課程簡介
大數(shù)據(jù)思維-驅(qū)動精細化運營與營銷
目標(biāo)收益
培訓(xùn)對象
課程大綱
| 第一天 | 課程上午主要分享數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概述、流程以及有效利用數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵，尤其是數(shù)據(jù)分析如何更好的擁抱大數(shù)據(jù)時代背景下的分析方法；下午為客戶畫像、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于營銷活動優(yōu)化、用戶分群驅(qū)動精細化運營、個性化推薦驅(qū)動精準(zhǔn)營銷的相關(guān)內(nèi)容。 |
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Part 1 如何做有效的數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容簡介：本部分介紹數(shù)據(jù)分析的基本流程、常見問題、常見的數(shù)據(jù)研究方法，尤其是數(shù)據(jù)分析人員如何和數(shù)據(jù)應(yīng)用方更有效的合作，驅(qū)動業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化運營；同時介紹數(shù)據(jù)分析不同的應(yīng)用場景，以及企業(yè)應(yīng)該如何從無到有搭建數(shù)據(jù)團隊、搭建數(shù)據(jù)分析體系、設(shè)計數(shù)據(jù)驅(qū)動的組織架構(gòu)（有效的組織架構(gòu)是數(shù)據(jù)化運營戰(zhàn)略落地的保障） |
開篇：從一個successful story開始 1.1數(shù)據(jù)分析的流程 1.2常見的數(shù)據(jù)收集方法和研究方法 1.3搭建數(shù)據(jù)分析體系：數(shù)據(jù)分析應(yīng)用體系－驅(qū)動企業(yè)數(shù)據(jù)化運營的不同應(yīng)用場景 1.4搭建數(shù)據(jù)分析團隊：數(shù)據(jù)分析團隊組織結(jié)構(gòu) 1.5分析師與數(shù)據(jù)應(yīng)用方如何有效合作 1.6蘑菇理論－一流互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)推崇備至的方法 1.7如何梳理企業(yè)的數(shù)據(jù)和智能化應(yīng)用場景并進行規(guī)劃和落地應(yīng)用 案例：從無到有到有，搭建數(shù)據(jù)分析體系和完整的數(shù)據(jù)團隊 將獲得的收獲：掌握如何系統(tǒng)的搭建數(shù)據(jù)分析體系和數(shù)據(jù)團隊，以及數(shù)據(jù)分析如何有效的幫助業(yè)務(wù)提升。 |
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Part 2 數(shù)據(jù)分析必備方法－問題樹分析方法 內(nèi)容簡介：本部分介紹如何利用問題樹（issue tree）來分析問題。問題樹（issue tree）能保證解決問題的過程的完整性和邏輯性，是分析問題尤其是數(shù)據(jù)分析必須要掌握的方法。 |
2.1一個日常案例 2.2建立問題樹的兩種方法 2.3問題樹分析方法的幾個關(guān)鍵 2.4嘗試用問題樹分析問題 案例：如何通過數(shù)據(jù)分析來提升會員收入 將獲得的收獲：問題樹（issue tree）是國際知名咨詢公司麥肯錫公司咨詢顧問最常用的問題分析方法，合理的使用該方法可以讓數(shù)據(jù)分析的思路更加系統(tǒng)化，更加全面，數(shù)據(jù)分析的結(jié)論和建議更容易落地。 |
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Part3 精細化運營基礎(chǔ)——客戶畫像 內(nèi)容簡介：客戶畫像是精細化運營的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。本部分講介紹客戶用戶畫像的價值、客戶畫像的方法和構(gòu)成、以及常見應(yīng)用場景 |
3.1客戶畫像的價值 3.2客戶畫像的構(gòu)建和技術(shù)要求 3.3客戶畫像的組成部分 3.4客戶畫像的應(yīng)用場景 案例：移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用畫像 將獲得的收獲：掌握如何從零開始搭建用戶畫像體系，掌握客戶畫像體系都有哪些關(guān)鍵的構(gòu)成，客戶畫像都有哪些常見的誤區(qū)和陷阱，如何避免。 |
