A12 “数”说营销----大数据挖掘与营销应用实战(SPSS)
大数据在营销领域的应用
大数据在营销领域的应用近年来，随着互联网技术的飞速发展，大数据已经成为了各个行业的重要资源。
其中，大数据在营销领域的应用更是受到了广泛的关注。
本文将探讨大数据在营销领域的应用，并分析其带来的影响和价值。
一、大数据在营销领域的应用首先，大数据在营销领域的应用主要体现在以下三个方面：1. 数据分析和挖掘大数据在营销领域的第一个应用就是数据分析和挖掘。
营销是一个复杂的过程，需要根据消费者的需求、喜好、购买习惯等多方面的信息来进行精准的定位和营销。
大数据的出现为营销领域提供了更精准、更高效的数据分析和挖掘手段，通过大数据分析，可以更好地了解目标客户的行为习惯和需求特点，从而更精准地制定营销策略，提高营销效果和销售额。
2. 用户画像和标签除了数据分析和挖掘，大数据在营销领域的第二个应用就是用户画像和标签。
通过对大数据的分析和挖掘，可以得到目标客户的各种信息，比如年龄、性别、职业、兴趣爱好等，这些信息可以形成一个客户画像。
同时，通过更进一步的数据分析和挖掘，可以给客户打上标签，比如忠诚客户、新客户、频繁购买客户等。
这些用户画像和标签，可以提供更精准的营销策略，更好地满足不同客户的需求。
3. 营销策略的制定和实施大数据在营销领域的第三个应用就是营销策略的制定和实施。
通过对大数据的分析和挖掘，营销人员可以制定更精准、更有效的营销策略。
比如通过对客户的购买习惯和偏好的分析，制定更个性化的（比如货到付款、送货上门等）营销策略；或者可以利用大数据分析得到的客户画像和标签来调整广告投放的方向和频率等，使广告投放更加精准和有效。
二、大数据在营销领域的影响和价值大数据在营销领域的应用带来了很多影响和价值，具体可以归纳为以下几个方面：1. 提高了营销精准度大数据分析的结果可以更好地了解目标客户的行为习惯和需求特点，能够更精准地制定营销策略，提高营销效果和销售额。
2. 降低了营销成本通过对大数据的分析和挖掘，可以更好地判断客户的需求和兴趣爱好，从而可以采用更轻量级的营销方式，比如电子邮件、微信等新媒体。
大数据分析在市场营销策略中的应用研究与实证分析
大数据分析在市场营销策略中的应用研究与实证分析引言随着信息技术的迅猛发展，大数据分析已经成为市场营销领域的热门话题。
通过对海量数据进行挖掘和分析，企业可以搜集消费者行为数据、市场动态数据等各种信息，从而为市场营销策略的制定和实施提供科学依据。
本文将从不同方面探讨大数据分析在市场营销策略中的应用研究与实证分析。
一、市场需求预测大数据分析可以帮助企业准确预测市场需求，以满足消费者的需求。
通过对历史销售数据的分析，可以识别潜在的市场趋势和消费者趋势，从而预测未来的市场需求量和类型。
二、目标市场细分在市场营销策略中，精确的目标市场细分是至关重要的。
大数据分析可以帮助企业根据实际情况对市场进行细分，以更好地满足不同消费者群体的需求。
通过对消费者行为数据的分析，企业可以识别出不同人群的需求特点，为不同目标市场量身定制市场营销策略。
三、产品定价策略大数据分析在产品定价策略中也发挥着重要的作用。
通过分析市场竞争情况和消费者购买偏好，企业可以确定合理的产品定价策略。
同时，通过监测市场动态数据，企业可以及时调整产品的定价策略，以适应市场变化。
四、促销活动优化大数据分析可以帮助企业优化促销活动策略。
通过分析促销活动的数据，企业可以了解促销活动的效果，并根据数据优化活动策略。
此外，通过分析消费者行为数据，企业可以准确预测消费者对促销活动的反应，从而更好地制定促销策略。
五、消费者行为分析大数据分析可以帮助企业更好地了解消费者的行为习惯和购买偏好。
通过分析消费者的浏览、点击、购买等行为数据，企业可以了解消费者的购买决策过程和动机，为制定更有针对性的市场营销策略提供依据。
