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刘晖：Python与数据分析实战-13天

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课程概要

培训时长 : 13天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 工作技能

课程编号 : 17570

面议联系老师

适用对象

数据分析师、技术经理、产品经理、产品助理等；将承担数据分析师职责的业务人员或信息化人员；希望加强数据分析能力的软件开发人

课程介绍

【匹配关键知识点】

Python语言入门，Python网络编程、爬虫与机器学习，Python数据分析案例分享，基于spark集群的python数据分析实战等内容。

【课程时间】

13天（8小时/天）

【课程简介】

随着大数据时代的快速到来，以及大数据在生产生活中迅速应用，大数据领域如雨后春笋般的出现大量的新技术，如Hadoop、Spark等技术，其中Python语言已经成为大数据技术中最为重要的一部分，被越来越多的企业所使用。Python语言的功能涵盖了大数据领域的数据处理、统计分析、数据挖掘、机器学习、人工智能、大数据应用开发等各种不同类型的计算操作，应用范围广泛、前景非常广阔。本课程是尹老师多年工作经验的总结和归纳，从实际业务案例为入口，使学员从理论层到实操层面系统的学习数据处理技术，使学员深入理解Python语言等数据分析工具。通过本课程的学习，学员即可以正确的分析企业的数据，为管理者、决策层提供数据支撑。

【课程收益】

1、Python语言入门；

2、Python网络编程；

3、Python网络爬虫；

4、Python机器学习；

5、Python数据分析案例分享；

6、基于spark集群的python数据分析实战；

【课程特点】

Python语言入门，Python网络编程、爬虫与机器学习，Python数据分析案例分享，基于spark集群的python数据分析实战等内容。

【课程对象】

     数据分析师、技术经理、产品经理、产品助理等

     将承担数据分析师职责的业务人员或信息化人员

     希望加强数据分析能力的软件开发人员

     系统集成企业售前工程师、售前顾问及方案制作人员

【学员基础】

     具有2年以IT部门工作经验，将负责数据分析等相关任务的技术人员

【课程大纲】（13天*8小时）

时间

内容

案例实践与练习

Day1~Day3

Python语言入门

  1. Python语言基础知识（介绍Python语言基础知识，包括Python语言数据类型、基础概念等）
  2. Python语言历史与趋势剖析
  3. Python语言安装
  4. 如何运行Python程序
  5. PyCharm开发环境介绍
  6. Anaconda3开发环境介绍（以Anaconda3作为程序演示环境，Python3作为演示语言）
  7. Python语言help()命令
  8. Python基本命令
  9. 变量(Variables)
  10. 表达式(Expressions)
  11. 基本数据类型
  12. 字符串与正则表达式
  13. Python条件表达式
  14. 循环（loops）
  15. 案例实战：正则表达式在爬虫中应用实例
  16. Python数据结构
  17. Python创建数组
  18. Python矩阵运算
  19. Python语言语法结构
  20. 案例：Python语言实现运营商数据分析处理

 

  1. Python函数（深入Python函数的编写语言）
  2. Python函数介绍
  3. 数据分析与建模过程
  4. Python语言定义函数规则
  5. Python语言自定义函数
  6. Python匿名函数
  7. Python内置函数
  8. Python函数案例

 

  1. Python类（class）（深入剖析Python类的原理）
  2. 类（class）介绍
  3. Python多重继承
  4. Python不支持函数重载
  5. Class and Instance Variables
  6. Method Objects
  7. Python类编写案例实战

 

  1. Python异常处理(Exceptions)（深入剖析Python异常处理）
  2. 异常处理(Exceptions)简介
  3. Python标准异常类
  4. Python异常类编程案例实战（爬虫实例）

 

  1. Python模块 (Modules)（深入剖析模块 (Modules)）
  2. Python模块 (Modules)介绍
  3. Python自定义模块
  4. Python模块的导入与添加
  5. Python标准函数库模块
  6. Python第三方模块

 

