适合对象

业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前业务任务参加，便于课后沿用同一套判断和跟进方式

课程定位与主要问题

面对海量数据无从下手，缺乏清晰的数据分析思路与方法论指导数据分析工具（如SQL、SPSS、Excel）使用不熟练，数据处理效率低且质量不高难以从复杂数据中准确识别目标客户特征，导致营销策略缺乏针对性数据分析结果呈现能力弱，报告逻辑不清，无法有效支撑管理层决策缺乏将分析结果转化为具体销售策略的能力，分析与业务脱节

核心收益

对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景
围绕大数据时代背景：提炼可落地的方法、…明确判断口径和处理优先级
用一、数据分析定位与方法导入：提炼可…安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
带走二、找到需要的运营分析数据：提炼可…相关的复盘问题和跟进清单

课程背景与交付信息

AI工具进入真实流程后，难点通常不在演示，而在任务选择、输出校验和协作边界。课堂从大数据时代背景：提炼可落地的方法、工具和跟进要点切入，再对齐一、数据分析定位与方法导入：提炼可落地的方法、…与课后复用方式。

课程时间

2天

授课方式

线下讲授、案例演练、现场实操

课程内容重点

01前言：大数据时代背景：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

02一、数据分析定位与方法导入：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

03二、找到需要的运营分析数据：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

04三、建立合适的数据分析模型：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

课程大纲

前言：大数据时代背景

大数据与新营销

大数据时代带来对传统营销的挑战
大数据时代的新营销模式
如何在海量数据中整合线上、线下数据，形成独特洞察力
如何建立全渠道数据平台，拓展营销渠道，提高营销效率
大数据的实现技术概述

一、数据分析定位与方法导入

数据分析基础认知

数据分析的重要性：为什么要做数据分析
数据分析能解决的具体业务问题
市场数据分析的实质与特点
数据背后的本质洞察
市场运营分析中常见的错误规避

分析方法与流程

统计分析方法介绍：基本、高级与应用层面
市场运营分析全流程解析

二、找到需要的运营分析数据

数据需求与处理

清晰解读市场运营分析需求
针对需求寻找合适的运营分析数据
开展市场运营分析的数据预处理工作

分析工具实战技巧

数据库工具SQL、ACCESS使用技巧：社会渠道商质量识别案例
数据挖掘工具SPSS使用技巧：终端手机用户流量提升案例
综合性工具Excel使用技巧：大市场中高端客户保有案例
各种工具协同办公的技巧与应用

三、建立合适的数据分析模型

常用分析方法与模型构建

常用数据分析方法介绍
建立问题分析模型的步骤
经典数据分析案例介绍
分层分析法：中高端、普通、低端客户拓展与保有模型
关联分析法：终端配件与客户流量关联模型
聚类分析法：集团市场分类模型
回归分析法：大市场收入、客户预测模型
数据分析工具与分析方法结合的综合练习

四、结果呈现：数据分析应用实践

数据可视化与报告撰写

合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作
图表制作的关键要素与原则
选择合适的图表展示合适的数据
正确表达分析主题，协调图表与文字
科学解读数据分析结果：注意因果关系、避免以偏概全、考虑环境影响、兼顾定性研究
如何撰写一份优秀的数据分析报告
现场实操演练：分析报告撰写

五、数据分析实战篇—找出目标客户

数据挖掘流程与客户画像

数据分析与数据挖掘的区别
数据挖掘标准流程（CRISP-DM）：商业理解、数据准备、数据理解、模型建立、模型评估、模型应用
客户群细分与客户获取策略
深入了解客户结构与识别客户特征
客户响应模型与促销活动设计
聚类分析与客户特征提取

客户标签体系与应用

客户标签介绍与类别划分
以市场应用为出发点设计标签库
客户标签的管理：手动/自动打标签、标签梳理与更新
以业务需求为出发点合理应用客户标签

实战案例演练

客户匹配度建模：找到你的准客户
小康指数划分：让数据自动聚类
裁判标准一致性分析：避免黑哨
商场服务奖项评选案例分析
品牌选择模型分析：你的品牌适合哪些人群？

六、数据分析实战篇—针对目标客户优化销售策略

关键因素分析与准确营销

识别影响市场销量的关键因素
方差分析与影响因素分析应用
因素影响的相关性分析（相关程度计算）
逻辑回归模型：原理、适用场景及购买概率评估
离散选择分析：指导产品开发与特性确定
品牌价值评估与竞争下的产品动态调价
产品价格弹性评估与营销方式选择

营销效果评估与渠道分析

各营销渠道的用户特征分析
促销方式有效性检验
参数检验与非参数检验原理介绍
ARPU值评估分析案例
营销效果评估分析案例

实战案例演练

广告形式、地区对销量的影响因素分析
饲料与生猪体重的影响分析
腰围与体重的相关分析
家庭生活开支的相关分析

七、培训之后：良好的数据分析习惯

数据管理规范

分析人员电脑5S管理
分析人员数据收集与存储的良好习惯
分析人员数据自动报表设计方法

讲师介绍

陈则

AI应用专家

国内顶尖AI应用专家，微软MOS认证讲师。专注AI办公应用与数据分析，2025年AI排课量284场，服务千余家企业，助力职场办公提效与数据价值挖掘，可结合企业内训场景开展课程讲授与案例讨论

通信行业金融行业能源电力制造业物流供应链医药健康

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课程差异说明

本课程立足大数据背景，结合SQL、SPSS、Excel等工具，系统讲解市场运营分析全流程。通过客户细分、销量影响因素分析等实战案例，让参训团队掌握从数据获取、建模到结果呈现的核心技能，优化销售策略，提升业务决策效率与营销准确度

大数据时代经营数据分析与决策支持实务