六、营销渠道分析大数据分析可以帮助企业优化营销渠道。
通过对分销渠道的数据分析，企业可以了解分销渠道的销售情况和效益，从而决策是否调整或优化渠道布局。
此外，通过对互联网购物平台的分析，企业可以了解消费者的在线购买习惯，为提升电子商务销售提供思路。
七、竞争对手分析大数据分析可以帮助企业进行竞争对手分析。
数字化营销中的数据分析与应用
数字化营销中的数据分析与应用随着互联网技术的普及和数字经济的兴起，数字化营销已经成为一种主流的营销方式。
而在这种模式下，数据分析和应用更是尤为重要。
本文将就数字化营销中的数据分析与应用展开深入探讨。
一、数字化营销概述数字化营销，顾名思义，是一种基于数字化技术的市场营销方式。
数字化营销相比传统的营销模式，最大的特点就是能够将营销对象划分得更加精细。
数字化营销所涉及的技术，也有了快速发展。
例如搜索引擎优化（SEO）、搜索引擎广告（SEM）、社交媒体营销等等。
再加上近期的大数据技术的逐渐成熟和普及，营销数据的采集和分析变得更加容易。
这也促使了数字化营销中的数据分析和应用日益受到重视。
二、数字化营销中的数据分析在数字化营销中，数据分析的核心任务便是收集和处理数据。
数据分析的主要目的是通过收集和处理大量数据，收集客户需求，并为营销决策提供更加准确的数据分析报告。
为了更好地理解数字化营销中的数据分析，我们来简要介绍下数字化营销中的几个关键概念：1. 目标客户群体：数字化营销中，要根据客户的数据了解他们的需求和兴趣，以此来进行精准营销。
因此，需要通过有别于传统营销的方式收集客户数据，并进行分析。
2. 广告投放：广告投放是数字化营销的核心，广告效果是数字化营销成功的关键。
在广告投放方面，需要根据目标客户群体的需求和兴趣来制定广告目标，对广告进行投放，然后对广告效果进行分析。
3. 数据分析：数据分析就是对广告投放过程中产生的大量数据进行筛选、分析、报告并帮助改进广告投放的过程，以令广告投放效果更佳。
数据分析在数字化营销中非常重要，因为只有通过数据分析可以对广告效果进行定量的分析和改进，从而提高营销的ROI。
三、数字化营销中数据分析的应用数字化营销中, 营销活动的可行性和有效性直接受数据分析的影响，因此商家必须在数字化营销活动中利用各种数据分析工具处理数据。
随着技术的不断进步, 数据分析的应用越来越广泛。
1. 目标客户分析使用数据分析工具对目标客户进行精细分类，提高营销效果。
大数据分析技术在营销领域中的应用与实践
大数据分析技术在营销领域中的应用与实践一、引言随着信息技术的不断发展和应用，大数据分析技术已成为营销领域中的热门话题。
大数据分析技术以其高效、准确的分析手段和大数据挖掘能力，使得企业在市场营销和客户管理方面变得更加精准和高效。
本文将阐述大数据分析技术在营销领域的应用与实践，探讨其的优势和劣势，并对其未来发展做出展望。
二、大数据分析技术的应用实践1. 大数据分析技术在广告营销中的应用随着人们逐渐远离传统媒体，选择在数字平台上消费和传递信息，数字广告已成为企业吸引消费者和提高营销效果的重要手段。
大数据分析技术在数字广告领域中的应用，可以获取消费者的搜索、浏览和点击行为等数据，实现对广告投放和营销策略的优化与调整。
例如：Facebook等社交媒体平台可以根据用户的个人信息和行为去匹配其所需的广告，提高广告的精准度和准确性。
2. 大数据分析技术在消费者行为分析中的应用消费者行为分析是企业了解消费者需求、预测消费趋势和制定市场策略的重要手段。
大数据分析技术可以对消费者行为数据进行挖掘和分析，使得企业了解到消费者的购买偏好、消费能力和购买渠道等信息，帮助企业更好地运用这些信息制定市场营销策略。
