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阿里巴巴集團(tuán)數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)化運(yùn)營專家

?  15年以上數(shù)據(jù)挖掘和分析經(jīng)驗(yàn)，擁有海外及本土數(shù)據(jù)挖掘工作經(jīng)驗(yàn)，熟悉挖掘模型搭建、價(jià)值鏈優(yōu)化、市場型數(shù)據(jù)庫營銷戰(zhàn)略規(guī)劃設(shè)計(jì)，15年以上商業(yè)智能分析高級經(jīng)驗(yàn)，15年數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘與建模應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)；接受過系統(tǒng)的專業(yè)培訓(xùn)，多年負(fù)責(zé)阿里巴巴多條產(chǎn)品線的數(shù)據(jù)分析挖掘工作，對總體技術(shù)把關(guān)和分析課題進(jìn)行框架設(shè)計(jì)、指導(dǎo)；

?  最近兩年領(lǐng)導(dǎo)、參與、見證了東風(fēng)集團(tuán)及各子公司近兩年來90%的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目和數(shù)據(jù)化項(xiàng)目，對于汽車行業(yè)和制造業(yè)的大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀有切身的體會(huì)和感悟。

?  有較強(qiáng)的溝通、協(xié)調(diào)能力；工作認(rèn)真細(xì)致，具親和力與服務(wù)意識(shí)；處事具有一定的靈活性，能夠承受工作壓力。

?  2013年6月出版的個(gè)人專著《數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)化運(yùn)營實(shí)戰(zhàn)—思路、方法、技巧與應(yīng)用》，出版五年來已經(jīng)重印15次，受到讀者和出版界好評，長居當(dāng)當(dāng)、京東等計(jì)算機(jī)技術(shù)類圖書暢銷榜。是公認(rèn)的國內(nèi)數(shù)據(jù)化運(yùn)營的暢銷書

本課程共分為4個(gè)模塊，穿插課堂教學(xué)和實(shí)際案例演示討論，培訓(xùn)時(shí)間共2個(gè)工作日（12個(gè)小時(shí)）完成，不包括答疑 (Q&A) 時(shí)間。

模塊1 – 大數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)（3小時(shí)）

1) 現(xiàn)代企業(yè)競爭面臨的挑戰(zhàn)

2) 大數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)的選擇

3) 傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型的頂層架構(gòu)和實(shí)施路徑及案例分享（東風(fēng)汽車集團(tuán)案例）

4) “ 企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營”是什么？

5) “企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營”全景鳥瞰

6) “企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營”戰(zhàn)略中組織架構(gòu)和具體角色？

7) 企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營的典型場景和相關(guān)的分析挖掘技術(shù)概述

8) 目標(biāo)客戶典型特征分析（客戶畫像）、客戶360的全景指標(biāo)體系

9) 目標(biāo)客戶的預(yù)測響應(yīng)模型（活躍用戶流失預(yù)測模型實(shí)戰(zhàn)跟蹤分享）

10) 運(yùn)營群體的活躍度分析（指標(biāo)定義）（精準(zhǔn)營銷的用戶活躍度指標(biāo)創(chuàng)建案例）

11) 交叉銷售模型（條條大道通羅馬，多種算法回答同樣的問題，實(shí)際案例）

12) 目標(biāo)用戶分層進(jìn)化金字塔（B2B交易用戶的分層模型實(shí)戰(zhàn)案例）

13） 商品推薦模型（個(gè)性化推薦，推薦算法）

14）數(shù)據(jù)產(chǎn)品（數(shù)據(jù)產(chǎn)品的目的，BAT的實(shí)踐，一個(gè)新型的職業(yè)和專業(yè)，app）

15）精細(xì)化運(yùn)營平臺(tái)的案例（淘寶案例），l 汽車行業(yè)客戶維系的營銷框架及實(shí)施（本田汽車案例）

16）決策支持（有企業(yè)自身的數(shù)據(jù)，更有行業(yè)的宏觀數(shù)據(jù)；有微觀的深入分析挖掘，更有宏觀的統(tǒng)計(jì)和調(diào)研）

17）互聯(lián)網(wǎng) ：

18）互聯(lián)網(wǎng)思維的本質(zhì)

19）從IT到DT

20）工業(yè)4.0與大數(shù)據(jù)分析挖掘

模塊2 – 業(yè)務(wù)人員的數(shù)據(jù)分析意識(shí)和基本技能

1) 運(yùn)營人員的基本數(shù)據(jù)能力一覽

2) 業(yè)務(wù)人員與數(shù)據(jù)分析人員的定位和分工

3) 數(shù)據(jù)分析的出發(fā)點(diǎn)和基礎(chǔ)

4) 數(shù)據(jù)化運(yùn)營的核心

5) 細(xì)分的技巧

6） RFM細(xì)分方法

7） 矩陣分析方法

8) 挑選數(shù)據(jù)的原則

9) 數(shù)據(jù)指標(biāo)及其衍生

10）案例：通過一個(gè)線下店鋪kpi分解之后對應(yīng)行動(dòng)點(diǎn)的羅列，演示如何通過行動(dòng)點(diǎn)的提升來最終提升kpi

模塊3 – 數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)實(shí)戰(zhàn)中的主要方法論和主要技術(shù)分享（3.小時(shí)）

