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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 
  1. 数据分析培训
    1 课程背景
    市场竞争日趋严重,客户从事的行业众多且复杂,移动电信行业的用户更是庞大,有的用户喜欢发短彩信,有的喜欢手机阅读杂志,有的喜欢用手机上微博,玩游戏等等,在众多行业成万上亿的客户的海量信息面前,我们要透彻有针对性的分析这些数据,进而找到我们需要的业务数据
      如何对客户进行特征细化和用户分类,发掘有价值的客户?
      怎样分析客户的信息?哪些才是较重要且有真正意义的信息?
      在市场推广宣传中,如何根据客户的固有属性、操作习惯、期望等特征找出宣传对象,有针对性地推广企业的产品和服务?
      在找到某类客户群组后,怎样针对群组的特性有利的推广本公司的产品?
      怎样通过分析客户流失的原因和特性,找到导致客户可能流失的主观和客观原因,并进行客户挽留
      怎么样的数据分析方法会更适合您?
     
    2 培训收益
    n 员工能学会基础的数据分析
    n 员工能够熟练掌握数据分析工具,学会怎样看报表
    n 员工能够充分掌握利用数据分析来指导业务运营工作
    n 能给营销部门提供有效的营销策略
    3 培训对象
    基层员工、中层管理干部或者高管等
     
    4 培训内容
    4.1 第一单元:认知BI,熟悉BI
    n 简单介绍BI
    n 简单介绍操作性数据库存储(ODS)->数据仓库(DW)->数据集市(MK)->数据挖掘(DM)
    n 及它们的关联、重点和难点
    n 资料:数据仓库综述.ppt、数据挖掘.ppt
    4.2 第二单元:认识且掌握数据分析
    n 数据分析概述
    Ø 什么是数据分析
    Ø 数据分析包括哪些
    n 数据分析技巧
    Ø 怎样做好数据分析
    Ø 目的驱动、业务驱动、营销驱动
    Ø 数据存在性、时效性、广泛性
    Ø 移动增值业务的多维度分析
    n 业务场景练习及讲解
    Ø 怎么样做好手机增值业务数据分析——手机缴费通业务
    Ø 期望的目标
    Ø 分析方法、分析内容、分析角度
    n 参考资料:数据分析.ppt
    4.3 第三单元:案例分析
    n ××移动公司客户细分项目分析
    Ø 客户细分背景及重要性
    Ø 数据和营销目的
    Ø 分析方法
    Ø 应用场景
    Ø 设计产品,并进行针对性性营销
    n XX电信公司多维分析
    Ø 钻取、切片、切块、旋转等多种分析方法
    Ø 环比、同比、占比、增长率、排名等多种分析指标
    Ø 趋势图、饼图、曲线图、图表结合、指标切换等
    Ø 多维度分析我的E家套餐客户综合分析
    Ø 多维度分析每日实时客户通话状况表
    n XX证券公司客户流失预测分析
    Ø 业务理解
    Ø 数据收集
    Ø 设计模型
    Ø 模型评估
    Ø 进行针对性挽留策略
    Ø 参考资料:客户流失预测设计策略.ppt
    4.4 第四单元:分析工具介绍及掌握
    n 简单的工具:EXCEL、WORD等
    n COGNOS
    Ø 固定报表
    Ø 即席查询
    Ø 多维分析
    Ø 简单的实际操作
    n BO
    Ø 简单的水晶易表
    Ø 多维分析
    n 润乾报表
    Ø 固定报表
    Ø 简单例子操作
    n ETL
    Ø 简单介绍ETL
    Ø Informcatic
    Ø Datasdage
    Ø 自行研发ETL工具
    Ø 数据存储过程    
    4.5 第五单元:数据挖掘技巧
    n 简单介绍数据挖掘
    n 数据挖掘算法
     
    Ø 简单介绍
    Ø 客户特征挖掘案例
    Ø 客户流失预测分析
    n 挖掘能给我们带来什么
    n 数据展望
    4.6 第六单元:移动手机报的数据分析探析(视时间而定)
    n 已经定制手机报的用户,肯定表示用户的手机是可以上网
    n 调查已定制手机报的客户的家庭背景等基本信息
    n 趋势的分析出每月客户通过手机看报纸的次数、时长、频率等,是不是有特别的时间内,客户看手机报的频率特别高,进而有针对性的促进客户多定一些等策略
    n 怎么样通过趋势等分析出用手机看杂志的人的操作习惯,比如想看哪类的信息、已婚人员可能对孩子、家庭的一些纠纷比较感兴趣等
    n 比如推荐用户10种不同类型的新闻信息,客户查看某类新闻的时长是多少?针对有100字的杂志,是2秒看完?还是2分钟看完?应该记录这些信息,并分析,进而可以分析客户的喜好和个性等
    n 怎样分析那些有上网功能的手机用户的特征,促使也定制手机报呢?针对手机不可以上网的客户一般不会定制手机报
     

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