切换城市

首页
讲师查询 课程超市 免费比价 内训众包
傅一航

傅一航 品牌 按效果付费 暂无评分

电子商务 大数据营销

讲师官网:http://fuyihang.sougen.com.cn/

付费查询讲师联系方式(无需注册 扫码即可)
仅需5.00元查询讲师或助教联系方式,仅限聘请讲师授课

立即购买

傅一航二维码
扫一扫讲师移动官网
任意分享朋友圈
  • 傅一航
  • 所在地: 广东省 深圳
  • 擅长领域: 大数据营销 网络营销 电子商务
  • 所属行业:IT|通信|电子|互联网 通信电信运营、增值服务
  • 市场价格: 图片25000/天 (具体课酬请与讲师沟通确定)
  • 主讲课程:大数据分析 数据分析与数据挖掘 数字化运营下的数据分析与数据挖掘应用培训 运营数据分析与挖掘之SPSS工具入门与提高 Hadoop大数据解决方案开发技术培训 大数据分析 数字营销  

讲师课程更多

  • 查看详情>> 第一部分:Hadoop的基本框架 1、大数据时代面临的问题 2、当前解决大数据的技术方案 3、Hadoop和云计算 4、Hadoop和大数据存储 5、Hadoop和商业智能系统 第二部分:Hadoop的基本框架 1、Hadoop的环境准备 2、Hadoop的设计理念 3、Hadoop的架构介绍 4、Hadoop的基石:HDFS介绍 HDSF基本组成 HDFS工作原理 HDFS的容错 HDFS的文件系统操作 HDFS基本编程接口 案例演练:HDFS编程示例 5、分布治之的智慧:MapReduce MapReduce的并行计算思想 MapReduce的基本成功 MapReduce的工作机制 MapReduce的编程接口 案例演练:MapReduce编程示例 6、分布式数据库:HBase HBase基本功能特点 HBase的组成结构 HBase数据模型 HBase读写操作特性 案例演练:HBase编程示例 7、分布式数据仓库:Hive Hive架构 Hive数据类型和存储格式 HQL数据表命令 HQL数据操作 HQL数据查询 案例演练:Hive编程示例 8、数据双向交换:Sqoop Sqoop功能 Sqoop的使用 第三部分:Hadoop的性能优化 1、性能优化内容 2、硬件优化 3、操作系统优化 4、JVM调优 5、Hadoop参数优化 6、海量数据处理的经验和技巧 第四部分:商业智能系统项目开发实践 1、项目功能需求 2、系统结构设计 数据存储 数据获取 数据服务层 3、数据仓库结构 4、数据导入、导出模型设计 5、数据分析工具模块 6、数据清洗模型 7、购买转化率模型与实现 8、用户聚类模型与实现 结束:课程总结与问题答疑。
  • 查看详情>> 第一部分:数据统计基础知识(基础,决定你的高度) 1、三大统计软件工具介绍 SAS统计分析系统 SPSS统计产品与服务解决方案 BMDP生物医学数据处理软件 2、数据统计基础知识 集中程度:均值、中位数、众数 离开程度:方差、标准差、极差 分布趋势:偏度、峰度 3、概率统计基础知识 概率基本概念 条件概率 4、数据挖掘概述 5、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 案例演练:客户流失挖掘过程展示 第二部分:SPSS操作入门 1、数据挖掘基础操作 SPSS功能介绍 数据录入 数据外部数据导入(文本、Excel表格、数据库、其它) 2、数据预处理 数据排序(排序个案) 重复数据处理(标识重复个案) 缺失值处理(替换缺失值) 生成新变量(计算变量、重新编码) 数据分组(分类汇总) 数据合并(合并文件) 3、描述性统计 连续变量统计描述 分类变量统计描述 第三部分:统计图表分析(看图说话) 1、柱状图 2、线图 3、饼图 4、高低图 5、箱图 6、散点图 7、直方图 8、茎叶图 案例演练:图形绘制 第四部分:基于统计方法论的数据分析 1、参数检验分析(样本均值检验) 假设检验概述 参数检验适用场景 案例演练:信用卡消费评估分析 案例演练:吸烟对胆固醇指标影响的评估 案例演练:促销效果评估 2、非参数检验(样本分布检验) 非参数检验概述 非参数检验适用场景 案例演练:产品合格率检验 案例演练:儿童身高差异检验 案例演练:制造工艺差异检验 案例演练:训练新方法有效性检验 案例演练:促销方式效果检验 案例演练:客户满意度差异检验 3、相关分析(相关程度计算) 相关分析概述 案例演练:腰围与体重的相关分析 案例演练:家庭生活开支的相关分析 4、方差分析(影响因素分析) 方差分析概述 偏方差分析 案例演练:广告形式、地区对销量的影响因素分析 案例演练:饲料与生猪体重的影响分析 5、时间序列分析(预测分析) 时序分析概述 案例演练:电视机销量预测分析 案例演练:上海证券交易所综合指数收益率序列分析 案例演练:汽车销量预测分析 6、回归分析(预测分析) 回归分析概述 线性回归分析 案例演练:工资与工龄的关系分析 逻辑回归分析 案例演练:客户购买预测分析 案例演练:品牌选择预测分析 第五部分:SPSS高级数据挖掘分析 7、聚类分析(Clustering) 聚类方法原理介绍 系统聚类 案例演练:小康指数划分 案例演练:裁判标准一致性分析 K均值聚类 案例演练:商场服务奖项奖选择 8、分类分析(Classification) 决策树原理介绍 案例演练:银行低信用客户特征分析 案例演练:电信行业客户流失预警与客户挽留 9、关联分析(Association) 关联规则原理介绍 案例演练:产品交叉销售与布局优化分析 10、客户价值评估RFM模型 RFM模型介绍 案例演练:客户价值评估分析 案例演练:重购用户特征分析 第六部分:电信客户流失之真实数据分析实践 结束:课程总结与问题答疑。