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Part4 數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于營銷活動優(yōu)化 內(nèi)容簡介：本部分介紹最為常見的營銷活動優(yōu)化的分析方法。 |
4.1 通過ABtest優(yōu)化營銷活動 4.2 通過數(shù)據(jù)挖掘提升營銷效果案例（successful story） 案例：一個月周期的大型網(wǎng)上活動如何優(yōu)化 將獲得的收獲：避免拍腦袋做活動，掌握如何通過數(shù)據(jù)分析有效的對營銷活動做系統(tǒng)化的優(yōu)化。 |
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Part5 客戶分群數(shù)據(jù)分析方法與精細化營銷 內(nèi)容簡介：本部分介紹客戶分類方法和模型在精細化運營及營銷中的應(yīng)用。 |
5.1需要客戶分類（客戶細分）的常見場景 5.2客戶分類常用算法和方法介紹 5.3客戶分類實踐案例（successful story） 案例：電商用戶分群與精細化營銷 將獲得的收獲：掌握最容易操作，也是最為經(jīng)典的客戶分群方法，并掌握如何根據(jù)不同客戶群體的特征做可落地的運營優(yōu)化。 |
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Part6 個性化推薦與精準(zhǔn)營銷 內(nèi)容簡介：個性化推薦是大數(shù)據(jù)時代最常用的驅(qū)動精準(zhǔn)用戶營銷的核心方法。本部分將介紹個性化推薦的原理、常見算法、應(yīng)用關(guān)鍵、應(yīng)用場景，以及具體的應(yīng)用案例。 |
6.1個性化推薦概述 6.2個性化推薦應(yīng)用關(guān)鍵和場景 6.3個性化推薦應(yīng)用案例（successful story） 案例：商品如何做個性化推薦、新聞如何做個性化推薦、音樂如何做個性化推薦 將獲得的收獲：掌握產(chǎn)品經(jīng)理或運營人員在個性化推薦中如何更好的發(fā)揮作用，如何讓個性化推薦效果更好；掌握個性化推薦的關(guān)鍵成功要素；了解個性化推薦可能會陷入的誤區(qū)甚至是失敗，以及如何避免；了解新聞推薦、商品推薦的算法原理；掌握個性化推薦的關(guān)鍵構(gòu)成模塊。 |
| 第二天 | 課程上午主要為精細化運營的相關(guān)數(shù)據(jù)分析、轉(zhuǎn)化率提升、渠道質(zhì)量數(shù)據(jù)分析內(nèi)容；下午為客戶價值分析、客戶生命周期管理的相關(guān)內(nèi)容。 |
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Part1 數(shù)據(jù)支持產(chǎn)品精細化運營監(jiān)控 內(nèi)容簡介：本部分介紹最常用也是最實用的構(gòu)建監(jiān)控數(shù)據(jù)體系，并容易實施監(jiān)控的精細化運營數(shù)據(jù)監(jiān)控方法。 |
1.1構(gòu)建監(jiān)控體系來及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品運營的異動和用戶問題 1.2通過客戶/用戶關(guān)鍵觸點（漏斗模型和轉(zhuǎn)化率分析）監(jiān)控發(fā)現(xiàn)用戶體驗問題并優(yōu)化（successful story） 案例：網(wǎng)絡(luò)社區(qū)如何做KPI異動分析，并建設(shè)數(shù)據(jù)監(jiān)控體系 將獲得的收獲：避免數(shù)據(jù)下跌較長時間才發(fā)現(xiàn)，通過數(shù)據(jù)監(jiān)控最大程度上的提前發(fā)現(xiàn)問題，減少損失。掌握數(shù)據(jù)下跌最常見的分析方法，并掌握如何有效的建設(shè)數(shù)據(jù)監(jiān)控體系，以及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)下跌原因。 |
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Part 2 電商收入與轉(zhuǎn)化率提升分析 內(nèi)容簡介：本部分介紹電商收入的分析方法，并重點介紹如何提升轉(zhuǎn)化率的數(shù)據(jù)分析方法。 |
2.1收入拆解和分析 2.2轉(zhuǎn)化率拆解和分析（重點） 案例：電商收入和轉(zhuǎn)化率分析 將獲得的收獲：掌握如何提升轉(zhuǎn)化率的數(shù)據(jù)分析方法；基于轉(zhuǎn)化率分析的結(jié)果，定位運營改進的方向 |