  1. Python文件读写（深入剖析Python文件读写）
  2. Python文件读写简介
  3. Python读写方法介绍
  4. Python读写文本文件
  5. Python读写二进制文件
  6. Python读写json文件
  7. Python读写xml文件

 

  1. Python操作关系型数据库（深入剖析Python操作关系型数据）
  2. Python2安装MySQL Connector 
  3. Python3安装MySQL Connector
  4. Python语言操作数据库
  5. Python语言数据库优化
  6. 案例：Python语言实现话务数据时间序列建模

案例练习：通过Python语言实现运营商数据分析处理案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。

 

研讨：Python语言实现运营商数据分析处理

Day4～Day5

Python网络编程

 

  1. 多线程编程 (用实战实例介绍如何实现多线程) 
  2. Python开发多线程的原理
  3. 多线程创建
  4. 线程锁
  5. 网络应用程序编程
  6. 实例：比如生成发送电子邮件

 

 

  1. Python网络编程（介绍Python网络编程）
  2. TCP/IP网络介绍
  3. Socket基础知识
  4. Socket客户端服务器连接
  5. 案例：聊天功能实战

 

  1. Python Web开发实战（介绍Python Web实战）
  2. Python Web开发
  3. Django框架介绍
  4. 定义和使用模型
  5. Django MVC架构
  6. Django开发环境搭建
  7. Django Session应用
  8. Django框架应用
  9. Django高级应用
  10. 案例：客户通话历史记录查询

案例练习：通过案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。

 

研讨：网络编程

Day6~Day7

Python网络爬虫

 

  1. Python基础知识和网络程序基础知识（介绍Python基础知识和网络程序基础知识）
  2. Python语言简介
  3. Python开发环境搭建和选择
  4. IO编程
  5. 进程和多线程基础知识
  6. 网络编程和TCP协议

 

  1. Web前端基础知识（介绍Web前端基础知识）
  2. Web程序的结构
  3. Web前端的内容
  4. HTML
  5. CSS
  6. JavaScript
  7. XPath
  8. Json
  9. HTTP协议标准
  10. HTTP头和主体
  11. Cookie信息

 

  1. 网络爬虫基础知识（介绍网络爬虫基础知识）
  2. 网络爬虫概述
  3. 网络爬虫及其应用
  4. 网络爬虫结构
  5. HTTP请求的Python实现
  6. urllib2/urllib实现
  7. httplib/urllib实现
  8. 更人性化的Requests

 

  1. HTML解析（HTML解析原理介绍）
  2. 初识Firebug
  3. 安装和配置Firebug
  4. 正则表达式
  5. 基本语法与使用
  6. Python中使用正则表达式
  7. BeautifulSoup概述
  8. 安装和配置BeautifulSoup
  9. BeautifulSoup的使用
  10. lxml的XPath解析

 

  1. 基本的爬虫程序开发（介绍基本的爬虫程序开发）
  2. 基础爬虫架构及运行流程
  3. URL管理器
  4. HTML下载器
  5. HTML解析器
  6. 数据存储器
  7. 爬虫调度器

 

  1. 协议分析（协议分析）
  2. Web端协议分析
  3. 网页登录POST分析
  4. 隐藏表单分析
  5. 加密数据分析
  6. 验证码问题
  7. IP代理
  8. Cookie登录
  9. 传统验证码识别
  10. 人工打码
  11. 滑动验证码
  12. PC客户端抓包分析
  13. HTTPAnalyzer简介
  14. 虾米音乐PC端API实战分析
  15. App抓包分析
  16. Wireshark简介
  17. 酷我听书App端API实战分析
  18. API爬虫：爬取mp3资源信息

 

  1. Scrapy爬虫框架（介绍Scrapy爬虫框架）
  2. Scrapy爬虫架构
  3. 安装Scrapy
  4. 创建cnblogs项目
  5. 创建爬虫模块
  6. 定义Item
  7. 翻页功能
  8. 构建ItemPipeline
  9. 内置数据存储
  10. 启动爬虫
  11. 强化爬虫
  12. 调试方法
  13. 异常
  14. 控制运行状态
  15. ItemLoader
  16. Item与ItemLoader
  17. 输入与输出处理器
  18. ItemLoaderContext?
  19. 请求与响应
  20. 下载器中间件
  21. Spider中间件
  22. 扩展
  23. 突破反爬虫

