大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)已經(jīng)逐步地應(yīng)用到新興互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)（如電子商務(wù)網(wǎng)站、搜索引擎、社交網(wǎng)站、互聯(lián)網(wǎng)廣告服務(wù)提供商等）、銀行金融證券企業(yè)、電信運(yùn)營(yíng)等行業(yè)，給這些行業(yè)帶來了一定的數(shù)據(jù)價(jià)值增值作用。
本次課程培訓(xùn)內(nèi)容：面向制造服務(wù)行業(yè)，基于大數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品內(nèi)容與場(chǎng)景精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn)：1、數(shù)據(jù)挖掘方法與工具；2、基于大數(shù)據(jù)分析的新業(yè)務(wù)精準(zhǔn)營(yíng)銷案例；3、新業(yè)務(wù)線上場(chǎng)景運(yùn)營(yíng)、內(nèi)容運(yùn)營(yíng)方法與策略。通過培訓(xùn)，讓學(xué)員懂得利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的運(yùn)營(yíng)和策略，制定和執(zhí)行正確的企業(yè)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)。
本課程采用技術(shù)原理與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)相結(jié)合的方式進(jìn)行教學(xué)，在講授原理的過程中，穿插實(shí)際的系統(tǒng)操作，本課程講師也精心準(zhǔn)備的實(shí)際的應(yīng)用案例供學(xué)員動(dòng)手訓(xùn)練。

主要特點(diǎn)：實(shí)戰(zhàn)企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)指導(dǎo)。
案例指導(dǎo)：企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析、建模、輔助決策。
案例訓(xùn)練：利用大數(shù)據(jù)分析方法提高企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率和精確率，提質(zhì)量、降成本。
行動(dòng)建議：現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo)學(xué)員利用大數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)。

部分：大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)管理
1、大數(shù)據(jù)分析體系
2、大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)策略
3、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷
4、大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷項(xiàng)目案例
5、大數(shù)據(jù)個(gè)性化業(yè)務(wù)推廣項(xiàng)目案例
6、電信設(shè)備客戶分析項(xiàng)目案例
7、互聯(lián)網(wǎng)+渠道運(yùn)營(yíng)電商推薦導(dǎo)購(gòu)和用戶畫像
8、制造業(yè)服務(wù)化的客戶精準(zhǔn)畫像案例
第二部分：建立數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)體系
1、數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的六大要素
2、基于大數(shù)據(jù)分析方法的渠道管理實(shí)踐
3、基于大數(shù)據(jù)分析方法的客戶拓展實(shí)踐（拉新、留存、促活）
4、大數(shù)據(jù)挖掘與精準(zhǔn)化、場(chǎng)景化營(yíng)銷
5、大數(shù)據(jù)挖掘過程、建模及其案例
6、大數(shù)據(jù)方案設(shè)計(jì)到實(shí)現(xiàn)
7、大數(shù)據(jù)應(yīng)用研發(fā)案例交流
第三部分：大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)管理實(shí)踐
1、在市場(chǎng)推廣活動(dòng)中的應(yīng)用：市場(chǎng)活動(dòng)數(shù)據(jù)模型
2、在銷售管理中的應(yīng)用:市政客戶管理數(shù)據(jù)模型
3、客戶投訴管理中的應(yīng)用：客戶質(zhì)量管理分析模型
4、大數(shù)據(jù)挖掘與精準(zhǔn)化、場(chǎng)景化營(yíng)銷
5、使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)助力精準(zhǔn)客戶定位
6、對(duì)營(yíng)銷決策數(shù)據(jù)進(jìn)行更好的優(yōu)化
7、對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行更完整的深度分析
8、實(shí)現(xiàn)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)智能廣告模式
9、基于數(shù)據(jù)分析的個(gè)性化顧問式營(yíng)銷
第四部分：大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)分析的執(zhí)行方案
1、大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)分析的SEMMA和CRISP-DM標(biāo)準(zhǔn)
2、常用運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析工具及使用
3、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析結(jié)果整理匯總
4、建立臺(tái)帳、數(shù)據(jù)整合
5、數(shù)據(jù)分析、建立模型
6、修正行為、預(yù)測(cè)趨勢(shì)
7、企業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析的閉環(huán)
第五部分：大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)分析技術(shù)的應(yīng)用實(shí)踐項(xiàng)目
1、部署、配置大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)分析工具：Python或SPSS Modeler
2、項(xiàng)目任務(wù)：根據(jù)給定的企業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、基于Python或SPSS Modeler數(shù)據(jù)分析建模工具、實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)客戶推薦、異常分析預(yù)警、客戶流失預(yù)測(cè)等項(xiàng)目任務(wù)。
3、講師（鐘運(yùn)琴博士）提供課程需要的數(shù)據(jù)、任務(wù)需求說明書、參考示例代碼和課堂演示。

讓學(xué)員深入掌握大數(shù)據(jù)分析方法、大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)策略、大數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)分析和智能輔助決策。
讓學(xué)員通過大數(shù)據(jù)分析方法和人工智能方法驅(qū)動(dòng)的企業(yè)運(yùn)營(yíng)策略、讓企業(yè)的管理更加精細(xì)化、以及行業(yè)內(nèi)的案例、包括制造業(yè)案例、運(yùn)營(yíng)商案例和互聯(lián)網(wǎng)+服務(wù)行業(yè)案例。