第一模塊：市場(chǎng)數(shù)據(jù)和信息挖掘 第一節(jié)：信息分析工具  宏觀分析方法——PEST分析（經(jīng)濟(jì)、政治、社會(huì)文化和技術(shù)）、SWOT分析  產(chǎn)品分析方法——波士頓矩陣、4P-4C理論  對(duì)比分析法  異常分析法——正態(tài)分布曲線、數(shù)據(jù)離散分析  趨勢(shì)分析法——增長(zhǎng)率、投訴率等  分組分析方法——數(shù)量標(biāo)準(zhǔn)劃分、區(qū)域標(biāo)準(zhǔn)劃分、專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)劃分 如：不同ARPU組，數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)消費(fèi)情況分析  關(guān)聯(lián)分析方法——定性分析判斷、制作散點(diǎn)圖、計(jì)算兩者相關(guān)系數(shù) 第二節(jié)：數(shù)據(jù)信息挖掘方法  數(shù)據(jù)挖掘的作用  聚類分析  聚類分析的描述  類數(shù)量的變動(dòng)  聚類分析的運(yùn)用  回歸算法  回歸模型  邏輯回歸  線性判別分析  回歸的實(shí)際應(yīng)用  決策樹(shù)算法  決策樹(shù)歸納  屬性選擇度量  樹(shù)剪枝  決策樹(shù)的應(yīng)用  基于線性規(guī)劃的方法  線性判別分析  多重標(biāo)準(zhǔn)線性規(guī)劃分類  模糊線性規(guī)劃分類  線性規(guī)劃的實(shí)際應(yīng)用 第三節(jié)： EXCEL數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析  常用函數(shù)VLOOKUP、文本函數(shù)、COUNTIF等  數(shù)據(jù)分列與合并 課后作業(yè)：如何去除海量數(shù)據(jù)中的空格？如何排重？表格之間數(shù)據(jù)如何關(guān)聯(lián) 第四節(jié)：EXCEL數(shù)據(jù)透視表的熟練技巧  數(shù)據(jù)透視表的結(jié)構(gòu)介紹（行字段、列字段、頁(yè)字段、統(tǒng)計(jì)項(xiàng)）  數(shù)據(jù)透視表的字段與圖表的對(duì)應(yīng)關(guān)系（X、Y軸分別對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)透視表的什么字段）  數(shù)據(jù)透視表熟練操作 操作練習(xí)：與講師同步操作，熟練掌握數(shù)據(jù)透視表的操作 第二模塊：市場(chǎng)預(yù)測(cè)分析實(shí)戰(zhàn) 專題一：店面運(yùn)營(yíng)分析  店面排班管理分析  店面最大客戶容量  店面臺(tái)席日均容量  營(yíng)業(yè)廳歷史業(yè)務(wù)量、客流量  每小時(shí)客流量  員工或班組的工作現(xiàn)狀分析  受理業(yè)務(wù)量、每個(gè)業(yè)務(wù)處理時(shí)間、服務(wù)技能 專題二：客戶滿意分析  關(guān)系模型：針對(duì)相對(duì)重要性  回歸分析：探索性數(shù)據(jù)分析以及存在的問(wèn)題 專題三：客戶投訴分析  投訴地區(qū)分析  投訴熱點(diǎn)分析  投訴處理比率  投訴解決時(shí)間分析  投訴原因分析  投訴對(duì)象分析 專題四：客戶價(jià)值分析  客戶分群  客戶價(jià)值分析  客戶信用分析  潛在需求分析  增量銷售及交叉銷售分析  客戶簽約分析  客戶流失分析 專題五：營(yíng)銷分析(APDE環(huán))  分析(Analysis)  策劃(Plan)  執(zhí)行(Do)  評(píng)估(Evaluate) 專題六：競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析  用戶發(fā)展  業(yè)務(wù)滲透  營(yíng)銷活動(dòng)跟蹤 專題七：需求預(yù)測(cè)分析  市場(chǎng)容量及變化  購(gòu)買力預(yù)測(cè)  購(gòu)買力投向  商品需求的變化及發(fā)展趨勢(shì)  市場(chǎng)價(jià)格變化  生產(chǎn)發(fā)展及其變化趨勢(shì)