案例研讨：通过案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。

 

研讨：网络爬虫的实现

Day8

Python的NumPy模块

  1. NumPy 安装
  2. NumPy Ndarray 对象
  3. NumPy 数据类型
  4. NumPy 数组属性
  5. NumPy 创建数组
  6. NumPy 从已有的数组创建数组
  7. NumPy 从数值范围创建数组
  8. NumPy 切片和索引
  9. NumPy 高级索引
  10. NumPy 广播(Broadcast)
  11. NumPy 迭代数组
  12. Numpy 数组操作
  13. NumPy 位运算
  14. NumPy 字符串函数
  15. NumPy 数学函数
  16. NumPy 算术函数
  17. NumPy 统计函数
  18. NumPy 排序、条件刷选函数
  19. NumPy 字节交换
  20. NumPy 副本和视图
  21. NumPy 矩阵库(Matrix)
  22. NumPy 线性代数
  23. NumPy IO
  24. NumPy Matplotlib

案例练习：通过NumPy的案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。

 

研讨：NumPy的数据处理

Day9

Python的Pandas模块

  1. Pandas环境安装配置
  2. Pandas数据结构
  3. Pandas快速入门
  4. Pandas系列
  5. Pandas数据帧（DataFrame）
  6. Pandas面板（Panel）
  7. Pandas基本功能
  8. Pandas描述性统计
  9. Pandas函数应用
  10. Pandas重建索引
  11. Pandas迭代
  12. Pandas排序
  13. Pandas字符串和文本数据
  14. Pandas选项和自定义
  15. Pandas索引和选择数据
  16. Pandas统计函数
  17. Pandas窗口函数
  18. Pandas聚合
  19. Pandas缺失数据
  20. Pandas分组（GroupBy）
  21. Pandas合并/连接
  22. Pandas级联
  23. Pandas日期功能
  24. Pandas时间差（Timedelta）
  25. Pandas分类数据
  26. Pandas可视化
  27. Pandas IO工具
  28. Pandas稀疏数据
  29. Pandas注意事项＆窍门
  30. Pandas与SQL比较

案例练习：通过Pandas使用案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。

 

研讨：Pandas的使用方法

Day10

Python机器学习

  1. Python平台下的机器学习开发技术（介绍Python平台下的机器学习开发技术）
  2. Python平台下的数据分析工具
  3. Python平台下的数据分析工具概述
  4. NumPy数据处理
  5. NumPy案例
  6. Scipy数值计算
  7. SymPy符号处理
  8. Matplotlib绘制图表
  9. Pandas数据分析、探索工具
  10. Pandas的DataFrame
  11. DataFrame的构造
  12. StatsModels数据统计建模分析
  13. Scikit-Learn机器学习库
  14. Keras人工神经网络
  15. Keras的设计原则
  16. Gensim文本挖掘库
  17. OpenCV计算机视觉库
  18. 案例：Python语言实现基于聚类的图像分割方法

案例练习：通过案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。

 

研讨：Python语言实现基于聚类的图像分割方法

Day11

Python机器学习

 

  1. 聚类模型原理与实现（深入剖析聚类原理以及通过Python语言实现聚类算法模型）
  2. 聚类介绍
  3. 聚类算法应用场景
  4. 聚类算法应用案例
  5. 样品间相近性的度量
  6. 快速聚类法
  7. 快速聚类法的步骤
  8. 用Lm距离进行快速聚类
  9. 谱系聚类法
  10. 类间距离及其递推公式
  11. 谱系聚类法的步骤
  12. 变量聚类
  13. K-Means(K均值)聚类
  14. 均值漂移聚类
  15. 基于密度的聚类方法(DBSCAN)
  16. 用高斯混合模型（GMM）的最大期望（EM）聚类
  17. 凝聚层次聚类
  18. 图团体检测(Graph Community Detection)
  19. 案例：Python语言聚类实现及绘图
  20. 案例：Kmeans应用案例剖析
  21. 课堂实操：Python语言实现基于聚类的图像分割方法

