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課程簡介

隨著社會經濟發展和企業信息化水平的提高，企業在營銷過程中會接觸到大量的內外部數據，分析和挖掘企業營銷數據，對于洞察企業內外部態勢、制定有效的有針對性的營銷策略等有著極強的指導意義。

本課程首先介紹營銷數據分析的總體目標以及步驟，然后介紹如何提升數據分析能力、數據分析的常見問題以及基本分析思路，為后續分析工作打好基礎，隨后介紹數據轉換、數據整理、數據描述、異常值分析、相關分析、客戶細分、捆綁銷售分析、客戶畫像、營銷數據預測、靜態和動態圖形呈現技術以及數據分析報告的撰寫。課程的最后是互動環節，現場解答學員實際工作中的問題。

本課程內容豐富，貼近實戰，所選擇的分析工具、模型均為數據分析領域常用的成熟的分析模型算法。有理論有案例有實際操作，落地性強，能夠較好地提高學員的數據分析和挖掘能力。全部案例均采用excel和數據分析插件進行講解。

課程適用對象

營銷、運營、財務、供應鏈等相關人員。學員應具有一定的實際工作經驗，并熟悉Excel基本數據操作。

課程收獲

（1）了解數據分析的整體步驟

（2）掌握數據分析能力的提升路徑

（3）掌握數據分析的思路和方法

（4）掌握數據挖掘的模型及其應用

課程教學方式

講師講授+互動+EXCEL現場操作+學員練習

課程大綱

1.營銷數據分析目標和步驟

（1）分析目標

包括數據整體狀況分析、異動分析、數據分類、數據間邏輯關系分析、數據預測等。

（2）分析步驟

包括數據收集、數據整理、報表制作、數據分析與數據挖掘、圖形呈現、形成策劃案等6個步驟。

2.數據分析與商務邏輯

（1）數據分析能力

包括業務理解能力、邏輯思辨能力、需求轉換能力、統計分析挖掘工具的掌握等方面。

（2）常見商務邏輯

a)如何對數據特征進行描述？

b)我的客戶的特征是啥樣的？

c)如何結合銷售現狀判斷數據中的異常值？

d)A數據和B數據之間有關系嗎？如果有關系，關系是怎樣的？

e)如果數據之間有影響，有沒有重要程度的差異？

f)數據和指標如何分組？

g)如果影響指標比較多，如何處理？

h)我想知道數據之間的對應關系，如何處理？

i)如何考慮A事件對B事件的邊際貢獻率？

（3）分析思路

a)標識分析法

b)二八分析法（二八系數在第5個模塊第3小節的工具中自動實現）

c)特征組合分析法

d)排序分析法

e)對比分析法

f)分組分析法

g)結構分析法

h)交叉分析法

i)對應分析法

3.數據轉換

在數據分析之前，我們往往要做一些數據轉換，常見如下：

（1）對標轉換

為了分析和呈現方便，我們經常需要將數據變換到同一個區間中，常見的方法有累計占比法和比例轉換法。

（2）定性數據定量化

分為等距定量化和不等距定量化。

（3）數據填充

分為品類填充、年度填充、臨近點填充、混合填充等。

4.數據描述

數據描述指對銷售數據進行描述統計，采用多種指標和方法揭示數據的概況，為后續分析做好準備工作。描述的指標有求和、計數、平均值、中位數、眾數、方差（標準差）、變異系數、峰度、偏度、占比、累計占比、同比、環比等。

（1）整體狀況描述

（2）營銷數據“七個百分比”

