講師介紹：盧輝
前淘寶網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)化運營專家，在傳統(tǒng)行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)電子商務行業(yè)從事數(shù)據(jù)挖掘在市場營銷、客戶關系管理、數(shù)據(jù)化運營實戰(zhàn)經(jīng)歷近12年，以商務拓展(BD)經(jīng)理、項目經(jīng)理、市場營銷部經(jīng)理、高級咨詢顧問、數(shù)據(jù)分析專家、數(shù)據(jù)挖掘專家的身份親歷了大量的數(shù)據(jù)庫營銷和數(shù)據(jù)化運營項目實踐。在淘寶主要從事數(shù)據(jù)化運營的數(shù)據(jù)挖掘規(guī)劃、項目管理、實施。2013年6月機械工業(yè)出版社出版的個人專著《數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)化運營實戰(zhàn)—思路、方法、技巧與應用》在不到6年時間里已經(jīng)被出版社重印了14次，在各大圖書網(wǎng)站上穩(wěn)居相關類目書籍暢銷榜前列。
課程安排：
A：大數(shù)據(jù)時代與數(shù)據(jù)化運營的機遇與挑戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，從國家到企業(yè)
大數(shù)據(jù)與“互聯(lián)網(wǎng)+”和“工業(yè)4.0”
從IT 到DT
大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)平臺的今昔對比（Hadoop技術框架和應用的通俗講解）
現(xiàn)代企業(yè)競爭面臨的挑戰(zhàn)
B：城市經(jīng)理的數(shù)據(jù)意識和關鍵指標KPI的分解與落地
數(shù)據(jù)化運營的前世今生
“企業(yè)數(shù)據(jù)化運營”是什么？
“企業(yè)數(shù)據(jù)化運營”全景鳥瞰
“企業(yè)數(shù)據(jù)化運營”戰(zhàn)略中組織架構和具體角色？
“企業(yè)數(shù)據(jù)化運營”的關鍵和挑戰(zhàn)
“數(shù)據(jù)驅動型企業(yè)”的價值體系和核心文化
數(shù)據(jù)化運營的閉環(huán)性和持續(xù)優(yōu)化性
關鍵指標的分解的原則和要點及淘寶案例、
指標分解的具體落地的產(chǎn)生方法、
城市經(jīng)理的SWOT分析及競爭者洞察
如何收集競爭者情報、收集的信息范圍
C：城市經(jīng)理的數(shù)據(jù)化運營能力提升，運營的常見應用場景、項目類型、數(shù)據(jù)化運營的戰(zhàn)略戰(zhàn)術框架及實踐反思
SEMMA
CRISP-DM
Tom Khabaza挖掘九律
企業(yè)數(shù)據(jù)化運營的典型戰(zhàn)略戰(zhàn)術、場景和典型項目類型解析
目標客戶典型特征分析（客戶畫像）、客戶360的全景指標體系
目標客戶的預測響應模型（活躍用戶流失預測模型實戰(zhàn)跟蹤分享）
運營群體的活躍度分析（指標定義）（精準營銷的用戶活躍度指標創(chuàng)建案例）
汽車行業(yè)客戶維系的營銷框架及實施（本田汽車案例）
交叉銷售模型（條條大道通羅馬，多種算法回答同樣的問題，實際案例）
D：城市經(jīng)理的數(shù)據(jù)化表達與溝通
目標用戶分層進化金字塔（B2B交易用戶的分層模型實戰(zhàn)案例）
商品推薦模型（個性化推薦，推薦算法）
數(shù)據(jù)產(chǎn)品（數(shù)據(jù)產(chǎn)品的目的，BAT的實踐，一個新型的職業(yè)和專業(yè)，app）
精細化運營平臺的案例
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)計和調(diào)研）
數(shù)據(jù)化運營金字塔的BAT實踐對照
數(shù)據(jù)化運營體系中，業(yè)務人員與分析師的分工合作，
業(yè)務經(jīng)理的常見數(shù)據(jù)化分析思路清單（簡單趨勢、多維分解、漏斗轉化、用戶細分與RFM、A/B測試、2080原則）
關于團隊的數(shù)據(jù)化運營執(zhí)行力、
運營執(zhí)行的全環(huán)節(jié)全流程（數(shù)據(jù)分析和模型遠遠不是全部，不同文案效果差異巨大）
企業(yè)數(shù)據(jù)化運營的金字塔、
企業(yè)的價值鏈全流程數(shù)據(jù)化應用（結合MT城市經(jīng)理的Job duty）
數(shù)據(jù)挖掘的主要成熟技術（回歸、分類、聚類、協(xié)同過濾、KNN、關聯(lián)分析、隨機森林、文本挖掘）
業(yè)務經(jīng)理對數(shù)據(jù)模型可解釋性的要求和評判（業(yè)務經(jīng)理必須要求數(shù)據(jù)分析師提交的模型或者數(shù)據(jù)報告要有業(yè)務可解釋性，什么是可解釋性？為什么要強調(diào)可解釋性？有哪些技術支持可解釋性？業(yè)務經(jīng)理是法官）
“不懂業(yè)務就不要談數(shù)據(jù)”（業(yè)務是核心、思路是重點、技術是工具）
參考數(shù)據(jù)分析師的專業(yè)成長階梯、基本思維框架和結構化思維
一個基本的方法論（HSCTODC）
重點深入分析一個實際案例（從需求提出，到分析思路，到模型技術介紹，到如何優(yōu)化，到落地應用的監(jiān)控、反饋、修正、提高）H層客戶流失預警挽留模型的項目實踐。
一個合格的數(shù)據(jù)報告的框架和要件
高效簡潔的匯報PPT寫作套路和框架
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