 

  1. 决策树模型原理与实现（深入剖析决策树原理以及通过Python语言实现决策树模型）
  2. 决策树介绍
  3. 决策树应用场景
  4. 决策树应用案例
  5. 信息熵
  6. ID3算法
  7. C4.5算法
  8. CART算法
  9. 决策树算法
  10. 剪枝
  11. 过拟合与调参
  12. 决策树算法原理
  13. 决策树法的决策过程
  14. 案例：Python语言实现决策树模型
  15. 课堂实操：Python语言实现决策树模型
  16. 随机森林

案例练习：通过案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。

 

研讨： Python语言实现基于聚类的图像分割方法

Day12

Python数据分析案例分享

 

  1. 随机森林模型原理与实现（深入剖析随机森林原理以及通过Python语言实现随机森林模型）
  2. 随机森林介绍
  3. 随机森林的特点
  4. 随机森林的相关基础知识
  5. 信息、熵以及信息增益的概念
  6. 随机森林的生成
  7. 随机森林算法
  8. 随机森林算法原理
  9. 袋外错误率（oob error）
  10. 随机森林应用场景
  11. 随机森林应用案例
  12. 案例：Python语言实现随机森林模型
  13. 课堂实操：Python语言实现随机森林模型
  14. xgboost

 

  1. 支持向量机模型原理与实现（深入剖析支持向量机算法原理以及通过Python语言实现支持向量机模型）
  2. 支持向量机介绍
  3. 支持向量机应用场景
  4. 支持向量机应用案例
  5. 支持向量机算法
  6. 支持向量机算法原理
  7. 线性可分支持向量机
  8. 间隔最大化和支持向量
  9. 对偶问题求解
  10. 柆格朗日函数
  11. 非线性支持向量机和核函数
    1. 超平面
    2. 线性核
    3. 多项式核
    4. 高斯核
    5. 拉普拉斯核
    6. sigmiod核
  12. 线性支持向量机（软间隔支持向量机）与松弛变量
  13. 松驰因子
  14. 案例：Python语言实现支持向量机模型
  15. 课堂实操：Python语言实现基于SVM的字符识别方法

 

  1. 神经网络模型原理与实现（深入剖析神经网络算法原理以及通过Python语言实现神经网络模型）
  2. 神经网络介绍
  3. 神经网络概念
  4. 神经网络发展历史
  5. 神经网络的别名
  6. 神经网络研究的主要内容
  7. 神经网络基本构成
  8. 神经网络模拟人的智能行为的四个方面
  9. 神经网络的特点
  10. 学习能力
  11. 适应性问题
  12. 神经网络基本网络模型
  13. 单层网络
  14. 多层网络
  15. 循环网络
  16. 基本网络结构特点
  17. 典型训练算法
  18. 运行方式
  19. 典型问题解决方法
  20. 感知机
  21. 线性神经网络
  22. BP神经网络
  23. RBF网络
  24. 竞争网络
  25. 反馈神经网络
  26. 随机神经网络
  27. 遗传算法
  28. PSO与神经网络优化
  29. 自定义深度神经网络结构
  30. 深度神经网络的优化方法
  31. 深度框架的损失函数
  32. 课堂实操：Python语言实现基于神经网络的人脸识别方法

案例练习：通过案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。

 

研讨：Python语言实现基于神经网络的人脸识别方法

Day13

基于spark集群的python数据分析实战

  1. 基于Spark集群的Python的数据分析实战
  2. 基于Python开发Spark 程序概述
  3. 基于Python开发Spark 程序算法库介绍
  4. 基于Python开发Spark 程序架构剖析
  5. 基于Python开发Spark 程序机器学习算法剖析
  6. 数据类型
  7. 基本统计算法
  8. 分类与回归
  9. 协同过滤
  10. 聚类
  11. 降维
  12. 特征提取与转换
  13. 频繁模式挖掘
  14. 评价指标
  15. 基于Python开发Spark 程序编程
  16. 基于Python开发Spark 程序 APIs介绍
  17. 基于Python开发Spark 程序机器学习算法应用实战
  18. 基于Python开发Spark 程序实战案例：数据聚类分析案例剖析