  • 查看详情>> 第一部分:认识大数据 1、 大数据时代已经来临 2、 大数据战略 3、 大数据的4V特征  大规模(Volume)  多样性(Variety)  高速度(Velocity)  价值性(Value) 4、 大数据的应用领域  生活领域  金融领域  行政执法  商业领域 5、 数据分析与经营决策 第二部分:认识数据分析 1、 认识数据分析  什么是数据分析  数据分析的三大作用  数据分析的三大类型 2、 数据分析与挖掘在行业的应用  客户市场细分与精准营销  客户流失预警与客户挽留  产品交叉销售与套餐捆绑  营销效果评估与广告投放  客户价值评估与忠诚度  销售趋势分析与销售预测  客户满意度分析与影响因素 3、 数据分析的六步曲  步骤1:需求明确--理清思路  步骤2:数据收集—理清思路  步骤3:数据预处理--寻找答案  步骤4:数据分析--寻找答案  步骤5:数据展示--观点表达  步骤6:报表撰写--观点表达 案例演练:Excel数据导入练习 案例演练:Excel数据预处理练习 第三部分:数据分析方法篇 1、 基本数据分析方法  对比分析、分组分析、结构分析、平均分析、交叉分析 案例演练:数据统计应用(二维交叉表-透视表) 2、 综合数据分析方法  多维数据分析(综合评价法)  财务数据分析(杜邦分析法)  流失率与转化率分析(漏斗分析法)  产品策略分析(象限图分析法) 案例演练:品牌认知度分析 第四部分:数据分析方法论篇 1、 数据分析的思想与框架 2、 企业外部环境分析(PEST分析法) 案例演练:电信行业情况分析 3、 用户消费行为分析(5W2H分析法) 案例演练:用户消费行为分析(5W2H) 4、 公司整体经营情况分析(4P营销理论) 5、 业务问题专题分析(逻辑树分析法) 6、 用户使用行为研究(用户使用行为分析法) 第五部分:数据挖掘篇 1、 什么是数据挖掘 2、 数据挖掘的发展历程 3、 数据挖掘的标准流程(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 4、 数据挖掘技术实践  SPSS基本操作:数据导入、计算变量、描述性统计  参数检验分析(样本均值检验) 案例演练:信用卡消费评估分析 案例演练:吸烟对胆固醇指标影响的评估 案例演练:促销效果评估  非参数检验分析(样本分布检验) 案例演练:产品合格率检验 案例演练:儿童身高差异检验 案例演练:制造工艺差异检验 案例演练:训练新方法有效性检验 案例演练:促销方式效果检验 案例演练:客户满意度差异检验  方差分析(影响因素分析) 案例演练:广告形式、地区对销量的影响因素分析 案例演练:饲料与生猪体重的影响分析  相关分析(相关程度计算) 案例演练:腰围与体重的相关分析 案例演练:家庭生活开支的相关分析  回归分析(预测分析) 案例演练:工资与工龄的关系分析 案例演练:客户购买预测分析 案例演练:品牌选择预测分析  时间序列分析(预测分析) 案例演练:电视机销量预测分析 案例演练:上海证券交易所综合指数收益率序列分析 案例演练:汽车销量预测分析  聚类分析(Clustering) 案例演练:小康指数划分 案例演练:裁判标准一致性分析 案例演练:商场服务奖项奖选择  分类分析(Classification) 案例演练:银行低信用客户特征分析 案例演练:电信行业客户流失预警与客户挽留  关联分析(Association) 案例演练:超市商品交叉销售与布局优化  RFM模型 案例演练:用户价值评估与促销名单 案例演练:重购用户特征分析  预测分析(回归分析) 案例演练:产品销量预测分析 第六部分:图表呈现篇 1、 图表类型与作用 2、 常用图形  柱状图(对比分析)  条形图(对比分析)  折线图(数据趋势分析)  饼图(产品组成分析)  雷达图(多重数据比较) 案例演练:图形绘制 3、 复杂图形  平均线图(对比分析)  双坐标图(不同量纲呈现)  对称条形图(对比)  瀑布图(成本、收益构成分析)  漏斗图(用户转化率分析)  散点图/气泡图(用户、产品分类分析)  帕累托图/柏拉图(主要根因分析) 案例演练:图形绘制 4、 图表美化原则  简约  整洁  对比/突出 5、 表格呈现 6、 优秀图表示例解析 第七部分:分析报告撰写 1、 分析报告的种类与作用 2、 报告的结构 3、 报告命名的要求 4、 报告的目录结构 5、 前言 6、 正文 7、 结论与建议 8、 优秀报告展现与解析 结束:课程总结与问题答疑。  

讲师授课见证 更多

  • 傅一航授课见证

最新博客更多>>

首家按效果付费的培训众包平台

400-115-0325

周一至周五 09:00-18:00