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Part3 運營數(shù)據(jù)體系與精細化運營數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容簡介：本部分介紹移動APP精細化運營的數(shù)據(jù)化運營體系A(chǔ)ARRR模型，包括Acquisition客戶獲取、Activation客戶活躍、Retention客戶留存、Revenue獲取收入、Refer自傳播，和常見的分析和監(jiān)控方法。值得注意的是，在當(dāng)今社交媒體盛行的背景下，通過激發(fā)客戶自傳播成為節(jié)省推廣費用的有效辦法，而相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化則顯得尤為重要。 |
3.1 客戶獲取的數(shù)據(jù)分析體系 3.2 客戶活躍的數(shù)據(jù)分析體系 3.3 客戶留存的數(shù)據(jù)分析體系 3.4 客戶收入的數(shù)據(jù)分析體系 3.5 客戶自傳的數(shù)據(jù)分析體系 案例：移動APP數(shù)據(jù)分析體系建設(shè) 將獲得的收獲：掌握如何從無到有建設(shè)移動APP的完整數(shù)據(jù)分析體系，包括如何有效的評估APP發(fā)展的健康度；移動APP核心KPI如何有效拆解，并通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)重點改進方向。 |
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Part 4營銷推廣渠道質(zhì)量數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容簡介：移動應(yīng)用（APP或游戲）常常在營銷渠道發(fā)展新用戶方面花大量的金錢，而渠道方可能會利用不正當(dāng)?shù)氖侄危ㄉ踔潦亲鞅祝﹣碜鐾茝V，如何有效的分析渠道質(zhì)量，本部分將介紹相關(guān)常見的方法。 |
4.1渠道質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析維度 4.2渠道質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析方法（successful story） 案例：移動APP推廣渠道質(zhì)量分析和優(yōu)化策略 將獲得的收獲：如何通過數(shù)據(jù)分析有效的發(fā)現(xiàn)渠道質(zhì)量問題，可規(guī)避在推廣上不必要的浪費；同時，掌握基于數(shù)據(jù)分析的渠道優(yōu)化策略。 |
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Part 5 客戶價值計算和分析 內(nèi)容簡介：本部分介紹客戶生命周期管理的常見計算方法和應(yīng)用案例 |
5.1客戶生命周期定義和計算 5.2客戶生命周期價值常見計算方法 5.3客戶生命周期價值應(yīng)用案例（successful story） 案例：網(wǎng)絡(luò)游戲客戶生命周期價值計算 將獲得的收獲：清晰合理的計算出每個客戶的價值，才能夠更好的對不同價值人群做不同運營策略。通過案例，將掌握如何合理的計算客戶價值，尤其是客戶全生命周期的價值。 |
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Part 6客戶生命周期管理和應(yīng)用 內(nèi)容簡介：本部分介紹游戲客戶生命周期管理的建模方法和應(yīng)用案例 |
案例：網(wǎng)絡(luò)會員產(chǎn)品的客戶生命周期管理 將獲得的收獲：基于數(shù)據(jù)分析的客戶生命周期管理是會員管理的最常用和科學(xué)的方法。通過案例，將了解如何基于數(shù)據(jù)分析來區(qū)分不同客戶所處的客戶生命周期階段（六個階段：潛在客戶、磨合期、成長期、成熟期、衰退期和流失），并對重要的生命周期階段進行基于數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化運營策略。 |
| Part 7 大數(shù)據(jù)分析在不同行業(yè)的應(yīng)用趨勢 |
7.1大數(shù)據(jù)分析在重點行業(yè)的應(yīng)用案例 7.2大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用過程中的誤區(qū)和提示 案例：零售行業(yè)案例、影視行業(yè)案例、房產(chǎn)行業(yè)案例、金融行業(yè)案例等。 將獲得的收獲：更加全面的了解不同行業(yè)通過數(shù)據(jù)分析，尤其是基于大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的運營提升的案例。拓展大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的視野，以更好的啟發(fā)數(shù)據(jù)分析在業(yè)務(wù)運營提升思路。 |