案例练习：通过基于Python开发Spark 程序实战案例：数据聚类分析案例剖析，剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。

 

研讨：数据聚类分析案例

 

（5）教学实验

数据分析概述：

1、大数据企业应用障碍分析

数据的产生、导入与预处理：

案例练习：通过数据整理的编程和应用案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。

案例练习：通过案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。

案例练习：通过淘宝双十一案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。

案例研讨：通过数据挖掘案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。

研讨：数据挖掘

案例练习：通过企业实践案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。

研讨：企业实践案例分享

案例练习：通过数据模型的应用案例剖析案例的剖析数据分析过程，体会数据分析的难点和要点。

研讨：数据模型的应用案例剖析

数据分析与挖掘基础：

1、课堂实操：数据整理的编程和应用

2、企业OLAP模型设计案例剖析

3、实例分享：淘宝双十一

4、实例分享：腾讯QQ

5、实例分享：百度文库

6、实例分享：打车大战

7、实验：Pig的实用案例

8、实验：Hive安装部署

9、实验：Sqoop安装

10、实验：Sqoop Shell

11、实验：FLume大数据架构案例分享及实战演练

12、实验：企业实践案例分享

 

R语言数据分析实战：

1、实验：安装R语言

2、实验：R语言编程案例

3、实验： R语言的绘图功能

4、实操：R和MySQL的交互

5、实操：R和Oracle的交互

6、实操：R和Excel的交互

7、案例：蒙特卡罗模拟的应用

8、案例1：汽车数据描述统计分析

9、案例2：财政收入与税收描述统计分析

10、案例：蒙特卡罗模拟的应用

11、实操：R语言实现蒙特卡罗求圆周率

12、实操：R语言一元线性回归模型检验

13、实操：R语言实现多元线性回归

14、实操：R语言非线性回归

15、案例：用户离网预测

16、案例：中国税收收入增长案例分析

17、案例：新教学方法的效果

18、案例：信用卡违约预测

19、案例分享：文章分类

 

大数据工具介绍之Hadoop：

1、实例分享：马云预测经济危机案例剖析

2、实例分享：双十一亿背后的开源技术

3、实验：Hadoop集群部署

4、实验：CLI操作HDFS

5、实验：Java操作HDFS

6、实验：MapReduce命令操作

7、实验：MapReduce程序打包并在命令行运行

8、实验：动手编写MapReduce程序

 

 

大数据工具介绍之Spark：

1、编程实战：第一个 Scala 程序

2、编程实战：编程Scala程序实例

3、编程实战：Scala函数编程实例

4、编程实战：Scala语言复杂数据类型编程实战

5、编程实战：用SBT对Scala项目打包与发布

6、实验：Spark集群部署

7、实验：Scala编写Spark程序

8、实验：Python编写Spark程序

9、实验：Spark Shell

10、编程实战：Spark基础操作编程实战

11、企业级案例：Spark Streaming与Kafka整合实现数据实时数据分析处理设计与分析

 

Pyspark集群调度与数据处理：

1、编程实战：Spark基础操作编程实战

2、PySpark MLlib实战案例：数据聚类分析案例剖析

3、案例：Python编写Spark大数据程序

 

大数据可视化：

1、可视化案例实战：数据占比柏拉图绘制

2、可视化案例实战：仪表盘制作

3、实验：柏拉图制作

4、实验：仪表盘制作

5、实验：玫瑰图制作

6、实验：热力图制作

7、实验：地图制作

8、实验：文字云制作

9、淘宝24小时生活数据可视化案例

10、无线淘宝数据可视化案例

11、Google公司数据可视化案例

12、Facebook用户画像可视化案例

13、个人用户画像案例

14、如何撰写一份优秀的数据分析报告

 

