營銷數據分析培訓

Ⅰ 數據分析培訓哪家好光環大數據數據分析培訓價格

大數據培訓班那家好？這個一定要多方面觀察，比如說大數據課程、師資力量、設備等等都是需要你考慮的因素。這些中的每一個因素都能決定著你的學習質量，雖然不是主導因素，但這些條件如果不專業的話，對於想要學習大數據的小夥伴還是很傷的。
接下來我們一個因素一個因素的解決，尋找好的大數據培訓班人人有責！

一、大數據課程。
大數據培訓課程，一定要遵循時代技術發展趨勢，被企業需要的技術才是我們真正要學習的。這里可以參考一下剛剛更新的課程大綱，具體內容如下：
階段一是Java語言基礎，此階段是大數據剛入門階段，主要是學習一些Java語言的概念、字元、流程式控制制等。
階段二是Linux基礎和Hadoop生態體系。此階段主要掌握Linux操作系統的靈活使用。掌握大數據核心技術之一——Hadoop生態體系。
階段三是分布式計算。主要掌握Scala語言的使用、各種數據結構、同時還要深度講解spark的一系列核心概念比如結構、安裝、運行、理論概念等。還有Storm實時開發，Storm主要用來處理實時計算的問題。
階段四主要是實戰項目案例，這一時期應該將所有知識通匯貫通，通過實戰快速培養動手能力，確保一定的工作能力。
階段五是大數據分析相關的技術知識，主要是講解Data Analyze數據分析基礎、數據可視化、sklearn中有三類樸素貝葉斯演算法等等！

二、師資力量。
有了專業的課程是遠遠不夠的，還需要專業人士的輔導教授，才能讓我們快速熟練掌握大數據技術。這些專業人士，首先具備的條件就是在互聯網圈摸爬滾打多年，具備豐富的開發經驗，再就是還要具備多年培訓經驗，知道怎麼將這些技術有效率有成效地傳授出來，這個對我們的吸收很重要。
除了上面的課程和老師外，其實還有一個決定我們學習質量的因素，那就是上課模式，比如說全程面授就是比直播線上總體學習效果好，這個不可否認，畢竟投入越大產出越大！
以上就是我介紹的找優秀大數據培訓班的幾個因素，大家可以酌情參考。

Ⅱ 怎麼提升員工營銷數據

1、充分利用人口統計信息
在互聯網深入和數據體量激增的當下，數據採集和管理相較以前已經有了非常大的飛躍，不同於過去通過市場調查獲得消費者和受眾人口統計信息(如性別、年齡、收入等)的方式，如今獲取信息的廣度和維度有了顛覆性的改變。或是受困於過去傳統的數據統計模式以及對於數據挖掘技術的不了解，目前而言，非常多的營銷人員對於數據的應用依然處於非常淺的層次。
根據2013年一家國外機構報告顯示，通過對市場數據的收集分析發現，在對比的兩組營銷人員中，能夠更多維度利用人口統計信息的營銷人員團隊相較另一組未充分利用人口統計數據的來說，在進行目標市場定位的營銷活動上，市場表現要提升500%。基於消費者信用和興趣標簽進行的營銷活動，轉化率都要明顯高於過去。
2、線下線下結合
消費者購買行為的多樣性，讓越來越多的營銷人員在活動渠道的選擇上也傾向於多渠道化，很多過去不常追蹤和分析的數據如今也納入企業的跟蹤范圍。隨著O2O觀念的深入人心，營銷的未來是通過線上互動促進線下購買的方式也被越來越多企業所接受和認可。這也就要求營銷人員在數據分析上要實現線上與線下數據的互通，通過數據指導活動的開展。
3、數據分析與營銷行動的緊密聯系
傳統的數據分析用來總結，而如今的數據挖掘則用來預判。隨著數據收集和分析能力的提升，越來越多的企業希望通過數據預測市場的發展趨勢。比如美國運通公司通過IBM建立的SPSS預測建模軟體進行「可能產生風險客戶」的預判，以減少可能產生的損失。在營銷活動上，每個階段與數據採集和分析緊密結合，及時與各部門溝通，共享數據結果，能夠在營銷活動為正式開始前就推動ROI，並在活動進行中不斷調整以實現最終效益的最大化。
4、培訓專門的數據分析員
即便很多企業認識到數據的重要性，但在真正的數據運用上的投入卻並不如他們認為的那樣多。准確嚴謹地使用數據，並使數據發揮最大的效用，除了需要在內部設立專家團隊、請求外部援助或是購買新技術之外，還需要加大專門的數據分析人員的培訓。讓數據不僅僅運用在營銷活動的各個階段，更是貫穿在企業整個的商業活動中。