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第一天 課程上午主要分享數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概述、流程以及有效利用數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵，尤其是數(shù)據(jù)分析如何更好的擁抱大數(shù)據(jù)時代背景下的分析方法；下午為客戶畫像、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于營銷活動優(yōu)化、用戶分群驅(qū)動精細化運營、個性化推薦驅(qū)動精準(zhǔn)營銷的相關(guān)內(nèi)容。 |
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Part 1 如何做有效的數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容簡介：本部分介紹數(shù)據(jù)分析的基本流程、常見問題、常見的數(shù)據(jù)研究方法，尤其是數(shù)據(jù)分析人員如何和數(shù)據(jù)應(yīng)用方更有效的合作，驅(qū)動業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化運營；同時介紹數(shù)據(jù)分析不同的應(yīng)用場景，以及企業(yè)應(yīng)該如何從無到有搭建數(shù)據(jù)團隊、搭建數(shù)據(jù)分析體系、設(shè)計數(shù)據(jù)驅(qū)動的組織架構(gòu)（有效的組織架構(gòu)是數(shù)據(jù)化運營戰(zhàn)略落地的保障） 開篇：從一個successful story開始 1.1數(shù)據(jù)分析的流程 1.2常見的數(shù)據(jù)收集方法和研究方法 1.3搭建數(shù)據(jù)分析體系：數(shù)據(jù)分析應(yīng)用體系－驅(qū)動企業(yè)數(shù)據(jù)化運營的不同應(yīng)用場景 1.4搭建數(shù)據(jù)分析團隊：數(shù)據(jù)分析團隊組織結(jié)構(gòu) 1.5分析師與數(shù)據(jù)應(yīng)用方如何有效合作 1.6蘑菇理論－一流互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)推崇備至的方法 1.7如何梳理企業(yè)的數(shù)據(jù)和智能化應(yīng)用場景并進行規(guī)劃和落地應(yīng)用 案例：從無到有到有，搭建數(shù)據(jù)分析體系和完整的數(shù)據(jù)團隊 將獲得的收獲：掌握如何系統(tǒng)的搭建數(shù)據(jù)分析體系和數(shù)據(jù)團隊，以及數(shù)據(jù)分析如何有效的幫助業(yè)務(wù)提升。 |
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Part 2 數(shù)據(jù)分析必備方法－問題樹分析方法 內(nèi)容簡介：本部分介紹如何利用問題樹（issue tree）來分析問題。問題樹（issue tree）能保證解決問題的過程的完整性和邏輯性，是分析問題尤其是數(shù)據(jù)分析必須要掌握的方法。 2.1一個日常案例 2.2建立問題樹的兩種方法 2.3問題樹分析方法的幾個關(guān)鍵 2.4嘗試用問題樹分析問題 案例：如何通過數(shù)據(jù)分析來提升會員收入 將獲得的收獲：問題樹（issue tree）是國際知名咨詢公司麥肯錫公司咨詢顧問最常用的問題分析方法，合理的使用該方法可以讓數(shù)據(jù)分析的思路更加系統(tǒng)化，更加全面，數(shù)據(jù)分析的結(jié)論和建議更容易落地。 |
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Part3 精細化運營基礎(chǔ)——客戶畫像 內(nèi)容簡介：客戶畫像是精細化運營的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。本部分講介紹客戶用戶畫像的價值、客戶畫像的方法和構(gòu)成、以及常見應(yīng)用場景 3.1客戶畫像的價值 3.2客戶畫像的構(gòu)建和技術(shù)要求 3.3客戶畫像的組成部分 3.4客戶畫像的應(yīng)用場景 案例：移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用畫像 將獲得的收獲：掌握如何從零開始搭建用戶畫像體系，掌握客戶畫像體系都有哪些關(guān)鍵的構(gòu)成，客戶畫像都有哪些常見的誤區(qū)和陷阱，如何避免。 |