1) SEMMA

2) CRISP-DM

3） Tom Khabaza 挖掘九律

4) 數(shù)據(jù)挖掘的主要成熟技術(shù)（回歸、分類、聚類、時(shí)間序列、協(xié)同過濾、KNN、關(guān)聯(lián)分析、

5) 常見的數(shù)據(jù)處理技巧

6) 建模實(shí)戰(zhàn)中常見的思考核心點(diǎn)

7) 業(yè)務(wù)是核心、思路是重點(diǎn)、技術(shù)是工具（輔助）

8) 一個(gè)基本的方法論（HSCTODC）

9) 通過一個(gè)淘寶店鋪的運(yùn)營實(shí)操流程，看網(wǎng)店的數(shù)據(jù)化運(yùn)營（業(yè)務(wù)是核心，思路是重點(diǎn)，技術(shù)是輔佐）（淘寶電商的基本業(yè)務(wù)模式和業(yè)務(wù)背景，一個(gè)行之有效的運(yùn)營流程，貫穿其中的“訂計(jì)劃，選目標(biāo)，監(jiān)控核心指標(biāo)，及時(shí)反饋修正，最終達(dá)成目標(biāo)）（結(jié)合數(shù)據(jù)化運(yùn)營的閉環(huán)之兩個(gè)圖片，打造爆款腦力圖詳解，重點(diǎn)在于前期的行業(yè)分析，細(xì)分市場切入，通過數(shù)據(jù)分析（核心字段比較）選定競爭對手（商品）和我自身的爆款，銷售目標(biāo)分解，每日落實(shí)，每天監(jiān)控實(shí)時(shí)效果和對手核心指標(biāo)，出現(xiàn)問題不僅能及時(shí)發(fā)覺更要能及時(shí)落地到責(zé)任人處理，最終30天-45天完成爆款任務(wù)）

10) 大膽假設(shè)，小心求證

11) 2080原則

12) 結(jié)構(gòu)化思考

13) 即客觀，也主觀

14）應(yīng)客戶需求，重點(diǎn)深入分析一個(gè)實(shí)際案例（從需求提出，到分析思路，到模型技術(shù)介紹，到如何優(yōu)化，到落地應(yīng)用的監(jiān)控、反饋、修正、提高）H層客戶流失預(yù)警挽留模型的項(xiàng)目實(shí)踐。

15) 應(yīng)客戶需求，結(jié)合阿里的實(shí)踐，回答：如何利用手頭工具對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析挖掘（首先要看數(shù)據(jù)如何采集、處理、獲取等前期的工作要準(zhǔn)確、到位、有效；然后是數(shù)據(jù)分析的7個(gè)漸進(jìn)的層次金字塔和分析師成長路徑的金字塔；每個(gè)層次都有實(shí)例舉證；接下來是數(shù)據(jù)化運(yùn)營的落地應(yīng)用環(huán)節(jié)，這里涉及到高層的認(rèn)可和支持，企業(yè)全員的數(shù)據(jù)化運(yùn)營的意識(shí)和氛圍，實(shí)施的監(jiān)控和效果指標(biāo)跟蹤，反饋和優(yōu)化調(diào)節(jié)

模塊4 – 電商內(nèi)外、行業(yè)內(nèi)外的經(jīng)典案例賞析

1) 續(xù)簽數(shù)據(jù)化運(yùn)營平臺(tái)的案例（續(xù)簽預(yù)測模型）；

2) 純自動(dòng)在線續(xù)簽預(yù)測模型案例（純自動(dòng)續(xù)簽?zāi)Ｐ图皯?yīng)用）；

3) H層流失用戶預(yù)警挽留模型及落地應(yīng)用閉環(huán)實(shí)踐；

4) 2014海爾空調(diào)數(shù)據(jù)化營銷實(shí)戰(zhàn)案例討論；

5) 2014招商銀行數(shù)據(jù)化運(yùn)營案例討論；

6) 淘寶電商流程優(yōu)化案例討論（應(yīng)客戶需求）

7)引導(dǎo)學(xué)員實(shí)際在R上操作體會(huì)有趣的聚類小項(xiàng)目（實(shí)際操作，體會(huì)）

9) 主要強(qiáng)調(diào)：算法是簡單的，挖掘建模是簡單的，但是不簡單的（耗時(shí)的）是思路的優(yōu)化和數(shù)據(jù)的收集、清理、清洗、轉(zhuǎn)換

備用模塊 – 我的企業(yè)如何進(jìn)行數(shù)據(jù)化運(yùn)營？

1) 因地制宜、看菜下飯

2) 企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營之路的典型成長圖？l 東風(fēng)汽車集團(tuán)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的困惑和實(shí)施路徑

3) 他山之石，可以攻玉（如何避免前人的教訓(xùn)）

4) 學(xué)員互動(dòng)，針對學(xué)員企業(yè)的實(shí)際問題，相互討論，談?wù)勎业乃悸坊蛘呓?jīng)驗(yàn)

主講課程：

數(shù)據(jù)化運(yùn)營（數(shù)據(jù)挖掘與現(xiàn)代企業(yè)的數(shù)據(jù)化運(yùn)...

業(yè)務(wù)經(jīng)理如何提升數(shù)據(jù)化思維意識(shí)和能力

數(shù)據(jù)分析師如何贏得業(yè)務(wù)部門的認(rèn)可和支持

企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營戰(zhàn)略與戰(zhàn)術(shù)

大數(shù)據(jù)分析挖掘與互聯(lián)網(wǎng) 和工業(yè)4.0

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)化運(yùn)營實(shí)戰(zhàn)