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大數據挖掘和統計

【課程背景】
各傳統企業紛紛擁抱新一輪的數字化轉型，利用新的商業模式、新的渠道、新的方法，不斷將數字化技術與業務充分融合，在創新中求變，為消費者創造多、快、好、省的價值。在此過程中，科技的高速發展起了巨大的作用，接近無限的存儲空間、強大的算力及機器學習能力，也給我們帶來海量的數據，這也讓我們重新審視商業智能的價值所在。目前行業的實際情況是：40%以上的企業還未開始在數據層面下功夫。大部分企業內部的數據整合還豎著一根根“煙囪”，“部門墻”現象嚴重，數據孤島林立。作為部門的領導人，他們往往從不同的系統，不同的人得到不同的數據或者洞見。由此可得，若是想要從這些報告中做出判斷，非常具有挑戰性。隨著商業環境的發展愈加快速，客戶的需求變化更不容易被捕獲。越來越多的企業下定決心打通企業的數據孤島，打開“商業智能化”的大門。
本課程(cheng)涵蓋商(shang)業(ye)數(shu)據分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)析(xi)(xi)(xi)中(zhong)常用(yong)方法，包括(kuo)趨勢分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)析(xi)(xi)(xi)、排名(ming)分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)析(xi)(xi)(xi)、分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)類(lei)分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)析(xi)(xi)(xi)、差異分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)析(xi)(xi)(xi)、分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)布分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)析(xi)(xi)(xi)、占比(bi)分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)析(xi)(xi)(xi)、相關性分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)析(xi)(xi)(xi)，及(ji)其在Power BI 和(he)(he)Tableau 中(zhong)的(de)(de)(de)(de)實(shi)現(xian)。其中(zhong)，不僅(jin)涉及(ji)PowerBI和(he)(he)Tableau 的(de)(de)(de)(de)工具特色及(ji)對比(bi)，還涉及(ji)數(shu)據分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)析(xi)(xi)(xi)的(de)(de)(de)(de)方法與思(si)想。本課程(cheng)指導企業(ye)的(de)(de)(de)(de)IT團(tuan)隊(dui)轉變思(si)維，從授(shou)人(ren)以(yi)魚(yu)到授(shou)人(ren)以(yi)漁，致力提升業(ye)務(wu)用(yong)戶的(de)(de)(de)(de)數(shu)據素養(yang)和(he)(he)數(shu)據分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)析(xi)(xi)(xi)能力，從數(shu)據中(zhong)發現(xian)新(xin)的(de)(de)(de)(de)問題和(he)(he)新(xin)的(de)(de)(de)(de)商(shang)業(ye)機會點。同時，充分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)利(li)用(yong)優(you)秀的(de)(de)(de)(de)BI工具，通過交互可(ke)視化(hua)實(shi)現(xian)自(zi)助服(fu)務(wu)和(he)(he)敏捷(jie)交付，可(ke)以(yi)支持利(li)用(yong)企業(ye)本身的(de)(de)(de)(de)數(shu)據進(jin)行(xing)專(zhuan)業(ye)分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)析(xi)(xi)(xi)，決策人(ren)員做出更加符合公司策略和(he)(he)利(li)益(yi)的(de)(de)(de)(de)決策，從而使(shi)企業(ye)的(de)(de)(de)(de)戰(zhan)略及(ji)戰(zhan)術切(qie)實(shi)落地。

【課程收益】
提煉商業數據分析模板及其背后的思維邏輯，展示*實踐內容，為實戰提供“模板化”的公式及思維
不論從事IT工作、財務工作，還是企業的高管，都可以像商業分析師一樣思考，挖掘商業數據背后的價值
深入淺出，從理論到實踐，既給初學者提供學習的路徑，也給進階者帶來思維的碰撞
逐個解疑，層層剖析，讓商業智能數據分析實戰變得生動、深刻，具有挑戰性
貼近業務(wu)，以商業價值和商業數(shu)據(ju)為導向，快(kuai)速迭代更(geng)新(xin)，推動企(qi)業實現“IT業務(wu)化(hua)，業務(wu)IT化(hua)”

【課程對象】
-企業高層管理者：董事長、總裁、總經理、分管副總等
-戰略高層、戰略規劃、頂層設計負責人（CEO、CTO、CIO、CMO等）
-各個條線的業務負責人和技術專家
-產品開發與創新人員、服務方案制定者
-市場營銷策劃、客戶經理、產品經理等
-創(chuang)新業(ye)務的負責人，創(chuang)新創(chuang)業(ye)導師(shi)及實踐者

【課程大綱】
一、蛋糕到底有多大？通過市場規模分析觀測行業發展情況
1、市場規模計算：現有規模&未來規模預測
-市場規模測算方法
-自上而下的方法簡介
-自下而上的方法簡介
-自上而下的方法示例及公式
-自上而下的方法案例
-自下而上的方法示例及公式
-自下而上的方法案例
-測算當前市場和未來市場的異同
2、四步搭建市場規模預測框架
四步搭建市場規模預測框架
Step1. 列出行業分析框架
Step2. 按照分析框架，列出歷史數據
Step3. 進行未來 3 - 5 年相關變量的預測
Step4. 對市場預測模型進行歸納、總結
案例：
中國天然氣行業
健身房行業

