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深圳大數(shù)據(jù)培訓(xùn)講師

【課程目標(biāo)】
本課程為高級課程，需要在初級/中級課程之后學(xué)習(xí)。面向高級數(shù)據(jù)分析人員，以及系統(tǒng)開發(fā)人員。
本課程核心內(nèi)容為大數(shù)據(jù)建模、業(yè)務(wù)專題分析，以及算法實現(xiàn)。
本課程覆蓋了如下內(nèi)容：
1. 市場細分，以及客戶群劃分模型。
2. 客戶價值評估與分析。
3. 產(chǎn)品設(shè)計與優(yōu)化模型。
4. 產(chǎn)品推薦模型。
5. 產(chǎn)品定價策略分析。
本課程從實際的業(yè)務(wù)需求出發(fā)，結(jié)合行業(yè)的典型應(yīng)用特點，圍繞實際的商業(yè)問題，對數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行了全面的介紹（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)可視化和報告撰寫），通過大量的操作演練，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、工具，從大量的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)中進行分析，挖掘客戶行為特點，幫助運營團隊深入理解業(yè)務(wù)運作，以達到提升學(xué)員的數(shù)據(jù)綜合分析能力，支撐運營決策的目的。

通過本課程的學(xué)習(xí)，達到如下目的：
1. 學(xué)會如何做市場細分，劃分客戶群。
2. 學(xué)會實現(xiàn)客戶價值評估。
3. 學(xué)會用大數(shù)據(jù)來指導(dǎo)產(chǎn)品功能設(shè)計，以及產(chǎn)品優(yōu)化。
4. 掌握產(chǎn)品精準(zhǔn)推薦模型，學(xué)會實現(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現(xiàn)。
【授課時間】
2天時間
【授課對象】
運營分析部、數(shù)據(jù)分析部、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)部、等對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析有要求的相關(guān)人員。

【學(xué)員要求】
1. 每個學(xué)員自備一臺便攜機(必須)。
2. 便攜機中事先安裝好Excel 2010版本及以上。
3. 便攜機中事先安裝好IBM SPSS Statistics v19版本及以上。
4. 便攜機中事先安裝好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 + 實際業(yè)務(wù)問題分析 + 工具實踐操作
采用互動式教學(xué)，圍繞業(yè)務(wù)問題，展開數(shù)據(jù)分析過程，全過程演練操作，讓學(xué)員在分析、分享、講授、總結(jié)、自我實踐過程中獲得能力提升。

【課程大綱】
第一部分：    數(shù)據(jù)建模篇
1. 預(yù)測建模五步法
. 選擇/自定義模型
. 訓(xùn)練模型
. 評估模型
. 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：    分類預(yù)測模型篇
1. 最近鄰分類（KNN）
. 基本原理
. 關(guān)鍵問題
2. 貝葉斯分類（NBN）
. 貝葉斯分類原理
. 計算類別屬性的條件概率
. 估計連續(xù)屬性的條件概率
. 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)種類：TAN/馬爾科夫毯
. 預(yù)測分類概率（計算概率）
案例：評估銀行用戶拖欠貨款的概率
3. 支持向量機（SVM）
. SVM基本原理
. 線性可分問題：*邊界超平面
. 線性不可分問題：特征空間的轉(zhuǎn)換
. 維空難與核函數(shù)

第三部分：    分類模型優(yōu)化篇（集成方法）
1. 集成方法的基本原理：利用弱分類器構(gòu)建強分類模型
. 選取多個數(shù)據(jù)集，構(gòu)建多個弱分類器
. 多個弱分類器投票決定
2. 集成方法/元算法的種類
. Bagging算法
. Boosting算法
3. Bagging原理
. 如何選擇數(shù)據(jù)集
. 如何進行投票
. 隨機森林
4. Boosting的原理
. AdaBoost算法流程
. 樣本選擇權(quán)重計算公式
. 分類器投票權(quán)重計算公式