（3）多列對比

這是應培訓學員的要求所做的多列對比的小工具，非常方便，可以一次性地輸出多列之間平均值、總數、中位數、變異系數、二八系數等的對比。

案例：期貨數據中“眾數”指標的運用

討論： 中位數和平均值的異同

5.異常值分析

異常值是數據中脫離正常變化軌道的數據，也是數據分析中需要重點關注的數據。通常采用如下方法分析異常值：

（1）散點圖

（2）面板散點圖

采用面板的方式實現多個散點圖的觀察，高效直觀。

（3）條件格式

（4）三倍標準差方法

案例：中國移動某省公司利用“三倍標準差法”捕捉業務異常值

6.相關分析

（1）相關分析原理

（2）EXCEL“數據分析”模塊安裝及介紹

（3）操作及輸出說明

（4）大型相關矩陣和條件格式的組合使用

（5）用相關分析做數據掃描的邏輯

案例：上海某藥企利用商務數據分析“頭對頭”的競爭關系

案例：阿里巴巴利用相關分析功能來梳理市場競爭態勢

案例：上海某制造型企業利用“相關分析”來分析物料運輸成本并制定合理化對策

7.客戶細分

單獨一個數據，往往因為數據異?；蛘吲既恍缘仍颍瑥膩砗茈y發現明顯的結論，分組不僅僅讓分析變得簡單，而且能夠發現簡單對比所無法獲得的結論。

（1）單指標的分類

（2）多指標的分類

多指標的分組，可以用來做市場細分、客戶分群等，采用聚類實現。

案例：上海某消費品調研的受訪者分類

案例討論：最佳聚類分類總數的確定

8. 捆綁銷售分析

關聯分析可以分析銷售過程中某些相關的因素之間的關聯性，例如購買A的同時是否購買了B，購買A的用戶中有多少概率購買了B。

（1）相關概念

支持度、置信度、提升度

（2）關聯分析算法的使用

案例：上海某食品企業進行產品配送的關聯度分析

課堂討論：工業品數據做捆綁銷售的數據準備

9.客戶畫像

適用于對于有相關行為的數據特征的描述，例如在銷售方面，如果我們對具有相關特征（年齡、性別、歸屬地、之前消費特征）的消費者的消費行為比較感興趣，我們可以用這一算法找到具有某一消費行為的消費者的特征，例如該消費者的性別、年齡等的組合特征。

再例如4S店有各種車型的銷售數據，4S店就關心購買某種車型的消費者的具體特征是什么。

（1）算法描述

（2）算法執行和輸出

10. 營銷數據預測

數據預測是營銷數據分析的重要組成部分，我們介紹幾種常用的數據分析技術：

（1）模擬運算表

（2）添加趨勢線

（3）手工數組方式實現

（4）批量自動實現

案例：上海某企業對于房屋資產租賃價格的逐步回歸分析

11. 靜態圖形呈現

分析做得好，還要圖畫得好，數據呈現技術在營銷數據分析中顯得尤其重要：

（1）Excel繪圖的基本線型

（2）Excel繪圖的高級圖形

包括堆積柱狀圖、復合餅圖、半圓圖等。

（3）圖形呈現的高級技巧

包括輔助列、錯位、數據標簽的應用、分色等功能。

12. 動態圖形呈現

（1）EXCEL VB控件工具箱安裝

（2）VB控件的使用

（3）繪制生動的動態圖形

采用單選、多選、列表框等，結合EXCEL函數，繪制強大的動態分析圖形。

（4）VB控件與offset函數等組合的強大應用

（5）條件格式中的動態效果

（6）工作表總表與分表之間的鏈接跳轉效果

13. 數據分析報告撰寫

（1）分析報告的架構

（2）分析報告的邏輯

（3）分析報告的表現形式

（4）分析報告的文筆

案例：優秀分析報告和工作PPT賞析

14.互動

現場討論課程中的問題，并就學員的實際工作問題進行解答。

紀老師

本科畢業于大連理工大學計算機系，碩士和博士均畢業于復旦大學。長期從事數據分析、python、powerbi、VBA、人工智能、大數據、數字化轉型、市場調查、EXCEL、信息檢索與收集、Access、PPT、SPSS等方面的培訓工作，為上海交通大學EDP中心、上海交通大學海外教育中心、上海交通大學繼續教育學院、中智、時代光華（北京）、肯耐珂薩（上海）、益策、華嗣、卓華等國內知名培訓機構開設過多次內訓和公開課課程。立邦涂料長期合作講師，華晨寶馬長期合作講師（數據統計分析方向、三年一簽）。數據分析方面年授課量在110天左右。

紀賀元相關工作經歷如下：

時間工作單位職位工作內容

1993-1995上海貝爾電話設備制造有限公司交換機工程師交換機局數據生成，局數據批量數據處理及分析，IBM大型機上編程分析

1995-1999摩托羅拉上海分公司交換機工程師通信交換機軟件測試，switchmate數據整理與分析

1999-2001朗訊科技上海辦事處技術支持產品的技術支持，負責相應的數據處理以及產品newsletter的資料收集和發布

2001-2003新加坡比技公司技術市場經理手機相關產品和增值業務的開發工作

2003-2007上海全成通信技術有限公司項目經理中移動和中國電信下屬多個省公司的數據分析與挖掘方案的供應商，曾經領導了多個“移動業務營銷支撐系統”及中移動省公司數據部和大客戶部的數據分析項目

2007-至今數據分析培訓師從事數據分析和挖掘方面的培訓咨詢工作 2017年出版《數據分析實戰：基于EXCEL和SPSS系列工具的實踐》一書，受到了業界的歡迎，https://item.jd.com/12080023.html。