Ⅲ 如何進行營銷數據分析

營銷數據分析大多時候下就是銷售數據分析，可以這樣處理：整理好銷售中需要關注的數據維度，將其做成可視化儀表盤，定期更新數據就行，銷售數據主要包括這些維度：

1、銷售外勤管理

作為一個小領導，每天都要看下屬的客戶拜訪情況，團隊的成員會在協同軟體上詳細記錄自己的拜訪的情況，包括客戶名稱、行業和具體情況 ，由我來做匯總工作。

銷售排名：優秀的銷售都喜歡拼第一，所以銷售龍虎榜尤為重要，每天莓菌會通過實際業績排名對前三名員工給予相應的獎勵，老闆也會通過排行榜了解各部門業績情況。

客戶排行榜：客戶方面也會做成交額匯總，因為大客戶是需要定期維護的。對於有些大客戶，成交額下降可以提醒我們及時做好補救。

庫存管理：對於銷售而言，了解公司庫存會節約很大的成本，因為一旦缺貨就會影響正常的交付時間。通過圖表來了解產品銷售情況，哪些產品賣的好一目瞭然。

這些數據都是銷售比較關注的數據，可以在BDP個人版上做好可視化圖表，然後直接通過「分享」直接將數據結果分享給Boss。而且每周在BDP上追加數據（要是是直連資料庫或第三方平台數據，那數據都不需要追加，數據是自動更新的），省事很多很多，數據結果圖表也就更新了，分析效率提高了很多！

Ⅳ 有人上過陳劍的《銷售數據分析》這門課么上得怎麼樣

我去年是由企力培訓教育安排上了陳老師的《銷售數據分析》,
陳老師上得很好，結合案例，講得十分精彩，課堂氛圍輕松，大家都很喜歡

Ⅳ 營銷人員該如何搞定數據分析

通過數據分析，營銷人員可以找到以下問題的答案。

問題一：流量從哪裡來?

互聯網時代就是流量的時代，得流量者得天下，但是做了這么多營銷推廣，究竟哪個渠道是有效的渠道的質量又該如何比較。

問題二：吸引來的用戶為什麼沒有轉化?引流曝光率上去了，轉化率卻不高，苦於沒有優化的方向。問題到底出在哪裡?

問題三：ROI如何提升?

ROI是衡量營銷效果的終極標准，也是營銷人員考核的核心指標。如何提升ROI也是營銷人員始終需要考慮的問題。

2、像搜索一樣簡單的數據分析工具

但是，如何才能更快地學會數據分析，提升自己的營銷力，也成為了廣大營銷人員和營銷團隊的難題。畢竟，平時的工作時間緊任務重，想要做出好看實用的圖表，又需要花費大量的時間。幸運的是，數據分析工具已經取得了很大的進步，學習成本也越來越低，只需要找到正確的工具，營銷人員很快就能搞定數據分析。

而DataFocus就是這樣一款為營銷人員准備、學習成本低、只需10分鍾就能上手做出精美圖表的數據分析系統。

DataFocus和一般的數據分析工具不同，它最大的特點是可以用類自然語言來交互，只需像使用搜索引擎一樣輸入問題，DataFocus就能自動進行數據分析和可視化呈現。

3、數據導入到數據可視化

進入DataFocus之後，左側有數據管理、搜索、數據看板等版塊。數據管理可以上傳和管理數據，搜索就是對數據進行分析和做各種圖表;數據看板可以展示數據分析的結果。

關於營銷人員該如何搞定數據分析，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅵ 電商營銷數據分析這門課程模塊三如何進行營銷數據分析的知識點有哪些

電商營銷數據分析這門課模塊三如何進行營銷數據分析的知識點包含模塊導引,單元一電子商務營銷分析包含什麼,單元二營銷分析體系的搭建,單元三營銷分析維度,單元四如何進行廣告效果分析。

Ⅶ 想做營銷策劃方面的工作，需要培訓下哪些方面的技能

最基礎的知識技能，這可以說是從事策劃工作者都必須掌握的一項技能。主要包括：營銷整體策劃的知識和技能、產品策劃品牌策劃知識和技能、卓越的文案功底等。

其中，營銷整體策劃的知識和技能中又包括，SWOT分析、消費者洞察分析，4P及延伸的6P到後來的11P營銷框架，4C的理念和整合營銷的理論基礎等知識；產品策劃品牌策劃知識和技能，包括：產品規劃、波士頓矩陣、通用矩陣、品牌規劃、品牌價值、品牌寫真等知識。