Python与数据分析实战：

1、案例实战：正则表达式在爬虫中应用实例

2、案例：Python语言实现运营商数据分析处理

3、实验：Python语言自定义函数

4、案例：Python语言实现蒙特卡罗求圆周率

5、课堂实操：数据整理的编程和应用

6、案例：Python语言实现购物蓝关联规则分析

7、课堂实操：Python语言实现随机森林模型

8、课堂实操：Python语言实现金融数据时间序列建模

9、课堂实操：基于余弦相似度的精准营销

10、案例分享：文章分类

11、案例：Python编写Spark大数据程序

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【课程特色】1.   课上采用案例式教学，通俗易懂，课下一对一辅导强化训练，学与练交叉进行强化记忆，你所要做的就是认真听，勤于问，乐于练。2.   清晰的知识结构，根据应用经验采用最优化授课模式。3.   内容充沛、详略得当，前后呼应。4.   讲师资历丰富，具有丰富的实践经验。5.   知识讲授+贴身案例+场景故事+互动讨论+现场演练+落地跟踪【课程对象】相关人员【课程时间】3小时  线下【课程大纲】一、Keystone—OpenStack身份认证服务1.1 简介1.2 安装OpenStack身份认证服务1.3 为SSL通信配置OpenStack身份认证1.4 在Keystone里创建租户1.5 在Keystone里配置角色1.6 往Keystone里添加用户二、Glance—OpenStack镜像服务2.1 简介2.2 安装OpenStack镜像服务三、Neutron—OpenStack网络服务3.1 简介3.4 安装并配置Neutron API服务四、Nova—OpenStack计算服务4.1 简介4.2 安装OpenStack计算控制节点服务4.3 安装OpenStack计算软件包五、Swift—OpenStack对象存储5.1 简介5.2 在Keystone中配置Swift服务和用户六、使用OpenStack对象存储6.1 简介6.2 安装swift客户端工具七、管理OpenStack对象存储7.1 简介7.2 用swift-init管理OpenStack对象存储集群八、Cinder—OpenStack块存储8.1 简介8.2 配置Cinder卷服务9、使用OpenStack Dashboard9.1 简介9.2 安装OpenStack Dashboard
• 刘晖：全案式营销能力提升
【课程特色】1.   课上采用案例式教学，通俗易懂，课下一对一辅导强化训练，学与练交叉进行强化记忆，你所要做的就是认真听，勤于问，乐于练。2.   清晰的知识结构，根据应用经验采用最优化授课模式。3.   内容充沛、详略得当，前后呼应。4.   讲师资历丰富，具有丰富的实践经验。5.   知识讲授+贴身案例+场景故事+互动讨论+现场演练+落地跟踪【课程对象】相关人员【课程时长】1天（6小时/天）【课程大纲】第一章：2B营销模式研究一、2B业务的特点研究1. 基于产业链的行业研究2. 客户经营体系的复杂性3. 客户运营体系的复杂性二、2B营销模式1. 小米营销模式研究2. 小红书营销模式研究三、2B营销模式的升级1. 战略升级：产业链变迁来掌控两端2. 策略升级：围绕主业发育创新策略3. 运营升级：构建高效率运营体系4. 组织升级：团队体系职业化专业化第二章：2B行业市场调研一、行业与企业市场研究1. 行业背景研究：规模，速度，竞争格局2. 市场背景研究3. 技术发展调研二、市场洞察：“五看模式”1. 看行业趋势2. 看市场渠道3. 看客户结构4. 看竞争格局5. 看自身特长与实力三、聚焦，聚焦1. 找市场机会2. 定未来战略案例分析第三章：2B营销战略升级一、2B业务战略升级的模式1. 