現在第二本專著《從編程小白到python數據分析高手》已經和機械工業出版社簽訂出版合同，書稿正在寫作中，預計2023年1月出版：

紀賀元曾經在上海貝爾、MOTOROLA、Lucent、新加坡比技公司、上海全成等公司長期工作，在過去的實際工作中，本人積累了較多的在數據分析和挖掘的實戰經驗， 1995年即開始使用EXCEL VBA對于Motorola電信交換機的運營數據進行分析和編程處理，1998年即開始采用SPSS軟件進行數據分析和市場調查報表的分析工作，在新加坡比技公司、上海全成通信等公司組織和領導了多項移動通信增值業務數據的數據挖掘項目（采用COGNOS商業報表軟件和CLEMENTINE軟件）。

紀老師擅長的課程有：

本人也曾經參與或主持過多項數據分析方面、市場調研等方面的咨詢項目，包括 ：

2020年：

（1）基于大數據的基金購買及止盈方式回測

（2）基金隨心查項目

2018年：

（3）上海大眾2019年培訓內部需求調研分析，問卷800多份，包括調研數據分析以及分析報告撰寫

（2）天順風能常熟工廠生產部及BOM運維報表系統，用VBA編程，代碼2.3萬行

（3）思南智庫營帳系統，用VBA編程，代碼0.9萬行

（4）寶鋼集團數據分析輪訓（9天，包括寶鋼上海下屬子公司、寶鋼國際、新疆八一鋼鐵等

2017年：某潤滑油企業市場調研數據分析

2016年：

基于百度和bing的類爬蟲軟件設計和編制

2015年：

上海張江高科科技園政府扶持企業資金投入產出績效分析項目（分析工具提供）（VBA實現DEA算法）

迪皮埃復材構件（太倉、大豐）兩公司生產部報表項目（VBA實現）

某證券私募企業股票指標數據跟蹤與分析系統（VBA實現）

上海卷煙銷售公司低焦油香煙消費者調研

2014年:

上海印鈔廠統計分析培訓專題咨詢

蘇州工業園區軟環境滿意度調研

上海某涂料公司3-5年發展規劃-市場信息檢索與利用

2013年：

（1）迪皮埃復材構件（太倉）有限公司，生產部數據流程整合咨詢項目（包括VBA編碼調試）

（2）上海印鈔廠統計分析專題咨詢

2011年：

內蒙古杏仁露產品上市前調研

2010年：

我國電子閱讀器市場用戶消費模式調研

2009年：

格林動力汽車尾氣凈化劑數據分析

楊浦區商管公司下屬商業網點調研

2005年：

2005年上海移動有限公司新產品發展模式市場調研

本人擅長數據分析和市場調研等方面的培訓，包括用EXCEL、EXCEL VBA、水晶易表、SPSS、SAS、CLEMENTINE等軟件進行營銷、生產制造、財務等方面的數據分析。

服務客戶（僅列知名企業）：

汽車：上汽大眾鄭州、永達汽車、東風雪鐵龍、東風標致、大陸汽車、奇瑞技術中心、上汽集團、標致雪鐵龍、奇瑞汽車、大眾汽車、大眾聯合、大眾電子、重慶康明斯、寶馬發動機、華晨寶馬、優美科（中國）、天合汽車、偉巴斯特、大連中升之星、一汽大眾、保時捷、天津殼牌、中石化殼牌

金融：浦發銀行、交行總行、平安產險廣州分公司、平安銀行天津分行、360金融、陸金所、西安招商銀行、深圳民生銀行、建行第二總行（上海）、富邦華一、江蘇中行、太平洋保險（2019輪訓，10天）、富邦華一銀行、平安銀行、廣東佛山中國人壽保險、平安產險、平安證券、匯添富基金、成都某貸款公司

醫藥保健：北京大鵬、因美納、康寶萊、廣州健之寶、賽諾菲、阿斯利康、上海醫療器械集團、國藥集團、英特格拉、貝泰妮

互聯網：歐冶云商、寶尊電商、攜程、蘑菇街

電信：中移在線安徽分公司、臺州移動、海南移動、湖州移動、常州移動、北京移動、北京聯通、中移在線、深圳電信、中國移動集團公司、中國網通北京分公司、河南移動、杭州華數集團

工業：中廣核、北京國投氫能、施耐德、晶科能源、西門子、上海電氣、寶武集團、南京巴斯夫、公牛電器、德賽藍微電子、三洋電池（蘇州）、博威合金、上海印鈔廠、上海造幣廠、江南造船廠、可耐福（石膏板）蕪湖、賽默飛世爾、金泰線業、迪皮埃（太倉）

航空：吉祥航空、諾翼航空

食品及廚具：賓三得利、蘇泊爾、旺旺食品

商業及超市：華聯超市、百聯

其他：上海中心、上海外聯發、廣州景興、中石化殼牌、浦東新區發改委（統計局）、立邦涂料、上海強生、依視路（中國）、廣東國筆、大賽璐（中國）、地中海游輪（上海）

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