例如：通过大数据分析技术，企业可以获取到消费者日常的搜索、购买、评价和分享等行为数据，协助企业根据实时的消费趋势和竞争情况进行相应的市场策略调整。
三、大数据分析技术在营销领域中的优势1. 提高营销的精准度大数据分析技术可以在海量数据中挖掘出有价值的信息，提高企业对消费者的认知和对市场的洞察力，优化营销策略，提高营销的精准度，以及消费者的满意度。
2. 优化营销成本大数据分析技术能够快速高效地处理数据，从而提高多方面的数据采集，整合和分析的能力，并通过数据挖掘、机器学习等技术优化营销成本，提高营销回报率。
3. 提高企业决策的科学性和智能化大数据分析技术可以对监测和分析结果进行分析和评估，提出更可信的建议和方案，帮助企业在日常决策以及实现业务策略时变得更科学化和智能化。
A11 “数”说营销--市场营销大数据分析实战(中级)教学教材
市场营销大数据分析实战【课程目标】这是一个互联的世界，点与点的数据的交换，线与线的信息的连接。
如何理解你所看到的数据？如何探索数据的模式？如何寻找数据间的相关性？如何从你所有的数据中去挖掘商业机会？一切等待思考和解答……本课程从实际的市场营销问题出发，构建数据分析与数据挖掘模型，以解决实际的商业问题。
并对大数据分析与挖掘技术进行了全面的介绍，通过从大量的市场营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘客户行为特点，实现精准营销，帮助市场营销团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及运营决策。
通过本课程的学习，达到如下目的：1、了解大数据营销内容，掌握大数据在营销中的应用。
2、了解基本的营销理论，并学会基于营销理念来展开大数据分析。
3、熟悉数据挖掘的标准过程，掌握常用的数据挖掘方法。
4、熟悉Excel数据分析工具，能够利用Excel和SPSS软件解决实际的营销问题（比如定价/因素影响/预测/客户需求/客户价值/市场细分等）。
【授课时间】2天时间【授课对象】系统支撑、市场营销部、运营分析部相关技术及应用人员。
本课程由浅入深，结合原理主讲软件工具应用，不需要太深的数学知识，但希望掌握数据分析的相关人员。
【学员要求】1、每个学员自备一台便携机(必须)。
2、便携机中事先安装好Excel 2010版以上。
注：讲师可以提供14天的试用版本软件及分析数据源。
【授课方式】理论精讲+ 案例演练+ 实际业务问题分析+ Excel实践操作+SPSS实践操作本课程突出数据分析的实际应用，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，进行大数据的分析与挖掘，介绍常用的模型，以及模型适用场景，通过演练操作，以达到提升学员对营销数据的分析以及对数据模型的深入理解。
【课程大纲】第一部分、大数据营销的概述1、大数据时代带来对传统营销的挑战2、数据挖掘在营销中的典型应用3、客户生存周期中的大数据应用4、 Excel的规划求解工具简介第二部分：定价策略分析营销问题：产品如何实现最估定价？套餐价格如何确定？采用哪些定价策略可达到利润最大化？1、常见的定价方法2、产品定价的理论依据➢需求曲线与利润最大化➢如何求解最优定价案例：产品最优定价求解3、如何评估需求曲线➢价格弹性➢曲线方程（线性、乘幂）4、如何做产品组合定价5、如何做产品捆绑/套餐定价➢最大收益定价（演进规划求解）➢避免价格反转的套餐定价案例：电信公司的宽带、IPTV、移动电话套餐定价6、非线性定价原理➢要理解支付意愿曲线➢支付意愿曲线与需求曲线的异同案例：双重收费如何定价（如会费+按次计费）7、阶梯定价策略案例：电力公司如何做阶梯定价8、数量折扣定价策略案例：如何通过折扣来实现薄利多销9、定价策略的评估与选择案例：零售公司如何选择最优定价策略10、航空公司的收益管理➢收益管理介绍➢如何确定机票预订限制➢如何确定机票超售数量➢如何评估模型的收益案例：FBN航空公司如何实现收益管理（预订/超售）第三部分：影响因素分析营销问题：哪些是影响市场销量的关键因素？