课程背景：
4G时代，运营商产生了更多的大数据，通过对客户的重新认识和精确营销，可以提
升企业的核心竞争能力，可以更新企业运营的新理念。通过数据发现趋势及问题，
助力业务发展，成为运营商研究的新课题。
本课程亮点：
通过本次培训中实际案例的分享，了解数据管理的各种经验教训，深刻理解大数据
的意义，发掘用户行为分析的价值及发掘客户精确营销的价值。
课程收益：
培训完结后，学员能够：
← 了解并掌握大数据时代下的商业机会
← 了解并掌握基础数据管理的办法
← 了解并掌握大数据环境下的网络营销策略
← 了解并掌握运营数据分析及数据库营销
← 了解并掌握数据质量的体系管理办法
课程大纲：
|单元 |大纲 |内容 |效益 |
|单元一 |4G时代的“大数|大数据概念和特点 |本单元让学员|
| |据、大机遇”：|大数据能够带来哪些新应用？ |了解4G时代的|
| | |大数据时代带来对传统营销的挑战 |大数据机遇和|
| | |大数据如何成为资产？ |挑战 |
| | |大数据如何体现精确营销 | |
| | |4G大数据对于运营商的价值 | |
|单元二 |基础数据的收 |1、数据的种类 | |
| |集和分析 |1）客户数据内容（电信客户的基本资料） |学习并掌握运|
| | |2）产品数据内容（产品的编码） |营中如何对业|
| | |3）营销数据内容（交易记录的保存） |务模块的基础|
| | |4）服务数据内容（客户服务数据的保存） |数据进行收集|
| | |5）电信数据的特点：（交易型数据较多、价|和分析 |
| | |值密度降低等） | |
| | |2、数据的存放方法 | |
| | |1）数据的清洗、转换和加载 | |
| | |2）存放在数据库/数据仓库 | |
| | |3）数据的基本分析工具EXCEL等 | |
| | |4）数据仓库的基本原理 | |
| | |3、数据的基本整理 | |
| | |1）数据的归类存放（建模型） | |
| | |2）数据的基本加工 | |
| | |4、数据挖掘技术 | |
| | |1）数据的基本汇总 | |
| | |2）数据中的“金子”：从石头中淘金子 | |
| | |3）数据挖掘：“啤酒和尿布”的故事 | |
| | |4）数据挖掘过程 | |
| | |5）数据挖掘算法介绍 | |
| | |6）高级的数据挖掘工具SAS和SPSS等 | |
| | |5、数据质量的基本保障 | |
| | |1）指标的口径描述和统一 | |
| | |2）后期补数据成本是前提收集数据成本的15| |
| | |倍 | |
| | |3）“差之毫厘谬以千里” | |
| | |6、网销/电销数据的收集和整理 | |
| | |1）网销数据的收集/整理 | |
| | |2）电销数据的收集/整理 | |
| | |3）电销和网销数据的关键点 | |
|单元三 |大数据下的网 |了解DMP的演变 |学习大数据下|
| |络创新营销策 |分析自身产品和平台定位和发展阶段，选择 |如何根据本公|
| |略 |最合适的DMP平台 |司的现状采用|
| | |移动互联网营销新法则 |最合适的方法|
| | |新的营销场景和社群 |进行营销 |
| | |有传播力的内容 | |
| | |如何打造人与人的链接 | |
|单元四 |数据库营销 |何谓数据库营销 |掌握数据库营|
| | |基于运营数据分析数据库客户 |销的策略和方|
| | |根据不同的客群开展不同的营销 |法 |
| | |数据库营销案例解析 | |
|单元五 |数据的质量管 |数据质量的问题表现 |掌握数据质量|
| |理 |接通率的量化依据数据转换成为成功订单几 |是做好数据管|
| | |率的描述 |理的基础 |
| | |示例：数据质量的问题分布图 | |
| | |数据质量的根源在哪里 | |
| | |业务管理的标准化指标的口径一致性问题 | |
| | |数据质量的管理模式 | |
| | |理清数据的来龙去脉列出数据的监控点 | |
| | |数据质量的量化评估方法 | |
| | |数据质量的评估标准 | |
| | |【示例】：数据质量的评估指标 | |
