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纪老师《统计思维与营销数据分析》2月18-19日上课通知

发布时间:2023-01-02 浏览次数:362次

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


 

 

主 讲 人

 

 

218-19

09:0016:00

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8:308:50

【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、pythonpowerbiVBA、人工智能、大数据、数字化转型、市场调查、信息检索与收集、AccessPPTSPSS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EXCELSPSS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A7-8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:1011号线上海交通大学站下,5号出口;地铁34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

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