比如，产品在货架上的位置是否对销量有影响？价格和广告开销是如何影响销量的？1、相关分析（因素影响的相关性分析，相关程度计算）➢相关系数➢解读相关系数案例：体重与腰围的相关分析案例：推广费用与销售金额的相关分析演练：家庭生活开支的相关分析2、方差分析（影响关键因素分析，影响因素组合分析）➢方差分析模型及适用场景➢单因素分析/多因素分析案例：终端陈列位置对销量的影响分析案例：广告形式、地区对销量的影响因素分析第四部分：销售预测分析营销问题：如何预测未来的产品销量？如果产品跟随季节性变动，该如何预测？1、销量预测与市场预测——让你看得更远➢预测模型介绍2、回归模型➢回归模型用于因素影响判断➢回归模型原理及适用场景➢解读回归方程的五步法案例：营销费用预算分析（推广费用与销售额的回归分析）3、寻找最佳回归拟合线来判断和预测（模型优化思路）➢如何判断是否可以用回归分析来作预测➢如何判断线性回归的预测准确性➢如何判断自变量对目标变量是否有显著影响➢如何处理异常数据（残差与异常值排除）➢如何进行非线性关系检验➢如何进行相互作用检验➢如何检验误差项案例：汽车销量预测分析案例：工龄、性别与销量的回归分析4、时序分析（基于时间的预测）➢移动平均➢指数平滑模型案例演练：电视机销量预测分析5、季节性预测模型➢季节性回归模型的参数➢常用季节性预测模型（相加、相乘）案例：美国航空旅客里程的季节性趋势分析案例：产品销售季节性趋势预测分析6、 S曲线与新产品销量预测➢如何评估销量增长的拐点➢珀尔曲线与龚铂兹曲线案例：如何预测产品的销售增长拐点，以及销量上限7、自定义模型（如何利用规划求解进行自定义模型）案例：如何对客流量进行建模及模型优化第五部分：客户需求分析营销问题：如何评估客户购买产品的可能性？或者说，影响客户购买意向的产品关键特性是什么？1、逻辑回归模型➢逻辑回归模型原理及适用场景➢评估客户购买产品的概率案例：杂志社订阅模型➢消费者品牌选择模型分析案例：品牌选择模型分析，你的品牌适合哪些人群？。
大数据应用于营销的实战案例
大数据应用于营销的实战案例随着科技的进步和互联网的普及，大数据已经成为了营销领域中不可或缺的一部分。
通过收集、分析和利用大量的数据，企业可以更好地了解客户需求、优化产品和服务，并提高市场竞争力。
下面将介绍一些大数据应用于营销的实战案例。
1. 个性化推荐算法在互联网产品的使用过程中，用户产生大量的行为数据，如浏览记录、搜索关键词、购物偏好等。
通过大数据分析，企业可以基于用户的偏好和兴趣，利用个性化推荐算法向用户展示相关的产品或服务。
例如，电商巨头亚马逊通过分析用户的购买历史和浏览行为，实现了个性化的商品推荐，提高了用户在线购物的体验和满意度。
2. 客户细分和定制营销策略大数据分析可以帮助企业更好地理解客户的需求、购买行为和偏好，从而实现客户细分，并制定个性化的营销策略。
例如，银行可以通过分析客户的资产状况、财务需求和消费习惯，将客户分为高净值人群、中等收入人群和年轻学生等不同的细分市场，针对不同的市场推出相应的金融产品和服务。
3. 营销活动效果评估传统的营销活动往往难以量化效果，企业无法准确评估投入产出比。
而大数据分析可以帮助企业实时监测和评估营销活动的效果。
通过监测用户在社交媒体上的互动、点击率、转化率等指标，企业可以了解用户对活动的反应和参与度，并根据数据调整营销策略，提高活动效果和ROI。
4. 价格优化与动态定价通过大数据分析市场需求、价格敏感度和竞争对手的定价策略，企业可以制定更合理的价格策略，并实现动态定价。
