五是县畜牧水产局陶局长认真总结了本次会议的内容，并提出了三点要求：一要正确认识到能繁母猪保险工作的重要性、目的及意义，这是一项惠农政策，也是为老百姓、养殖户提供服务的一项常规工作。二要认真抓好落实，精心组织实施，要与当地政府汇报好，极力配合完成这项工作。三要加强领导，确保实效。局机关以分管领导为牵头，明确分工，各乡镇动物防疫检疫站站长也要明确分工，切实抓好能繁母猪保险工作的进展，确保这项工作做好、做实，取得实效。 　　什么是小米成功的秘诀? 用雷军自己的话说叫“铁人三项”，分别是硬件，软件和互联网服务。这是指手机。但是智能电视里这铁人三项是什么？我们认为是硬件，内容和云服务。众所周知，小米没有自己做视频内容，而是入股了爱奇艺，入股了迅雷，请了老沉。事实证明，这是个错误，三保险仍然无保险。没有视频内容，电视这个手机和电脑之后的第三大智能硬件品类就玩不转。相反乐视在通过内容玩转了电视和PC之后已经开始逆袭手机。事实证明，裕培信息科技,互联网大数据挖掘，手机是最接近PC的开放经济，电视是不接近PC的封闭经济，封闭经济逆袭开放经济，有先天的优势。马云看准了这一点，一开始就毫不犹豫地做内容，而伴随着阿里对优酷的全资收购，和对YunOS的倾情投入（今年阿里YunOS手机的出货量会接近小米的一半）和对天猫魔盒的大规模补贴，阿里也可以说自己是个两个或者两个半项铁人了。 　　现代服务业主要包括现代物流业、科技服务业、金融保险业、信息服务业、商务服务业。多年来，裕培信息科技,互联网大数据挖掘，服务业始终是发达国家经济结构中增长最快的产业，增加值占国内生产总值的比重超过了1/3。对我国而言，长期以来服务业占国内GDP的比重较低，因此加快发展服务业战略意义重大：可以改变我国经济增长主要依靠工业带动和数量扩张的非良性循环，提高我国参与国际分工的地位，增强自主创新能力、建设创新型国家，走新型工业化道路，实现可持续发展。 这是一个互联的世界，点与点的数据的交换，线与线的信息的连接。如何理解你所看到的数据？如何探索数据的模式？如何寻找数据间的相关性？如何从你所有的数据中去挖掘商业机会？一切等待思考和解答…… 本课程从实际的市场营销问题出发，构建数据分析与数据挖掘模型，以解决实际的商业问题。并对大数据分析与挖掘技术进行了全面的介绍，通过从大量的市场营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘客户行为特点，实现精准营销，帮助市场营销团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及运营决策。 通过本课程的学习，达到如下目的： 1、 了解大数据营销内容，掌握大数据在营销中的应用。 2、 了解基本的营销理论，并学会基于营销理念来展开大数据分析。 3、 熟悉数据挖掘的标准过程，华夏玻璃网,广州裕培信息科技有限公司，掌握常用的数据挖掘方法。 4、 熟悉Excel数据分析工具，能够利用Excel和SPSS软件解决实际的营销问题（比如定价/因素影响/预测/客户需求/客户价值/市场细分等）。 授课时间： 2天时间 授课对象: 系统支撑、市场营销部、运营分析部相关技术及应用人员。 本课程由浅入深，结合原理主讲软件工具应用，不需要太深的数学知识，但希望掌握数据分析的相关人员。

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课程大纲: 第一部分、大数据营销的概述 1、 大数据时代带来对传统营销的挑战 2、 数据挖掘在营销中的典型应用 3、 客户生存周期中的大数据应用 4、 Excel的规划求解工具简介 第二部分：定价策略分析 营销问题： 产品如何实现最估定价？套餐价格如何确定？采用哪些定价策略可达到利润最大化？ 1、 常见的定价方法 2、 产品定价的理论依据 需求曲线与利润最大化 如何求解最优定价 案例：产品最优定价求解 3、 如何评估需求曲线 价格弹性 曲线方程（线性、乘幂） 4、 如何做产品组合定价 5、 如何做产品套餐定价 最大收益定价（演进规划求解） 避免价格反转的套餐定价 案例：电信公司的宽带、IPTV、移动电话套餐定价 6、 非线性定价原理 要理解支付意愿曲线 支付意愿曲线与需求曲线的异同 案例：双重收费如何定价（如会费 按次计费） 7、 阶梯定价策略 案例：电力公司如何做阶梯定价 8、 数量折扣定价策略 案例：如何通过折扣来实现薄利多销 9、 定价策略的评估与选择 案例：零售公司如何选择最优定价策略 10、 航空公司的收益管理 收益管理介绍 如何确定机票预订限制 如何确定机票超售数量 如何评估模型的收益 案例：FBN航空公司如何实现收益管理（预订/超售） 第三部分：影响因素分析 营销问题：哪些是影响市场销量的关键因素？