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课程安排 |
| 大数据时代的企业数据化运营战略和战术
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- 现代企业竞争面临的挑战
- 大数据时代的企业的选择
- 数据化运营的前世今生
- “企业数据化运营”是什么？
- “企业数据化运营”全景鸟瞰
- “企业数据化运营”战略中组织架构和具体角色？
- 企业化数据应用的典型场景和相关的分析挖掘技术概述
- 目标客户典型特征分析（客户画像）、客户360的全景指标体系
- 目标客户的预测响应模型（活跃用户流失预测模型实战跟踪分享）
- 运营群体的活跃度分析（指标定义）（精准营销的用户活跃度指标创建案例）
- 交叉销售模型
- 目标用户分层进化金字塔（B2B交易用户的分层模型实战案例）
- 商品推荐模型（个性化推荐，推荐算法）
- 数据产品（数据产品的目的，BAT的实践，一个新型的职业和专业，app）
- 精细化运营平台的案例
- 决策支持（有企业自身的数据，更有行业的宏观数据；有微观的深入分析挖掘，更有宏观的统计和调研）
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| 数据分析与数据挖掘在企业实战中的主要方法论和主要技术分享
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结合阿里的实践，讲解：
- SEMMA
- CRISP-DM
- Tom Khabaza挖掘九律
- 数据挖掘的主要成熟技术（回归、分类、聚类、时间序列、协同过滤、KNN、关联分析、
- 常见的数据处理技巧
- 建模实战中常见的思考核心点
- 业务是核心、思路是重点、技术是工具（辅助）
- 一个基本的方法论（HSCTODC）
- 大胆假设，小心求证
- 2080原则
- 结构化思考
- 即客观，也主观
- 如何利用手头工具对大量数据进行有效的分析挖掘（首先要看数据如何采集、处理、获取等前期的工作要准确、到位、有效；
- 数据分析的7个渐进的层次金字塔和分析师成长路径的金字塔；
- 每个层次都有实例举证；
- 数据化运营的落地应用
- 反馈和优化调节
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| 电商内外、行业内外的经典案例赏析
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- 电商行业的案例（我的亲历）
- 引导学员实际在R上操作体会有趣的聚类小项目（实际操作，体会）
- 引导学员实际在R上操作体会有趣的逻辑回归小项目（实际操作，体会）
- 主要强调：算法是简单的，挖掘建模是简单的，但是不简单的（耗时的）是思路的优化和数据的收集、清理、清洗、转换
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| 我的企业如何进行数据化运营？
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- 因地制宜、看菜下饭
- 企业数据化运营之路的典型成长图？
- 他山之石，可以攻玉（如何避免前人的教训）
- 学员互动，针对学员企业的实际问题，相互讨论，
- 谈谈我的思路或者经验
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