例如，航空公司可以通过分析机票购买数据和飞行时段等因素，实现动态定价，根据不同时间段和需求弹性调整机票价格，最大限度地提高收益。
5. 社交媒体营销社交媒体已经成为企业开展营销活动和与客户互动的重要渠道。
通过大数据分析社交媒体上用户的关注点、需求和评论，企业可以洞察用户的真实想法和意见，并针对性地开展营销活动和改进产品。
例如，星巴克利用社交媒体上用户的反馈和意见，不断改进产品和服务，并与用户进行互动，建立了强大的品牌忠诚度。
大数据在营销中的应用案例
大数据在营销中的应用案例随着互联网的发展和智能设备的普及，大数据逐渐成为企业决策和营销的重要工具。
利用大数据分析，企业可以更好地了解消费者需求、优化产品设计、精准营销等。
以下是10个大数据在营销中的应用案例。
1. 消费者画像：利用大数据分析消费者的行为数据、社交媒体数据、购买记录等，构建消费者画像。
企业可以根据消费者画像精准定位目标用户，制定个性化的营销策略。
2. 精准营销：利用大数据分析消费者的兴趣、偏好、购买行为等数据，进行精准营销。
例如，根据用户的浏览历史和购买记录，向其推荐相关的产品或服务。
3. 用户留存：利用大数据分析用户的使用行为和留存情况，预测用户的流失风险，并采取相应的措施提高用户留存率。
例如，根据用户的活跃度和使用习惯，向其发送个性化的优惠券或推荐活动，提升用户忠诚度。
4. 市场趋势分析：通过大数据分析市场中的各种数据，包括竞争对手的销售数据、消费者的购买行为、社交媒体上的评论等，预测市场的趋势，为企业决策提供参考。
5. 产品定价优化：利用大数据分析市场中的价格数据、竞争对手的定价策略和消费者的价格敏感度等，优化产品的定价策略。
企业可以根据市场需求和竞争情况，制定合理的价格策略，提高产品的竞争力。
6. 售后服务优化：利用大数据分析用户的售后服务需求和满意度，优化售后服务流程和策略。
例如，根据用户的投诉和反馈信息，及时解决问题，改进产品质量和服务水平。
7. 电子邮件营销：利用大数据分析用户的邮件行为数据、兴趣偏好等，制定个性化的电子邮件营销策略。
企业可以根据用户的兴趣和购买历史，向其发送相关的营销邮件，提高邮件的打开率和转化率。
8. 社交媒体营销：利用大数据分析社交媒体上的用户数据和互动行为，制定社交媒体营销策略。
例如，根据用户的兴趣和互动行为，向其推荐相关的内容或广告，提高社交媒体的营销效果。
9. 地理位置营销：利用大数据分析用户的地理位置信息和移动设备的使用行为，进行地理位置营销。
数据挖掘实践销售案例
数据挖掘实践销售案例销售数据挖掘案例销售数据挖掘是指利用大数据技术和数据挖掘算法分析销售数据，挖掘数据中隐藏的规律和趋势，以帮助企业提高销售效率、增加销售额，并优化销售策略。
下面我们将通过一系列实际案例来展示销售数据挖掘的应用场景和效果。
1. 客户细分某家电商公司通过对销售数据进行挖掘，发现不同类型的客户有不同的购买行为和偏好。
他们将客户分为普通消费者、高价值客户、潜在客户等不同群体，针对不同群体推出差异化营销策略，从而提高客户忠诚度和购买频次。
2. 产品推荐一家电商平台利用销售数据挖掘技术，为用户推荐个性化的商品。
通过分析用户的购买历史、浏览记录和行为特征，系统可以准确预测用户可能感兴趣的产品，从而提高销售转化率。
3. 促销策略优化一家零售企业通过销售数据挖掘发现，某些产品在特定时间或特定促销活动下销量明显增加。
基于这些数据，他们优化了促销时间和促销方式，使得促销效果大大提升。
4. 库存管理通过销售数据挖掘，一家连锁超市发现某些商品的销售季节性较强，而某些商品的销售量与天气有关。
他们根据这些规律调整库存管理策略，避免库存积压和缺货现象，提高了库存周转率。
5. 销售预测一家汽车经销商利用销售数据挖掘技术，建立了销售预测模型。
