第一模塊：市場數(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  趨勢分析法——增長率、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  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  決策樹算法  決策樹歸納  屬性選擇度量  樹剪枝  決策樹的應(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、頁字段、統(tǒng)計項(xiàng)）  數(shù)據(jù)透視表的字段與圖表的對應(yīng)關(guān)系（X、Y軸分別對應(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：市場預(yù)測分析實(shí)戰(zhàn) 專題一：店面運(yùn)營分析  店面排班管理分析  店面最大客戶容量  店面臺席日均容量  營業(yè)廳歷史業(yè)務(wù)量、客流量  每小時客流量  員工或班組的工作現(xiàn)狀分析  受理業(yè)務(wù)量、每個業(yè)務(wù)處理時間、服務(wù)技能 專題二：客戶滿意分析  關(guān)系模型：針對相對重要性  回歸分析：探索性數(shù)據(jù)分析以及存在的問題 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  投訴解決時間分析  投訴原因分析  投訴對象分析 專題四：客戶價值分析  客戶分群  客戶價值分析  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：營銷分析(APDE環(huán))  分析(Analysis)  策劃(Plan)  執(zhí)行(Do)  評估(Evaluate) 專題六：競爭對手分析  用戶發(fā)展  業(yè)務(wù)滲透  營銷活動跟蹤 專題七：需求預(yù)測分析  市場容量及變化  購買力預(yù)測  購買力投向  商品需求的變化及發(fā)展趨勢  市場價格變化  生產(chǎn)發(fā)展及其變化趨勢