商业数据分析

总经理，总监、各部门主管，财务部、信息中心、市场部、营销部和企划部等相关部门工作人员，以及对数据分析和统计有兴趣的人士。

【课程价值】
本课程着眼于商业数据的分析和统计，教授如何挖掘数据背后的规律和隐含的信息。通过学习本课程您将可以掌握商业数据分析的重要概念和高级技能，提升科学管理和科学决策的水平，做出科学合理的分析报告！

【增值服务】
◇ 提升：每位学员可获赠1人次的由南方电商网组织的电子商务专题讲座（价值2000元），一年内有效。
◇ 人脉：学员可获赠2人次南方电商网电商沙龙活动资格（价值2000元）。

学员参加培训，考试合格颁发邦洲科技的《助理商业数据分析师》职业证书。
合格学员可申请办理工业和信息化部教育与考试中心《数据库管理员》国家职业技术证书。该认证具有国家政府认可、信息产业行业认可的双重权威性。为用人部门录用和考核工作人员提供一个统一、客观、公正的标准，评价结果可以作为人员择业、人才流动、选拔干部的重要凭证。证书代表持有人达到相关职业资格的技术水平，中文书写，全国通用（含香港、澳门）。

【课程大纲】

一、商业分析概述
经过多年的信息化建设，企业积累了大量数据，那么如何才能更好的进行数据的统计分析和挖掘工作？通过解析不同企业的数据应用实践，本节与您分享商业数据分析的总体框架应如何搭建。
1. 什么是数据分析？
2. 数据挖掘的标准化流程
3. 数据分析的硬件和软件架构
4. 应该分析什么？从哪些维度分析？
5. 常用的数据分析与挖掘工具介绍

二、指标分析
指标分析是一种快速的企业绩效分析手段，是衡量企业健康状况的健康指标， 本节介绍如何通过指标构建数据分析模型。
1. 从一个绩效考核表说起
2. 人脑的思考维度极限与分析维度组合
3. 把KPI指标和管理理念相结合
4. 搭建分析模型分析营销状况
5. 基于市场营销指标的矩阵分析
6. 利润分析矩阵
7. 案例分析

三、销售分析
销售分析的目的是了解企业日常运营和销售过程中存在的问题。
1. 案例：您发现了哪些营销问题？
2. 销售分析的常见误区
3. 销售资源分析模型
4. 建立模型的思维方式
5. 业务的常见分类维度

四、数据规划和数据收集简介
没有数据，营销分析就成了空中楼阁。本节介绍数据搜集的思路和方法，为营销分析奠定坚实的基础。
1. 思考：应该采集哪些数据
2. 数据来源和收集途径
3. 阶段的数据获取
4. 数据收集案例
5. 数据的二次加工与提炼

五、常用分析方法
数据分析不是空洞理论，还需要有科学的技术手段和方法，本节演练常用的数据分析方法
1. 多产品的相关性分析
2. 销售周期分析
3. 销售趋势分析
4. 销售结构分析
5. 常用的分析图表：如何使用图表图形化的分析数据

六、竞争分析
企业总是在竞争中壮大，如果能提前预知竞争对手的信息和策略，企业更容易成功。
1. 市场竞争的四个层次 2. 竞争的敏感性分析
3. 品牌转换矩阵 4. 行业竞争力分析
5. 竞争分析矩阵 6. 竞争对手数据收集

七、数据挖掘
无差别的大众媒体营销已经无法满足零和的市场环境下的竞争要求。精确营销是现在及未来的发展方向，精确营销的基础是精确的客户定位，本节通过客户细分方法介绍什么是数据挖掘。
1. 精确营销与客户细分
2. 客户细分的价值
3. 基于数据驱动的细分
4. 客户数据库分析的RFM指标
5. 基于聚类细分方法的案例解析
6. 细分结果的应用

八、商业预测技术
预测是企业重要的决策依据，企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。
1. 预测责任者与支持者
2. 预测的组织流程
3. 不同的预测模型各自的优缺点
4. 水平和趋势模型
5. 季节模型
6. 如何评估预测的偏差

陈 剑 ——“邦洲科技”高级讲师；信息化专家、IPMA认证项目经理、MCSE、MCDBA、经济分析师，从业经验丰富，历任大型企业高层管理等职务。

典型客户：
京东商城、麦考林、奇瑞汽车、广州本田、神州数码、贝亲、中海油、中国移动、中烟、东风汽车、东软、万通、中国银联、扬子巴斯夫、一汽马自达、中航集团、OPPO、伊利、腾达电器、健业纺织、中纺粮油、冠捷电子、黛安芬、维他奶、日立电梯、泰凯英轮胎、复兴医药、洲明科技、九星印刷、江铃汽车、中沙石化、国药控股、一鸣食品、三一重工、顶新、红蜻蜓、华创证券、派克、大众医药、蒙牛、雅芳、新世界集团、卓志物流、海烟物流等。