數據描述
數據描述指對銷售數據進行描述統計，采用多種指標和方法揭示數據的概況，為后續分析做好準備工作。描述的指標有求和、計數、平均值、中位數、眾數、方差（標準差）、變異系數、峰度、偏度、占比、累計占比、同比、環比等。
（1）數據的七個百分比
（2）營銷數據的描述統計
（3）多列對比
一個多列對比的小工具，非常方便，可以一次性地輸出多列之間平均值、總數、中位數、變異系數、二八系數等的對比。

4.相關分析
（1）相關分析原理
（2）EXCEL“數據分析”模塊安裝及介紹
（3）操作及輸出說明
（4）相關分析在營銷數據分析中的作用
案例：上海某公路物流企業分析其營銷指標間關系

5.聚類-客戶細分
單獨一個數據，往往因為數據異常或者偶然性等原因，從來很難發現明顯的結論，分組不僅僅讓分析變得簡單，而且能夠發現簡單對比所無法獲得的結論。
（1）單指標的分類
（2）多指標的分類
多指標的分組，可以用來做數據的細分等，采用聚類實現。
案例討論：最佳聚類分類總數的確定

6.關聯分析
關聯分析可以分析數據中的某些特征同時出現以及次序出現的概率，其輸出的結果經常用來做捆綁銷售，例如客戶購買了A產品之后是否購買了產品B。關聯分析通常用來分析多品類、多購買頻次的營銷數據分析，其結論可以用來捆綁銷售、銷售推薦等方面
（1）相關概念
支持度、置信度、提升度
（2）關聯分析算法的使用

7.客戶畫像
客戶畫像是目前營銷數據分析的熱點問題之一，4S店的銷售人員希望通過數據分析得到其客戶的特征是什么，網店的經營者希望知道哪些特征組合的客戶在投訴他們。
（1）算法描述
（2）算法執行和輸出
（3）正邏輯和反邏輯數據的討論
案例：某網店利用數據分析影響客戶購買的特征