持续性增长模式2. 盈利性增长模式3. 中高速增长模式二、2B业务战略升级的三大关键1. 战略方向，是否大体正确？2. 商业模式，是否跑通畅顺？3. 组织体系，是否有力支撑？三、2B业务战略升级的常规路径1. 市场营销驱动2. 产研销协同的运营驱动3. 管理机制创新驱动4. 组织能力打造驱动案例1：营销典型案例解读第四章：2B营销策略组合一、2B业务区域（渠道）扩展策略1. 直销模式2. 分销模式3. 生态模式二、三大策略组合1. 关系营销策略与实践2. 服务营销策略与实践3. 技术营销策略与实践 第五章：2B项目营销运作一、 前期策略：运筹帷幄1. 项目的洞察：一切皆项目2. 项目的把控：天时、地利与人和3. 三大策略：早介入、深解读、优方案：二、 中期模式：方向平衡1. 多专业：铁三角默契配合作战2. 高协同：一线中台后台高度一体化协同3. 超授权：“让听得见炮火的人决策”的案例分享4. 中期把控：方向感与平衡感三、 后期体制：苦难辉煌1. 管全程：项目第一负责人的职责担当2. 钻细节：案例启示--“胜与败”都在细节中3. 勤总结：团队纠错的四种关键步骤4. 任务大厦：项目营销的工具箱第六章：2B销售技能素养一、2B业务营销三把剑1. 商务关系手段2. 专业技术手段3. 运营管理手段4. 三把剑的综合运用二、大型组织项目突破的路径1. 层级与专业2. 十字结构模型3. 水平结构模型4. 垂直结构模型三、引导与说服1. 报价与杀价策略2. 情理梦利型引导3. 专业专家式说服4. 结构与节奏控制四、结尾与引导技巧1. 引导三部曲：大胆要求--充满爱意--潜意识暗示2. 结尾让步节奏：尾巴的重量3. 收到定金才是最后的胜利第七章：2B区域平台创建一、三大经营任务1. 目标与策略体系2. 计划与预算体系3. 控制与纠偏体系二、四大管控机制1. 业务---经营性分析；品类、客户、现金流、费用2. 财务---委派、轮岗、预算、收支两线，定期审计3. 人事---要职任命、上粗下细、建决相见，理性考核4. 行政---考勤、办公、财产、法律三、五大管理工具1. 例会应用的要点2. 表格应用的要点3. 访客应用的要点4. 随访制及其应用5. 学习制及其应用案例1：区域销售月例会---组织构建的方式案例2：吃杂粮的“土族”财务案例3：某大区经理的烦恼与忧虑第八章：2B团队培育构建一、 团队周期与管理1. 团队周期管理与实践2. 招聘原则与实操技巧3. 团队类型与管理要点4. 应对“流失”的六大对策二、团队激励方法与实操1. 激励的策略与原则2. 激励的方法与手段3. 基层实用激励方法三、团队的分层培训1. 基层培训要点与实用法2. 中层培训要点与实操3. 高层培训的关键分析结论：市场---战略—策略----团队1. 市场体系源于行业结构与区域节奏，关键是发现持续爆发的机会点2. 竞争体系源于三大对手所构的格局，关键是策略性联盟与聚焦攻击3. 组织体系设计源于战略设计与布局，关键是找到盈利的经营模式 
• 刘晖：内容运营及新媒体营销
【课程收益】熟悉互联网时代的新媒体的玩法，学会新媒体的系统思维，掌握新媒体的方法论与模型，熟练操作新媒体工具。【课程形式】分组学习（每组8～10人）+理论讲解（1/4是理论）+案例分析+提问互动（大量随机提问）+角色扮演+现场策划（模拟）+分享总结【课程大纲】1. 新媒体营销内涵及动态1.1 新媒体营销概念1.2 新媒体营销意义1.3 新媒体营销渠道1.4 新媒体营销矩阵1.5 新媒体运营路在何方？2. 新媒体营销渠道及发展2.1 论坛贴吧：网络营销革命根据地2.2 微博运营：带你爆红带你飞2.3 微信运营：一切尽在不言中2.4 客户端推广:聚焦核心功能2.5 邮箱及短信:不可或缺之手段2.6 短视频内容：快速积累粉丝2.7头条号：10万+阅读轻松可得2.8内容总结及思考3. 