尊敬的学员 ：
您好！
依据学院教学安排，《上海交通大学实战营销管理高级研修班》2023年2月课程安排在18-19日（周六-周日），具体安排如下：
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日 期 |
时 间 |
主 讲 人 |
主 题 |
地 址 |
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2月18-19日 |
09:00—16:00 |
纪贺元 |
《统计思维与营销数据分析》 |
上海交大长宁校区北楼 |
【签到时间】上课当天早8:30—8:50
【课程背景】
随着社会经济发展和企业信息化水平的提高，企业在运营过程中会积累和接触到大量的内外部数据，运用统计和数据挖掘的思维来分析和挖掘企业营销数据，对于洞察企业内外部态势、制定有效的有针对性的营销策略等有着极强的指导意义。
本课程内容丰富，贴近实战，所选择的分析工具、模型均为数据分析领域常用的成熟的分析模型算法。有理论有案例有实际操作，落地性强，能够较好地提高学员的数据分析和挖掘能力。
【课程教学方式】讲师讲授+互动+软件现场操作
【讲师简介】纪贺元 老师
硕士和博士均毕业于复旦大学；
长期从事数据分析、python、powerbi、VBA、人工智能、大数据、数字化转型、市场调查、信息检索与收集、Access、PPT、SPSS等方面的培训工作，数据分析方面年授课量超过110天； 2017年出版书籍《数据分析实战：基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》。
【课程模块】
一、 统计思维基础篇
1. 统计基本概念
在展开讲统计思维之前，必须要知道统计的一些基本概念，这些是后续课程的基础：
（1） 统计与数据挖掘
（2） 概率-万事皆概率
（3） 样本与抽样-我们都在抽样
（4） 假设检验-最广泛通用的分析方法
……
2. 统计基本指标
基本的统计指标有：
（1） 平均值
（2） 中位数、四分位数、十分位数
（3） 众数-少数服从多数
……
3. 数据统计的过程
（1） 数据采集
（2） 数据整理和汇总
（3） 制表和简单统计
（4） 数据分析
（5） 数据结果呈现
（6） 数据结果反馈，形成闭环
4. 数据之间的关系
（1） 因果和影响
（2） 相关
（3） 分类与包含
（4） 时间序列
5. 预测
（1） 数据预测的基本原理
（2） 数据预测的必备条件
（3） 数据预测的方法
6. 抽样
抽样是统计分析中极其重要的一环，抽样做得好与不好经常直接决定了统计分析的质量：
案例：某涂料公司市场调研的抽样过程
7. 统计分析的方法
统计分析方法是一个繁杂的体系，以下是分大类之后的统计分析方法：
（1） 原因查找类统计分析：对比分析、相关分析、方差分析、假设检验
分析、排除法、客户画像分析、决策树分析
（2） 预测类：相关分析、回归分析（包括logistic回归）
……
二、统计思维案例篇
8. 如何判断作战飞机哪里需要加固？
这是一个非常著名的统计学案例，也是一个真实的故事。
二战期间，很多作战飞机上天作战，不少飞机再也没有回来，回来的飞机也是伤痕累累。
问题是：飞机设计工程师如何根据飞机的伤痕判断飞机哪里需要加固？
9. 如何判断中国汽车行业见顶？
中国汽车行业在过去十多年经历了一段高速增长期，但是这几年汽车行业急剧下跌，如何用数据指标的角度来对行业发展前景进行预警？收集什么指标？如何收集？
10. 周期性行业的预测
很多行业都有周期性，特别是一些涉及到全球产业链和供应链的行业，例如养猪、大豆、糖、航空、海运、钢铁等，周期性行业的周期运行规律是我们经常需要研判的重要规律。
以糖行业为例，如何收集和分析糖的定价、产销量等相关数据，进行相关的周期研判和数据预测。
11. 金融行业的研判
很多人都知道中国A股7-8年一个周期，如何评判这一说明，数据依据何在？
如何判断A股中各个行业板块的稳健性和防御性，用什么指标说明？
如何判断A股、债券、黄金等的投资价值和风险峰度，用什么指标说明？
12. 民航机票超售卖
民航机票超售卖一直算是一个行业里面的小秘密，这个跟健身房超售卖健身卡的原理一致，因为总有人要退票，虽然民航也会收取退票费，但是航司总是希望所有的位子都不空闲，这个时候，超售卖就变成一个好的策略了。
13. 营销数据分析基础
（1）分析目标
包括数据整体状况分析、产品线分析、品牌分析、客户分析、营销活动分析、异动分析、营销预测等。
（2）分析步骤
包括数据收集、数据整理、报表制作、数据分析与数据挖掘、图形呈现、形成策划案等6个步骤。
14. 数据采集
（1） 哪些数据会影响业务发展？
（2） 数据采集相关的基本概念
（3） 数据采集的基本方法
（4） 数据预处理
15. 数据描述
数据描述指对销售数据进行描述统计，采用多种指标和方法揭示数据的概况，为后续分析做好准备工作。描述的指标有求和、计数、平均值、中位数、众数、方差（标准差）、变异系数、峰度、偏度、占比、累计占比、同比、环比等。
（1） 数据的七个百分比
（2） 营销数据的描述统计
（3） 多列对比
一个多列对比的小工具，非常方便，可以一次性地输出多列之间平均值、总数、中位数、变异系数、二八系数等的对比。
16. 相关分析
（5） 相关分析原理
（6） EXCEL“数据分析”模块安装及介绍
（7） 操作及输出说明
（8） 相关分析在营销数据分析中的作用
案例：上海某公路物流企业分析其营销指标间关系
17. 聚类-客户细分
单独一个数据，往往因为数据异常或者偶然性等原因，从来很难发现明显的结论，分组不仅仅让分析变得简单，而且能够发现简单对比所无法获得的结论。
（1）单指标的分类
（2）多指标的分类
多指标的分组，可以用来做数据的细分等，采用聚类实现。
案例讨论：最佳聚类分类总数的确定
18. 关联分析
关联分析可以分析数据中的某些特征同时出现以及次序出现的概率，其输出的结果经常用来做捆绑销售，例如客户购买了A产品之后是否购买了产品B。关联分析通常用来分析多品类、多购买频次的营销数据分析，其结论可以用来捆绑销售、销售推荐等方面
19. 客户画像
客户画像是目前营销数据分析的热点问题之一，4S店的销售人员希望通过数据分析得到其客户的特征是什么，网店的经营者希望知道哪些特征组合的客户在投诉他们。
（1） 算法描述
（2） 算法执行和输出
（3） 正逻辑和反逻辑数据的讨论
案例：某公司利用数据分析影响客户购买的特征
【交通提示】地铁：10、11号线上海交通大学站下，5号出口；地铁3、4号线延安西路站下，2号口
【上课地点】上海交通大学长宁校区（法华镇路535号）北楼
【课堂纪律】 1、请提前十分钟进入教室；
2、课程开始后，请将手机关闭或调为振动，保持课堂安静；
【住宿协助】 外地学员如需协助预定住宿，请尽早联系；
【现场联系人】 马老师 13764570948
