数据挖掘与现代企业的数据化运营实践培训
培训内容:
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主题
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课程安排
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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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· 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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专家力量:
中国科学院软件研究所,计算研究所高级研究人员
oracle,微软,vmware,MSC,Ansys,candence,Altium,达索等大型公司高级工程师,项目经理,技术支持专家
中科信软培训中心,资深专家或讲师
大多名牌大学,硕士以上学历,相关技术专业,理论素养丰富
多年实际项目经历,大型项目实战案例,热情,乐于技术分享
针对客户实际需求,案例教学,互动式沟通,学有所获