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課程概要：?

一、Excel高級(jí)數(shù)據(jù)分析與挖掘探索

報(bào)表自動(dòng)化的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

呼叫中心關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)的分析思路探索

數(shù)據(jù)可視化及專業(yè)化圖表呈現(xiàn)技巧

數(shù)據(jù)透視表在呼叫中心數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

利用規(guī)劃求解進(jìn)行呼叫中心人力分配的評(píng)估測(cè)算

利用方案模擬分析進(jìn)行呼叫中心運(yùn)營(yíng)決策支持

相關(guān)矩陣、線性回歸與假設(shè)檢驗(yàn)在呼叫中心的應(yīng)用

Excel數(shù)據(jù)挖掘功能簡(jiǎn)介

二、大數(shù)據(jù)發(fā)展與應(yīng)用

①大數(shù)據(jù)的核心概念與定義

4V的含義

實(shí)時(shí)分析、預(yù)測(cè)分析與數(shù)據(jù)挖掘

核心技術(shù)架構(gòu)與平臺(tái)：Hadoop之HDFS與MapReduce

對(duì)全員數(shù)據(jù)質(zhì)量意識(shí)的要求

對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)組織現(xiàn)狀的突破

無處不在的大數(shù)據(jù)應(yīng)用前景

大數(shù)據(jù)、小數(shù)據(jù)與實(shí)用數(shù)據(jù)

②大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的服務(wù)營(yíng)銷發(fā)展趨勢(shì)

基于客戶及產(chǎn)品生命周期的主動(dòng)服務(wù)設(shè)計(jì)

基于客戶行為軌跡的體驗(yàn)設(shè)計(jì)

基于情景的營(yíng)銷與服務(wù)促動(dòng)

基于關(guān)聯(lián)法則的交叉營(yíng)銷推薦

基于關(guān)鍵影響因素的問題預(yù)防與根除

③數(shù)據(jù)挖掘典型應(yīng)用及其相關(guān)算法模型

聚類/分類

預(yù)測(cè)/估計(jì)

異常偵測(cè)

關(guān)聯(lián)/交叉

探索與可視化

三、數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)建模助力服務(wù)營(yíng)銷

相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘工具簡(jiǎn)介

數(shù)據(jù)的探索、清理與準(zhǔn)備

自動(dòng)算法模型及自動(dòng)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的應(yīng)用

利用線性回歸模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)

利用聚類分析進(jìn)行客戶分類畫像

利用二元分類響應(yīng)模型進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷預(yù)測(cè)

利用關(guān)聯(lián)法則進(jìn)行關(guān)聯(lián)與追加銷售產(chǎn)品組合

利用決策樹及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行客戶響應(yīng)分類及流失預(yù)判