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數(shù)據(jù)挖掘與現(xiàn)代企業(yè)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)實(shí)踐培訓(xùn)

大數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)

現(xiàn)代企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)面臨的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)的選擇

數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的前世今生

“企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)”是什么？

“企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)”全景鳥瞰

“企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)”戰(zhàn)略中組織架構(gòu)和具體角色？

企業(yè)化數(shù)據(jù)應(yīng)用的典型場(chǎng)景和相關(guān)的分析挖掘技術(shù)概述

目標(biāo)客戶典型特征分析（客戶畫像）、客戶360的全景指標(biāo)體系

目標(biāo)客戶的預(yù)測(cè)響應(yīng)模型（活躍用戶流失預(yù)測(cè)模型實(shí)戰(zhàn)跟蹤分享）

運(yùn)營(yíng)群體的活躍度分析（指標(biāo)定義）（精準(zhǔn)營(yíng)銷的用戶活躍度指標(biāo)創(chuàng)建案例）

交叉銷售模型

目標(biāo)用戶分層進(jìn)化金字塔（B2B交易用戶的分層模型實(shí)戰(zhàn)案例）

商品推薦模型（個(gè)性化推薦，推薦算法）

數(shù)據(jù)產(chǎn)品（數(shù)據(jù)產(chǎn)品的目的，BAT的實(shí)踐，一個(gè)新型的職業(yè)和專業(yè)，app）

精細(xì)化運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的案例

決策支持（有企業(yè)自身的數(shù)據(jù)，更有行業(yè)的宏觀數(shù)據(jù)；有微觀的深入分析挖掘，更有宏觀的統(tǒng)計(jì)和調(diào)研）

數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)實(shí)戰(zhàn)中的主要方法論和主要技術(shù)分享

結(jié)合阿里的實(shí)踐，講解：

SEMMA

CRISP-DM

Tom Khabaza挖掘九律

數(shù)據(jù)挖掘的主要成熟技術(shù)（回歸、分類、聚類、時(shí)間序列、協(xié)同過濾、KNN、關(guān)聯(lián)分析、

常見的數(shù)據(jù)處理技巧

建模實(shí)戰(zhàn)中常見的思考核心點(diǎn)

業(yè)務(wù)是核心、思路是重點(diǎn)、技術(shù)是工具（輔助）

一個(gè)基本的方法論（HSCTODC）

大膽假設(shè)，小心求證

2080原則

結(jié)構(gòu)化思考

即客觀，也主觀

如何利用手頭工具對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析挖掘（首先要看數(shù)據(jù)如何采集、處理、獲取等前期的工作要準(zhǔn)確、到位、有效；

數(shù)據(jù)分析的7個(gè)漸進(jìn)的層次金字塔和分析師成長(zhǎng)路徑的金字塔；

每個(gè)層次都有實(shí)例舉證；

數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的落地應(yīng)用

反饋和優(yōu)化調(diào)節(jié)

電商內(nèi)外、行業(yè)內(nèi)外的經(jīng)典案例賞析

電商行業(yè)的案例（我的親歷）

引導(dǎo)學(xué)員實(shí)際在R上操作體會(huì)有趣的聚類小項(xiàng)目（實(shí)際操作，體會(huì)）

引導(dǎo)學(xué)員實(shí)際在R上操作體會(huì)有趣的邏輯回歸小項(xiàng)目（實(shí)際操作，體會(huì)）

主要強(qiáng)調(diào)：算法是簡(jiǎn)單的，挖掘建模是簡(jiǎn)單的，但是不簡(jiǎn)單的（耗時(shí)的）是思路的優(yōu)化和數(shù)據(jù)的收集、清理、清洗、轉(zhuǎn)換