课程背景
“海量资料”的概念出现至今已经11年了，可是，为数不少的的市场部、销售部的相关员工由于缺乏营销拆解的本领，还在采用原始低效的统计和拆解办法，浪费大量的时间不说，老板还经常不满意。
海量资料时代要求市场和销售部门对买方响应、营销进程、业界竞争做纵深拆解，为决策者提供真正的决策支持，格外是为每一个营销动作提供最佳的运作模型。
本课从海量资料的宏观学识来由开始，探讨怎样将资料拆解的本领运用于公司日常的销售营运当中。
课程收益
1.弄懂海量资料的概念，海量资料包含哪些技艺轮廓和抓手
2.海量资料怎样跟公司的营销事务相结合
3.资料挖掘的CRISP循环
4.资料拆解的抓手引见：例如指标拆解的办法和统计学算法引见
课程大纲
一、海量资料时代概述
“海量资料”火了，不过海量资料的运用已经有十几年的历史了，本节告诉你海量资料为何。
1.海量资料的运用历史
2.海量资料的全景视图
3.最热门的海量资料抓手有哪些
4.公司的市场和营销部门应该具备哪些海量资料的本领？
5.CRISP办法论
实例上手：空降经理的烦恼，您来亲身体验一下资料拆解的进程
6.拆解模型的规划、施行抓手
二、基于要害指标的拆解办法
指标拆解是一种迅速的公司绩效拆解手段，是衡量公司健康状况的健康指标， 本节引见怎样借助指标构筑资料拆解模型。
1.实例思索：从一张报表说起
2.怎样发现资料的发生的差异，并有效开展分类
3.怎样透过多维度拆解，发现业绩变化的原因拆解
4.怎样拆解资料的分布特征
5.实例拆解：
6.媒体的传播方式以及影响力指数
三、时间序列拆解
时间序列拆解的目的是掌握销售进程中出现的趋势、规律，精进货品组合和销售管控。
1.时间序列规律的三个方面
2.怎样识别周期，认识同比的隐患
3.趋势怎样拆解
4.实例拆解
a)资料周期拆解
b)库存隐患预测
5.一元回归拆解
a)实例：业界趋势拆解
6.预测的系统化流程
四、常用的统计学拆解算法简介
资料拆解不是空洞理论，还需要有科学的技艺手段和办法，本节演示常见的资料拆解算法。
1.识别买方行为特征：
a)关联拆解
b)聚类拆解
2.识别买方响应
a)类神经网络
b)决策树
c)推演斯蒂回归
3.时间序列预测
a)ARIMA
b)指数平滑
五、资料挖掘
无差别的大众媒体营销已经无法满足零和的市场环境下的竞争要求。精确营销是现在以及未来的演进方向，精确营销的基础是精确的买方定位，本节借助实例演示来说明怎样开展买方的响应拆解。
1.精确营销和买方细分
2.买方细分的价值
3.基于资料驱动的细分
4.基于决策树的实例拆解
5.结果的运用
六、资料可视化呈现
图表和可视化技艺能够使资料的展示更为直观，使资料的规律更容易被发现。同时，图表使资讯的传递更为迅速。
1.各类图表类型以及其适用情境
2.几种加强版拆解图表
3.专精图表制作和上手
收束
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|陈剑老师
适合谁听
市场和销售部门。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。