進階性知識技能，既然是網路互聯網時代，那麼在做營銷策劃時就需要掌握更多的網路方面的一些技能知識，包括：網站規劃知識和技能、SEM方面知識和技能、網路推廣傳播知識和技能、數據分析知識和技能以及網路文化和網民心理分析等技能。

網站規劃知識和技能包括，網站主流布局、網站結構規劃、網站功能以及網站客戶體驗等內容；SEM方面知識和技能，包括關鍵詞的策略，SEO方案怎麼寫、SEO怎麼執行等內容；網路推廣傳播知識和技能，包括網路推廣傳播方式、推廣方案、推廣執行等；網路文化和網民心理，包括對網路平台、產品、新產品、發展趨勢，網路圈子，網路特性等各方面的把握；而數據分析，可以說是這些內容最能夠體現時代特性的一點，因為這是區分網路營銷和傳統營銷最重要的特性，網路營銷是可量化監測、監督的，所以數據監測統計分析方面是非常重要的一項技能。

Ⅷ 服裝營銷數據分析員都做些什麼日常工作呢

通過分析數據來優化目前的銷售策略，提高銷售業績~

售罄率

售罄率是指一定時間段某種貨品的銷售占總進貨的比例，是根據一批進貨銷售多少比例才能收回銷售成本和費用的一個考核指標，便於確定貨品銷售到何種程度可以進行折扣銷售清倉處理的一個合理尺度。（來自網路）

結合服裝，一般服裝的銷售生命周期為3個月，如果在三個月內，不是因為季節、天氣等原因，衣服的售罄率低於60％，則大致可判斷此產品的銷售是有問題的，當然也不必等到三個月後才可以確定。三個月內，第一個月尺碼、配色齊全，售罄率會為40～50％，第二個月約為20～25％，第三個月因為斷碼等原因，售罄率只會有5～10％。當第一個月的售罄率大大低於 40％時，且無其他原因時，就有必要特別關注，加強陳列或進行推廣了。

以下圖為例，因為是8、9的數據，我們不難發現，天氣因素導致襯衫、連衣裙的售罄率比較低，在決策的時候可以考慮9月之後停止或者減少進貨；而本該熱賣的風衣、衛衣售罄率也很低，那我們需要思考問題出在哪裡，款式還是價格還是位置不起眼？從而做出下一步的銷售計劃。

數據圖表、數據報告均來自BDP個人版~

Ⅸ 市場營銷專業做運營好還是數據分析好

由於市場營銷專業學科是近20年才從國外引入的「舶來品」，所以目前國內企專業整體的市場屬營銷水平還比較低。企業的市場營銷人員大部分都是從其他專業或行業發展過來的，很多高級市場營銷管理人員也沒有接受過系統的營銷知識培訓和學習，做市場完全靠的是他們的經驗和對行業發展前景的感覺，市場運作的科學性、系統性不強。這種狀況已經難以適應國內、國際不斷提高的市場競爭水平。因此，企業急需那種具備系統營銷知識和技能的人才，特別是高級市場策劃和管理人員。
如果到企業的市場部之類部門就業，做運營，職位一般是「市場專員/市場經理——策劃專員/策劃經理——品牌專員/品牌經理——渠道專員/渠道經理」，收入高低主要取決於你的能力，績效考核相關性強，對自己的能力有信心的話，發展的空間非常大。
如果你想做市場分析和研究，進入一些市場研究機構做數據分析類，比如新生代、零點、CTR等，不過可能會枯燥一些。這個還是看個人興趣。

Ⅹ 學習銷售數據分析應該具備什麼樣的基礎

看你要學到什麼程度了
如果簡單的分析，統計分析+用戶使用手冊白皮書，或者教程就可以了
如果深一點，可能需要學習sas語言，自己編寫演算法啥的~如果只是做SAS coding，學會不需要任何基礎，拿幾本參考書簡單看看就可以了；
SAS programming有兩個certification，base programming估計有參考資料的話一到兩個月即可；advanced programming再看個兩三個月也基本能考出來；這里我是說普通人的理解和學習能力下
當然做程序員要往深里做的話，對IT架構的sense是必需的

如果你是要用SAS做分析的話，那就博大精深了；
首先，你要有統計學的知識和背景，基本的回歸，方差分析，假設檢驗這一類的知識要熟練運用，高深點的，神經元網路之類的就更復雜了；更專業性一點的，還有很多文本分析的知識，分詞啦，語意規則啦...
更重要的，你要有業務知識；做哪個行業，哪個領域的分析，最核心的還是要了解業務知識和其中的規律，然後才能針對不同的實際情況作出統計學分析
這個就不可能一蹴而就了，要做一個領域的SAS分析專家，要在這個領域有很多年經驗才行；當然一旦成了專家，你的職業道路也會開闊許多...