• 所有数据都会用下面四种度量尺度之一进 行度量：名义型、顺序型、区间型或者比 率型。
6.数据的预处理和“脏”数据处理
7．数据检查的主要步骤
• 基本检查 • 属性检查 • 拓扑关系检查 • 逻辑一致性检查 • 完整性检查
8．提取数据应注意的关键环节
• 目标性 • 需求性 • 方法性
9.合适的方法处理特异值
决策者应着眼于营销数据的分析和统计，学会如何挖掘背后 的规律和隐含的信息，从而提升科学管理和科学决策的水平。
3.客户细分与挖掘
客户画像法
企业用户画像
客户聚类法 客户判别法
4.精确营销新趋势
• 针对顾客偏好，有针对性地进行一对一的营销。 精确营销往往由直复营销、数据库营销等多种 手段的结合，前提是掌握精确的营销信息，精 确的目标受众资讯以及有效的市场手段。 精 确营销是不同于大众营销的一种营销新趋势。 可以这样形象的来比喻、传统的营销模式好像 是过去战争中的狂轰滥炸，而这种做法在现代 战争中已经不怎么采用了，现代战争中更多的 是利用先进的定位系统来有效地打击目标，精 确营销就如同现代战争中的这种做法。
2.逻辑树的分析方式
3.定性分析与定量分析
定性分析
定量分析
4.统计数据的内在规律
• 通过统计描述和统计推断的方法探索数据 内在规律
• 描述统计 • 推断统计
5.数据尺度及基本度量方法
• 为了选择一个恰当的统计方法来描述和分 析数据，我们需要区分不同的度量尺度 （measurementscales）或者说是测量标准。
• 1、SPSS聚类分析与因子分析的实现
• 案例：某行业产品类用 • 1、事物（如产品的各个变量）之间的关系
探讨及度量 • 2、利用变量之间的关系对某一变量进行预
测 • 案例：银行不良贷款回归分析与预测 • 3、利用事物过去的发展模式对其未来进行
预测 • 案例：汽车销售额分解预测 • 4、回归分析与时间序列预测的实现
• 三、多元统计分析的市场应用
3.数据搜集工具和手段
• 数据搜集工具 • 数据搜集手段
4.数据表的规划和设计
• 数据表的规划 • 数据表的设计
5.数据的有效期和保鲜
• 数据的有效期 • 数据的保鲜
6.将目标与KPI相结合
7.学会使用excel逻辑函数
• EXCEL常用的逻辑函数 • EXCEL常用逻辑函数的应用
四 常用分析与展示方法
五 指标分析
• 1.销售绩效的评估与考核 • 2.宏观市场与产业市场指标 • 3.公司经营状况指标 • 4.客户相关指标 • 5.市场营销指标 • 6.对指标的细化分析，从数据的分布趋势深
入分析指标 • 7.如何将指标分解到相关影响因子
六 市场调查
• 1.策划市场调查介绍 • 2.常规调查方法和网上调查方法 • 3.如何进行统计学上有效的抽样调查 • 4.理解误差的来源分析 • 5.调研成本的策划与控制 • 6.如何对抽样结果进行统计 • 7.通过置信度分析计算调查误差
• 直接删除法 • 暂且保留，待结合整体模型综合分析法 • 如果样本量很小，可以考虑使用均值或其他统
计量取代法 • 将其视为缺失值，利用统计模型填补法 • 做过多处理，根据其性质特点，使用稳健模型
加以修饰法 • 使用抽样技术或模拟技术，接受更合理的标准
误等信息法
10.慧眼识逻辑，厘清潜在关系
案例分析
5.实施数据分析的系统策划和实施
• 实施数据分析的系统策划 • 实施数据分析的实施
6.目前流行的数据分析与挖掘工具简介
• SPSS • SPSS Modeler • Clementine • Matlab •R • Excel
7.客户数据库分析的RFM指标
• 最近一次消费 • 消费频率 • 消费金额
8.基于聚类细分方法的案例解析
• 聚类分析方法 • 案例分析
9.市场,营销数据的案例分析
• 细分结果的应用 • 品牌分析的应用 • 采用Logistic回归方法的应用
三 数据规划与数据收集
1. 指标统计方法与来源格式 指标的定义 指标的种类 指标的应用
2. 数据来源和收集途径
• 数据来源 • 数据收集途径
• 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 • 8.数据透视表的应用 • 9.创建表达多种信息的综合报表；创建环比、同比分析报表 • 10.各种市场、销售数据分析、技术报表的多视角分析等。 • 11.消费动因和营销活动绩效分析应用 • 12．市场营销数据异动分析
大数据分析
--市场、营销数据分析高级应用
唐晓彬 对外经济贸易大学统计学院
一、数据分析必备基础知识
• 1.什么是数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来 的大量第一手资料和第二手资料进行分析， 以求最大化地开发数据资料的功能，发挥 数据的作用。是为了提取有用信息和形成 结论而对数据加以详细研究和概括总结的 过程。
• 计算机处理数据的方法
• 计算机整理数据的方法
二、数据挖掘：精确营销
数据挖掘：互联网大数据时代数字化营销和精确营销 • 1.科学决策！不凭“经验”，不拍脑门 • 2.数字化营销新趋势
数字化营销是企业的命脉，然而，为数不少的市场部、销售 部工作人员由于缺乏营销分析的概念和方法，企业累积的大量数 据得不到有效的利用，营销分析只停留在数据和信息的简单汇总 和流水账的通报，缺乏对客户、业务、营销、竞争方面的深入分 析，结果决策者只能凭本能的反应来运作，决策存在很大的失误 风险。
七 商业预测应用
• 1.预测依据与理论 • 2.预测的模型介绍 • 3.不同的预测模型各自的优缺点与选择 • 4.水平和趋势模型（回归分析） • 5.季节模型（时间序列分析） • 6.如何评估预测的偏差
八 数据统计分析SPSS应用
• 一、描述统计分析的市场应用 • 1、数据分析相关基础理论 • 2、SPSS描述性统计分析的实现 • 案例：企业数据汇总与展示