通过分析历史销售数据、市场趋势和竞争对手情报，他们可以准确预测未来销售额，有针对性地制定销售计划。
6. 客户流失预警一家保险公司通过分析客户的保单续保情况和投诉反馈，建立了客户流失预警模型。
通过及时识别潜在流失客户并制定挽留策略，成功降低了客户流失率。
7. 价格优化一家在线旅游平台通过销售数据挖掘，发现某些航班或酒店在不同时间段价格波动较大。
他们根据历史数据和市场需求，制定了灵活的定价策略，实现了价格优化和销售增长。
8. 渠道管理一家零售企业通过销售数据挖掘技术，分析不同渠道的销售额和利润贡献。
他们据此调整了渠道结构和资源配置，实现了销售渠道的优化和效益最大化。
9. 市场竞争分析一家手机制造商通过销售数据挖掘，分析了市场上竞争对手的产品定位、价格策略和促销活动。
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“数”说营销
-----大数据挖掘与营销应用实战培训
【课程目标】
这是一个互联的世界，点与点的数据的交换，线与线的信息的连接。
如何理解你所看到的数据？如何探索数据的模式？如何寻找数据间的相关性？如何从你所有的数据中去挖掘商业机会？一切等待思考和解答……
本课程从实际的市场营销问题出发，构建数据分析与数据挖掘模型，以解决实际的商业问题。
并对大数据分析与挖掘技术进行了全面的介绍，通过从大量的市场营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘客户行为特点，实现精准营销，帮助市场营销团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及运营决策。
通过本课程的学习，达到如下目的：
1、了解大数据营销内容，掌握大数据在营销中的应用。
2、了解基本的营销理论，并学会基于营销理念来展开大数据分析。
3、熟悉数据挖掘的标准过程，掌握常用的数据挖掘方法。
4、熟悉数据分析及数据挖掘工具，掌握Excel和SPSS软件应用操作。
5、学会选择合适的分析模型来解决相应的营销问题。
【授课时间】
2天时间
【授课对象】
系统支撑、市场营销部、运营分析部相关技术及应用人员。
本课程由浅入深，结合原理主讲软件工具应用，不需要太深的数学知识，但希望掌握数据分析的相关人员。
【学员要求】
1、每个学员自备一台便携机(必须)。
2、便携机中事先安装好Excel 2013版软件。
3、便携机中事先安装好SPSS v19版软件。
注：讲师可以提供14天的试用版本软件及分析数据源。
【授课方式】
理论精讲+案例演练+实际业务问题分析+ Excel实践操作+ SPSS实践操作
本课程突出数据分析的实际应用，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，进行大数据的收集与处理、数据分析与挖掘，以及数据呈现与报告撰写，全过程演练操作，以达到提升学员的数据综合分析能力，支撑运营决策的目的。
【课程大纲】
第一部分、大数据营销的概述
1、大数据时代带来对传统营销的挑战
2、大数据营销的特点
时效性
个性化
关联性
3、大数据时代的新营销模式
如何选择互联网的营销模式——微博营销、网页营销等
客户关系管理CRM——“旧貌焕发新颜”
精确营销——装上了GPS，实现“精确打击”
4、如何在海量数据中整合数据，形成你对消费者的独特洞察力
客户的群体特征——“人以群分”，找准你的准客户
大数据用户画像——互联网时代不再“是否是狗”
5、如何建立全渠道数据平台，拓展营销渠道，提高营销效率
互联网时代渠道分类
如果进行广告的精确投放——广告受众分析
如何实现营销效果的验证——找到适合你的营销方式
6、如何提升你的客户粘性
评估你的客户价值——让营销策略更丰富
