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課程目錄: 數(shù)據(jù)挖掘與現(xiàn)代企業(yè)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營實踐培訓(xùn)
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課程大綱:

數(shù)據(jù)挖掘與現(xiàn)代企業(yè)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營實踐培訓(xùn)

 

 

 

大數(shù)據(jù)時代的企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)

現(xiàn)代企業(yè)競爭面臨的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)時代的企業(yè)的選擇

數(shù)據(jù)化運(yùn)營的前世今生

“企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營”是什么?

“企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營”全景鳥瞰

“企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營”戰(zhàn)略中組織架構(gòu)和具體角色?

企業(yè)化數(shù)據(jù)應(yīng)用的典型場景和相關(guān)的分析挖掘技術(shù)概述

目標(biāo)客戶典型特征分析(客戶畫像)、客戶360的全景指標(biāo)體系

目標(biāo)客戶的預(yù)測響應(yīng)模型(活躍用戶流失預(yù)測模型實戰(zhàn)跟蹤分享)

運(yùn)營群體的活躍度分析(指標(biāo)定義)(精準(zhǔn)營銷的用戶活躍度指標(biāo)創(chuàng)建案例)

交叉銷售模型

目標(biāo)用戶分層進(jìn)化金字塔(B2B交易用戶的分層模型實戰(zhàn)案例)

商品推薦模型(個性化推薦,推薦算法)

數(shù)據(jù)產(chǎn)品(數(shù)據(jù)產(chǎn)品的目的,BAT的實踐,一個新型的職業(yè)和專業(yè),app)

精細(xì)化運(yùn)營平臺的案例

決策支持(有企業(yè)自身的數(shù)據(jù),更有行業(yè)的宏觀數(shù)據(jù);有微觀的深入分析挖掘,更有宏觀的統(tǒng)計和調(diào)研)

數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)實戰(zhàn)中的主要方法論和主要技術(shù)分享

結(jié)合阿里的實踐,講解:

SEMMA

CRISP-DM

Tom Khabaza挖掘九律

數(shù)據(jù)挖掘的主要成熟技術(shù)(回歸、分類、聚類、時間序列、協(xié)同過濾、KNN、關(guān)聯(lián)分析、

常見的數(shù)據(jù)處理技巧

建模實戰(zhàn)中常見的思考核心點(diǎn)

業(yè)務(wù)是核心、思路是重點(diǎn)、技術(shù)是工具(輔助)

一個基本的方法論(HSCTODC)

大膽假設(shè),小心求證

2080原則

結(jié)構(gòu)化思考

即客觀,也主觀

如何利用手頭工具對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析挖掘(首先要看數(shù)據(jù)如何采集、處理、獲取等前期的工作要準(zhǔn)確、到位、有效;

數(shù)據(jù)分析的7個漸進(jìn)的層次金字塔和分析師成長路徑的金字塔;

每個層次都有實例舉證;

數(shù)據(jù)化運(yùn)營的落地應(yīng)用

反饋和優(yōu)化調(diào)節(jié)

電商內(nèi)外、行業(yè)內(nèi)外的經(jīng)典案例賞析

電商行業(yè)的案例(我的親歷)

引導(dǎo)學(xué)員實際在R上操作體會有趣的聚類小項目(實際操作,體會)

引導(dǎo)學(xué)員實際在R上操作體會有趣的邏輯回歸小項目(實際操作,體會)

主要強(qiáng)調(diào):算法是簡單的,挖掘建模是簡單的,但是不簡單的(耗時的)是思路的優(yōu)化和數(shù)據(jù)的收集、清理、清洗、轉(zhuǎn)換