第四部分：    市場細分模型
問題：我們的客戶有幾類？各類特征是什么？如何實現(xiàn)客戶細分，開發(fā)符合細分市場的新產(chǎn)品？如何提取客戶特征，從而對產(chǎn)品進行市場定位？
1. 市場細分的常用方法
. 有指導(dǎo)細分
. 無指導(dǎo)細分
2. 聚類分析
. 如何更好的了解客戶群體和市場細分？
. 如何識別客戶群體特征？
. 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景
. 聚類分析的種類

. K均值聚類（快速聚類）
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(chǎn)品試銷區(qū)域？
演練：如何評選優(yōu)秀員工？
演練：中國各省份發(fā)達程度分析，讓數(shù)據(jù)自動聚類
. 層次聚類（系統(tǒng)聚類）：發(fā)現(xiàn)多個類別
. R型聚類與Q型聚類的區(qū)別
案例：中移動如何實現(xiàn)客戶細分及營銷策略
演練：中國省市經(jīng)濟發(fā)展情況分析（Q型聚類）
演練：裁判評分的標(biāo)準(zhǔn)衡量，避免“黑哨”（R型聚類）
. 兩步聚類

3. 客戶價值評估與RFM模型
問題：如何評估客戶的價值？如何針對不同客戶采取不同的營銷策略？
. RFM模型，更深入了解你的客戶價值
. RFM的客戶細分框架理解
. RFM模型與市場策略
. RFM模型與活躍度
演練：“雙11”淘寶商家如何選擇客戶進行促銷
演練：結(jié)合響應(yīng)模型，宜家IKE實現(xiàn)*化營銷利潤
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：如何評估汽車購買者的客戶細分市場

第五部分：    產(chǎn)品推薦模型
問題：購買A產(chǎn)品的顧客還常常要購買其他什么產(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)則的兩個關(guān)鍵參數(shù)
. 支持度
. 置信度
. 關(guān)聯(lián)分析的適用場景
案例：購物籃分析與產(chǎn)品捆綁銷售/布局優(yōu)化
案例：通信產(chǎn)品的交叉銷售與產(chǎn)品推薦
3. 協(xié)同過濾
4. 分類預(yù)測模型

第六部分：    產(chǎn)品設(shè)計與優(yōu)化
1. 聯(lián)合分析法
2. 離散選擇模型
. 如何評估客戶購買產(chǎn)品的概率
. 如何指導(dǎo)產(chǎn)品開發(fā)？如何確定產(chǎn)品的重要特性
. 競爭下的產(chǎn)品動態(tài)調(diào)價
. 如何評估產(chǎn)品的價格彈性
案例：產(chǎn)品開發(fā)與設(shè)計分析
案例：品牌價值與價格敏感度分析
案例：納什均衡價格
3. 品牌價值評估
4. 新產(chǎn)品市場占有率評估

第七部分：    定價策略分析
營銷問題：產(chǎn)品如何實現(xiàn)最估定價？套餐價格如何確定？采用哪些定價策略可達到利潤*化？
1. 常見的定價方法
2. 產(chǎn)品定價的理論依據(jù)
. 需求曲線與利潤*化
. 如何求解最優(yōu)定價
案例：產(chǎn)品最優(yōu)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(chǎn)品組合定價
5. 如何做產(chǎn)品捆綁/套餐定價
. *收益定價（演進規(guī)劃求解）
. 避免價格反轉(zhuǎn)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(shù)量折扣定價策略
案例：如何通過折扣來實現(xiàn)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(yōu)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(yù)訂限制
. 如何確定機票超售數(shù)量
. 如何評估模型的收益
案例：FBN航空公司如何實現(xiàn)收益管理（預(yù)訂/超售）

第八部分：    客戶價值分析
營銷問題：如何評估客戶的價值？不同的價值客戶有何區(qū)別對待？
1. 如何評價客戶生命周期的價值
. 貼現(xiàn)率與留存率
. 評估客戶的真實價值
. 使用雙向表衡量屬性敏感度
. 變化的邊際利潤
案例：評估營銷行為的合理性
2. 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
結(jié)束：課程總結(jié)與問題答疑。

深圳大數(shù)據(jù)培訓(xùn)講師