二、蛋糕可以分多少？看懂細分市場和產業鏈，準確判斷行業態勢
1、摸清產業鏈構成及各環節的基本態勢
-產業鏈梳理步驟
-如何從零開始研究產業鏈構成
2、細分環節，分析重點
-各環節的切分及相互影響
-如何確定產業鏈的重點環節？
-確定重點環節之后，從哪些角度進行分析？
-確定重點環節之后，從哪些角度進行分析？
案例：
快遞行業
3、摸清細分行業的構成和基本情況
-快速摸清細分行業的構成
-確定重點環節之后的分析角度
-政策分析：不同機構的適用政策與規定
-細分行業發展的驅動因素
案例：
物流行業細分
4、競爭者分析
-行業競爭格局如何分析
-競爭者分析的方法
案例：
快遞行業競爭態勢概覽
以健身房行(xing)業(ye)投資項目為例

三、內容運營與社會面精準營銷
1、以用戶為核心的內容運營
2、內容運營理論重構
-后互聯網時代，營銷的困境
-增長從哪里來？
-內容成為增長的重要動力
3、內容在場景里的應用與運營方法
-向細分客戶傳達精準內容信息
-核心內容與用戶關系
-優化內容投放策略
-優化KOL策略，打造豐富的分層分類媒體矩陣
4、內容運營“5A”評估效果
5、數據反饋指導策略優化
6、內容聯合創作策略
7、UP主共創：官網之外的價值洼地
8、內容投放作業流程完全指南
前期：明確目標、制定策略、挑選合適UP主
中期：溝通、執行
后期：效果核查，輿情觀察分析
9、內容傳播渠道
-內容矩陣
-數字媒介矩陣
-融合匹配
-KOL選擇
10、基于內容營銷閉環的布局
-基礎內容投放
-頭部內容資源
-人群關系觸達

四、如何看懂新興企業的商業模式和前景
1、從經典商業模式出發，看懂復雜多變的創新模式
-如何定義商業模式
-從公司層面解讀商業模式
-資源驅動的商業模式
-產品驅動的商業模式
-客戶驅動的商業模式
2、系統分析創新商業模式的核心要點
核心要點1-用戶價值
核心要點2-收入來源
核心要點3-市場規模
核(he)心要(yao)點4-競爭格局(ju)

五、獲得真正有利于推進產品的消費者洞察
1、快速鎖定能挖掘出信息的消費者
消費者調研兼具分析思維與設計思維
實例：一個完整的用戶畫像應該是什么樣子？
2、如何制作一個用戶畫像？
第一步，結合核心業務確定用戶關鍵行為
第二步，結合核心業務確定用戶關鍵行為
第三步，分析數據
第四步，跟進調研，豐富用戶畫像人物形象
第五步，與團隊分享并在工作中使用起來
3、消費者洞察必備方法
-消費者訪談有什么注意事項
-通過第三方報告獲取消費者洞察
-社交媒體輿情監聽
4、消費者建議復雜多樣，如何判斷哪些內容利于產品推進
巧用設計思維工作坊
設計思維工作坊運作的流程
第一步：項目背景介紹與團隊建設
第二步：.用戶故事分享：將消費者建議以故事形式分享
第三步：確定關鍵問題
第四步：腦暴解決辦法
第五步：確定解決思路：概念主題投票 
第六步：細化解決方案
第七步：專家反饋與消費者測試
第八步：安排和部署下一步
5、實例(li)展示：以(yi)健身房行業投資項目為例(li)

六、消費者洞察助力品牌升級
1、案例介紹 & 基本方法論
-研究流程
2、調研前期：確定調研方向
-剖析背景
-定義問題&明確目標
-思路梳理
-整理思路
3、調查中期：數據、資料分析 & 結論生成
-資料分析
-數據分析
-機會點分析
-相關性分析
-拉新方法論
-消費者調研方法：定量分析和定性分析相結合 判斷消費者心理特征
4、調研后期
-落地執行
-復盤
消(xiao)費者建議：根據公司(si)轉型目(mu)的，整(zheng)合合理(li)的消(xiao)費者建議，給(gei)出轉型策(ce)略

七、數據信息的可視化呈現及分析
1、數據信息分析—如何有條理地整理數據信息
信息分析的目的和對象
咨詢公司信息分析流程
2、數據信息分析—常用數據分析應用
3、定性信息分析—如何呈現更直觀易讀
4、實例展示(shi)：進(jin)口品牌SUV銷(xiao)量數據分析

八、像咨詢顧問一樣透過數據看本質
1、方法論：如何深度進行數據挖掘，得出有價值的觀點
-在管理項目中，客戶會提出的問題有什么
-透過現象看本質-方法論和應用技巧
-透過現象看本質-以公司為例
2、方法論應用舉例
第一步：確定數據分解的框架
第二步：基于該框架對目標公司進行分析
第三步：與歷史數據、與可比競爭者進行對比
第四步：對重點領域進行細化分析
第五步：定性分析，分析背后的原因
第六步：匯總報表，并給出建議
3、商業分析中常見問題
4、得到背后更好的洞察
-商業直覺和本能
-員工內部訪談
-外部專家訪談
-同業競爭對手訪談
5、實例展示：如(ru)何拆解分析(xi)各大(da)白酒上(shang)市公司的財務指標(biao)

大數據挖掘和統計