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Part4 數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于營銷活動優(yōu)化 內(nèi)容簡介：本部分介紹最為常見的營銷活動優(yōu)化的分析方法。 4.1 通過ABtest優(yōu)化營銷活動 4.2 通過數(shù)據(jù)挖掘提升營銷效果案例（successful story） 案例：一個月周期的大型網(wǎng)上活動如何優(yōu)化 將獲得的收獲：避免拍腦袋做活動，掌握如何通過數(shù)據(jù)分析有效的對營銷活動做系統(tǒng)化的優(yōu)化。 |
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Part5 客戶分群數(shù)據(jù)分析方法與精細化營銷 內(nèi)容簡介：本部分介紹客戶分類方法和模型在精細化運營及營銷中的應(yīng)用。 5.1需要客戶分類（客戶細分）的常見場景 5.2客戶分類常用算法和方法介紹 5.3客戶分類實踐案例（successful story） 案例：電商用戶分群與精細化營銷 將獲得的收獲：掌握最容易操作，也是最為經(jīng)典的客戶分群方法，并掌握如何根據(jù)不同客戶群體的特征做可落地的運營優(yōu)化。 |
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Part6 個性化推薦與精準(zhǔn)營銷 內(nèi)容簡介：個性化推薦是大數(shù)據(jù)時代最常用的驅(qū)動精準(zhǔn)用戶營銷的核心方法。本部分將介紹個性化推薦的原理、常見算法、應(yīng)用關(guān)鍵、應(yīng)用場景，以及具體的應(yīng)用案例。 6.1個性化推薦概述 6.2個性化推薦應(yīng)用關(guān)鍵和場景 6.3個性化推薦應(yīng)用案例（successful story） 案例：商品如何做個性化推薦、新聞如何做個性化推薦、音樂如何做個性化推薦 將獲得的收獲：掌握產(chǎn)品經(jīng)理或運營人員在個性化推薦中如何更好的發(fā)揮作用，如何讓個性化推薦效果更好；掌握個性化推薦的關(guān)鍵成功要素；了解個性化推薦可能會陷入的誤區(qū)甚至是失敗，以及如何避免；了解新聞推薦、商品推薦的算法原理；掌握個性化推薦的關(guān)鍵構(gòu)成模塊。 |
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第二天 課程上午主要為精細化運營的相關(guān)數(shù)據(jù)分析、轉(zhuǎn)化率提升、渠道質(zhì)量數(shù)據(jù)分析內(nèi)容；下午為客戶價值分析、客戶生命周期管理的相關(guān)內(nèi)容。 |
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Part1 數(shù)據(jù)支持產(chǎn)品精細化運營監(jiān)控 內(nèi)容簡介：本部分介紹最常用也是最實用的構(gòu)建監(jiān)控數(shù)據(jù)體系，并容易實施監(jiān)控的精細化運營數(shù)據(jù)監(jiān)控方法。 1.1構(gòu)建監(jiān)控體系來及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品運營的異動和用戶問題 1.2通過客戶/用戶關(guān)鍵觸點（漏斗模型和轉(zhuǎn)化率分析）監(jiān)控發(fā)現(xiàn)用戶體驗問題并優(yōu)化（successful story） 案例：網(wǎng)絡(luò)社區(qū)如何做KPI異動分析，并建設(shè)數(shù)據(jù)監(jiān)控體系 將獲得的收獲：避免數(shù)據(jù)下跌較長時間才發(fā)現(xiàn)，通過數(shù)據(jù)監(jiān)控最大程度上的提前發(fā)現(xiàn)問題，減少損失。掌握數(shù)據(jù)下跌最常見的分析方法，并掌握如何有效的建設(shè)數(shù)據(jù)監(jiān)控體系，以及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)下跌原因。 |
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Part 2 電商收入與轉(zhuǎn)化率提升分析 內(nèi)容簡介：本部分介紹電商收入的分析方法，并重點介紹如何提升轉(zhuǎn)化率的數(shù)據(jù)分析方法。 2.1收入拆解和分析 2.2轉(zhuǎn)化率拆解和分析（重點） 案例：電商收入和轉(zhuǎn)化率分析 將獲得的收獲：掌握如何提升轉(zhuǎn)化率的數(shù)據(jù)分析方法；基于轉(zhuǎn)化率分析的結(jié)果，定位運營改進的方向 |