新媒体运营之基础：用户运营3.1 用户行为分析3.1.1 用户浏览、分享的诱因3.1.2 如何引导用户参与并自传播？3.1.3 用户行为自传播的经典案例3.2 帮助用户培养一种习惯3.3 构建用户的会员等级体系3.4 如何做好KOL管理3.5 做好用户转化及促活3.6 案例分析及讲解4. 新媒体运营之核心：内容运营4.1 内容运营的精髓及规划4.1.1 内容的分类及定位4.1.2 内容生产、组织和包装4.1.3 内容的流通及推广4.2 标题的自我修养及N种常见套路4.3 持续产生优质内容的5种技巧4.4 做好选题来源的3种推荐方法4.4.1 紧盯竞争对手4.4.2 查看最新热点4.4.3 保持用户互动4.5 内容编辑有技巧4.5.1 编辑软件是非常必要的4.5.2 顺应用户阅读需求及逻辑思考过程4.6 如何打造更具传播力的文章4.7 内容总结与思考5. 新媒体运营之关键：活动运营5.1 为什么一定要活动运营？5.1.1 活动运营的意义5.1.2 活动运营的目的及定位5.2 怎样有效规划活动内容？5.2.1 常见的5种活动类型5.2.2 活动运营的具体设计流程5.3 案例剖析：3个套路教你实现0预算策划百万PV活动5.4 带你从0到1写出完成的策划方案5.5 活动运营中的各种陷阱5.6 内容总结与思考6. 新媒体运营之推手：渠道运营6.1 渠道运营数据指标有哪些？6.1.1 渠道基础指标6.1.2 网站渠道指标6.1.3 客户端渠道指标6.2 几种常见的渠道类型6.3 怎样辨别渠道作弊和注水？6.4 务必要跳出的坑有哪些？6.5 案例分析：如何30天免费获取百万流量6.6 内容总结与思考7. 新媒体运营之必要：UI设计及用户体验7.1 交互设计的风格和原则7.1.1 拟物化设计风格7.1.2 扁平化设计风格7.1.3 交互设计发展趋势有哪些？7.2 如何打造专业有价值交互规范7.2.1 做好命名规范很重要7.2.2 交互规范的具体设计流程7.3 用户体验是个什么鬼？7.4 如何用扁平化设计风格提升用户体验？7.5 活动运营中的扁平化风格特点？7.6 内容总结与思考8. 新媒体运营之辅助：数据分析思维8.1 构建数据分析的思维架构8.1.1 基本术语和指标8.1.2 基本分析方法8.2 用户分析的5种方法论8.2.1 逻辑树方法论8.2.2 七何分析方法论8.2.3 PEST方法论8.2.4 SWOT方法论8.2.5 用户行为分析方法论8.3 运营需要知晓7种分析方法8.4 用户行为数据的重要内容8.4.1 来源：用户从哪里来？8.4.2 分配：用户到哪里去？8.4.3 转化：用户是否得到所要？8.5 怎样搭建合适的数据分析体系？8.6 内容总结与思考9. 社群运营之精髓9.1 社群的构成与价值9.1.1 构成社群5要素9.1.2 粉丝经济相比，为什么社群营销更有优势？9.1.3 社群活跃的结构模型9.1.4 社群对于企业的价值在哪里？9.2 打造社群的5个步骤9.2.1 找同好9.2.2 定结构9.2.3 产输出9.2.4 巧运营9.2.5 能复制9.3 社群运营的几大步骤9.3.1 仪式感：正规的进入模式9.3.2 参与感：全民参与分享9.3.3 组织感：找到共同管理者9.3.4 归属感：找到群内自豪9.3.5 价值感：获取群里消息及干货9.4 内容总结与思考案例篇：案例分享：传说中的互联网餐厅，如何用20平米做到每月30万流水？案例分享：打车软件大战烧了十几个亿的背后的秘密！案例分享：小米如何为用户创造参与感和存在感？案例分享：一家洗衣O2O平台如何用极致思维满足用户的痛点？案例分享：罗辑思维与社群营销案例分享：为什么说互联网思维的本质是建立连接？  

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