如何建立客户响应模型——让你的促销更有效，增加回头客
精准推荐——让你的销量再创新高
7、客户生存周期中的大数据应用
8、数据分析与挖掘在通信行业的应用
客户市场细分与精准营销
客户流失预警与客户挽留
产品交叉销售与套餐捆绑
营销效果评估与广告投放
客户价值评估与忠诚度
销售趋势分析与销售预测
客户满意度分析与影响因素
第二部分：数据挖掘实战篇：流程、数据建模、工具操作
1、数据分析VS数据挖掘
2、数据挖掘的标准流程（CRISP-DM）
商业理解
数据准备
数据理解
模型建立
模型评估
模型应用
案例：客户匹配度建模，找到你的准客户
案例：4G终端营销分析
第三部分：参数检验与非参数检验
1、如何选择合适的营销方式
各营销渠道的用户特征分析
促销方式有效性检验
参数检验与非参数检验原理介绍
案例演练：通信行业ARPU值评估分析
案例演练：营销效果评估分析
第三部分：因素影响分析
营销问题：哪些是影响市场销量的关键因素？比如，产品在货架上的位置是否对销量有影响？价格和广告开销是如何影响销量的？
1、相关分析（因素影响的相关性分析，相关程度计算）
相关系数
解读相关系数
案例：体重与腰围的相关分析
案例：推广费用与销售金额的相关分析
案例演练：家庭生活开支的相关分析
2、方差分析（影响关键因素分析，影响因素组合分析）
方差分析模型及适用场景
单因素分析/多因素分析
案例：终端陈列位置对销量的影响分析
案例：广告形式、地区对销量的影响因素分析
第四部分：销售预测分析
营销问题：如何预测未来的产品销量？如果产品跟随季节性变动，该如何预测？
1、销量预测与市场预测——让你看得更远
2、回归模型
回归模型用于因素影响判断
回归模型原理及适用场景
解读回归方程的含义
案例：让你的营销费用预算更准确
3、寻找最佳拟合线来判断和预测
如何判断预测的准确性
回归显著性检验
拟合程度衡量
自变量显著性检验
残差与异常值排除
采用验证集检验预测准确性
案例：季节性销量预测分析
案例：工龄、性别与销量的关系分析
4、基于时间的预测与时序分析
移动平均
指数平滑模型
案例演练：电视机销量预测分析
案例演练：上海证券交易所综合指数收益率序列分析
5、季节性预测模型
季节性回归模型的参数
常用季节性预测模型（相加、相乘）
案例：美国航空旅客里程的季节性趋势分析
案例：产品销售季节性趋势预测分析
第五部分：客户需求分析
营销问题：如何评估客户购买产品的可能性？或者说，影响客户购买意向的产品关键特性是什么？
1、逻辑回归模型
逻辑回归模型原理及适用场景
评估客户购买产品的概率
案例：杂志社订阅模型
2、关联分析
如何制定套餐，实现交叉/捆绑销售
产品关联分析模型原理（Association）
案例：超市商品交叉销售与布局优化
第六部分：客户价值分析
营销问题：如何评估客户的价值？不同的价值客户有何区别对待？
1、RFM模型（客户价值评估）
RFM模型，更深入了解你的客户价值
RFM模型与市场策略
RFM模型与活跃度
案例：淘宝客户价值评估与促销名单
第七部分：市场细分分析
营销问题：如何对市场进行细分？如何提取客户特征，从而对产品进行市场定位？
1、聚类分析
如何更好的了解客户群体和市场细分
如何识别客户群体特征
确定聚类的适当数量
案例：新产品试销地点（城市）选择
案例：小康指数划分，让数据自动聚类
案例：裁判标准一致性分析，避免“黑哨”
案例：商场服务奖项评选
2、分类决策树
如何选择节点构建决策树
决策树分析过程
如何提取客户特征
案例：商场酸奶购买用户特征提取
案例：电信运营商客户流失预警与客户挽留
案例：识别拖欠银行货款者的特征，避免不良货款
案例：识别电信诈骗者嘴脸，让通信更安全
实战1：电信客户流失预警与客户挽留
实战2：终端生命周期曲线与终端销售最佳时机
结束：课程总结与问题答疑。