比如，产品在货架上的位置是否对销量有影响？价格和广告开销是如何影响销量的？ 1、 相关分析（因素影响的相关性分析，相关程度计算） 相关系数 解读相关系数 案例：体重与腰围的相关分析 案例：推广费用与销售金额的相关分析 演练：家庭生活开支的相关分析 2、 方差分析（影响关键因素分析，影响因素组合分析） 方差分析模型及适用场景 单因素分析/多因素分析 案例：终端陈列位置对销量的影响分析 案例：广告形式、地区对销量的影响因素分析 第四部分： 销售预测分析 营销问题：如何预测未来的产品销量？如果产品跟随季节性变动，华夏玻璃网,广州裕培信息科技有限公司，该如何预测？ 1、 销量预测与市场预测——让你看得更远 预测模型介绍 2、 回归模型 回归模型用于因素影响判断 回归模型原理及适用场景 解读回归方程的五步法 案例：营销费用预算分析（推广费用与销售额的回归分析） 3、 寻找最佳回归拟合线来判断和预测（模型优化思路） 如何判断是否可以用回归分析来作预测 如何判断线性回归的预测准确性 如何判断自变量对目标变量是否有显著影响 如何处理异常数据（残差与异常值排除） 如何进行非线性关系检验 如何进行相互作用检验 如何检验误差项 案例：汽车销量预测分析 案例：工龄、性别与销量的回归分析 4、 时序分析（基于时间的预测） 移动平均 指数平滑模型 案例演练：电视机销量预测分析 5、 季节性预测模型 季节性回归模型的参数 常用季节性预测模型（相加、相乘） 案例：美国航空旅客里程的季节性趋势分析 案例：产品销售季节性趋势预测分析 6、 S曲线与新产品销量预测 如何评估销量增长的拐点 珀尔曲线与龚铂兹曲线 案例：如何预测产品的销售增长拐点，以及销量上限 7、 自定义模型（如何利用规划求解进行自定义模型） 案例：如何对客流量进行建模及模型优化 第五部分： 客户需求分析 营销问题：如何评估客户购买产品的可能性？或者说，影响客户购买意向的产品关键特性是什么？ 1、 逻辑回归模型 逻辑回归模型原理及适用场景 评估客户购买产品的概率 案例：杂志社订阅模型 消费者品牌选择模型分析 案例：品牌选择模型分析，你的品牌适合哪些人群？ 2、 离散选择分析 如何评估客户购买产品的概率 如何指导产品开发？如何确定产品的重要特性 如何评估品牌价值 竞争下的产品动态调价 如何评估产品的价格弹性 案例：产品开发与设计分析 案例：品牌价值与价格敏感度分析 案例：纳什均衡价格 第六部分：客户价值分析 营销问题：如何评估客户的价值？不同的价值客户有何区别对待？ 1、 如何评价客户生命周期的价值 贴现率与留存率 评估客户的真实价值 使用双向表衡量属性敏感度 变化的边际利润 案例：评估营销行为的合理性 2、 RFM模型（客户价值评估） RFM模型，更深入了解你的客户价值 RFM模型与市场策略 RFM模型与活跃度 案例：淘宝客户价值评估与促销名单 第七部分：销售资源分配 营销问题：市场营销经理如何分配稀缺资源？比如资金分配，陈列空间分配，销售人员分配，等等。 1、 对资源-响应的建模 乘幂曲线 Adbudg曲线 龚铂兹曲线 案例：电话与销量的关系 2、 优化销售活动分配 如何实现资源分配 第八部分：其它市场营销方法 1、 如何衡量广告效益 2、 媒体选择模型 授课方式： 理论精讲 案例演练 实际业务问题分析 Excel实践操作 SPSS实践操作 本课程突出数据分析的实际应用，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，进行大数据的分析与挖掘，介绍常用的模型，以及模型适用场景，通过演练操作，以达到提升学员对营销数据的分析以及对数据模型的深入理解。 面向数据分析部等专门负责数据分析与挖掘的人士，专注大数据挖掘工具SPSS Statistics的培训。本课程培训覆盖以下内容：1、数据挖掘标准流程。2、数据挖掘模型原理。3、数据挖掘方法及应用。本课程从实际的业务需求出发，对数据分析及数据挖掘技术进行了全面的介绍，通过大量的操作演练，帮助学员掌握数据分析和数据挖掘的思路、方法、工具，从大量的企业经营数据中进行分析，发现业务运作规律，进行客户洞察，挖掘客户行为特点，消费行为，实现精准营销，帮助运营团队深入理解业务运作，以达到提升学员的数据综合分析能力，支撑运营决策的目的。 通过学习，达到如下目的： 1、了解大数据基础知识，理解大数据思维方式。 2、了解数据分析与数据挖掘的基本知识（统计、分布、概率等）。 3、掌握数据挖掘的基本过程和步骤，掌握数据挖掘的方法。 4、理解数据挖掘的常见模型，原理及适用场景。 5、熟练掌握Modeler基本操作，能利用Modeler进行数据挖掘。

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