市场营销中的数据分析方法(PPT 71页)

 原理篇
客户关系管理中的数量方法
 方法篇
数据分析方法概论
统计分析方法
数据挖掘分析方法
 工具篇
常用数据分析工具简介
 总结
基本结论
市场营销中的数据分析方法
报告内容
市场营销中的数量决策问题
视角一：市场营销学的理论框架
视角一示例：市场营销中的产品决策
视角二示例：电信业业务流程视图（eTOM）
视角二示例：理解客户与市场
客户生命周期与市场营销策略
客户细分
示例：基于价值的客户细分（高价值客户）
示例：基于价值的客户细分（中价值客户）
示例：基于价值的客户细分（低价值客户）
示例：基于生命阶段的客户细分
客户获取
客户保持
交叉销售与提升销售
营销活动管理-CMP
KPI预测模型
个人客户分群
个人客户价值评估
新产品生命周期分析
数量分析方法（Quantitative Analysis）
数量分析中的模型化方法
数据分析模型
常用的数据分析方法/模型
认识分析数据：数据测量尺度
认识分析数据：数据结构类型
数据分析的出发点：数据矩阵
常用的统计分析方法
什么是数据挖掘？
为什么会出现数据挖掘？
其他数据分析方法：统计学
数据挖掘：多学科的汇合
数据挖掘是一个过程
数据挖掘过程中的数据预处理
数据挖掘过程中的数据探索
数据挖掘结果的评价
什么不是数据挖掘？
几个基本概念
几类基本的挖掘算法
关联规则的基本概念
关联规则的度量
对支持度与置信度的批判
关联规则的应用
分类问题的基本定义
分类过程示意
分类中的决策树（Decision Tree）归纳
决策树示意
聚类的基本概念
聚类示意
从算法到应用
数据分析软件
数据分析软件的基本特点
学习使用统计分析软件的基本方法
SAS：The Power to Know
SPSS：Real Stat, Real Easy
总结
关于Teradata
NCR公司概貌
Teradata在Fortune500中的优异表现
分析型CRM是擅长之一
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