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Part3 運營數(shù)據(jù)體系與精細化運營數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容簡介：本部分介紹移動APP精細化運營的數(shù)據(jù)化運營體系A(chǔ)ARRR模型，包括Acquisition客戶獲取、Activation客戶活躍、Retention客戶留存、Revenue獲取收入、Refer自傳播，和常見的分析和監(jiān)控方法。值得注意的是，在當(dāng)今社交媒體盛行的背景下，通過激發(fā)客戶自傳播成為節(jié)省推廣費用的有效辦法，而相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化則顯得尤為重要。 3.1 客戶獲取的數(shù)據(jù)分析體系 3.2 客戶活躍的數(shù)據(jù)分析體系 3.3 客戶留存的數(shù)據(jù)分析體系 3.4 客戶收入的數(shù)據(jù)分析體系 3.5 客戶自傳的數(shù)據(jù)分析體系 案例：移動APP數(shù)據(jù)分析體系建設(shè) 將獲得的收獲：掌握如何從無到有建設(shè)移動APP的完整數(shù)據(jù)分析體系，包括如何有效的評估APP發(fā)展的健康度；移動APP核心KPI如何有效拆解，并通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)重點改進方向。 |
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Part 4營銷推廣渠道質(zhì)量數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容簡介：移動應(yīng)用（APP或游戲）常常在營銷渠道發(fā)展新用戶方面花大量的金錢，而渠道方可能會利用不正當(dāng)?shù)氖侄危ㄉ踔潦亲鞅祝﹣碜鐾茝V，如何有效的分析渠道質(zhì)量，本部分將介紹相關(guān)常見的方法。 4.1渠道質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析維度 4.2渠道質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析方法（successful story） 案例：移動APP推廣渠道質(zhì)量分析和優(yōu)化策略 將獲得的收獲：如何通過數(shù)據(jù)分析有效的發(fā)現(xiàn)渠道質(zhì)量問題，可規(guī)避在推廣上不必要的浪費；同時，掌握基于數(shù)據(jù)分析的渠道優(yōu)化策略。 |
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Part 5 客戶價值計算和分析 內(nèi)容簡介：本部分介紹客戶生命周期管理的常見計算方法和應(yīng)用案例 5.1客戶生命周期定義和計算 5.2客戶生命周期價值常見計算方法 5.3客戶生命周期價值應(yīng)用案例（successful story） 案例：網(wǎng)絡(luò)游戲客戶生命周期價值計算 將獲得的收獲：清晰合理的計算出每個客戶的價值，才能夠更好的對不同價值人群做不同運營策略。通過案例，將掌握如何合理的計算客戶價值，尤其是客戶全生命周期的價值。 |
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Part 6客戶生命周期管理和應(yīng)用 內(nèi)容簡介：本部分介紹游戲客戶生命周期管理的建模方法和應(yīng)用案例 案例：網(wǎng)絡(luò)會員產(chǎn)品的客戶生命周期管理 將獲得的收獲：基于數(shù)據(jù)分析的客戶生命周期管理是會員管理的最常用和科學(xué)的方法。通過案例，將了解如何基于數(shù)據(jù)分析來區(qū)分不同客戶所處的客戶生命周期階段（六個階段：潛在客戶、磨合期、成長期、成熟期、衰退期和流失），并對重要的生命周期階段進行基于數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化運營策略。 |
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Part 7 大數(shù)據(jù)分析在不同行業(yè)的應(yīng)用趨勢 7.1大數(shù)據(jù)分析在重點行業(yè)的應(yīng)用案例 7.2大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用過程中的誤區(qū)和提示 案例：零售行業(yè)案例、影視行業(yè)案例、房產(chǎn)行業(yè)案例、金融行業(yè)案例等。 將獲得的收獲：更加全面的了解不同行業(yè)通過數(shù)據(jù)分析，尤其是基于大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的運營提升的案例。拓展大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的視野，以更好的啟發(fā)數(shù)據(jù)分析在業(yè)務(wù)運營提升思路。 |
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