大數據時代為企業帶來了新的機遇。數據是企業的歷史,以史為鏡,獲取數據中隱藏的信息,意味著可以用少的資源獲取較大的利潤。然而,對不少企業來說,大數據時代的到來反而使他們更加迷茫。隨著技術的發展,數據儲存越來越簡單,企業可以輕而易舉地獲得大量數據,同時,各種功能豐富的統計分析軟件為數據的挖掘提供了強大的工具,然而大數據就好像儲量驚人的油井,只有了解如何使用工具搭建出有效的開采平臺才能煉數成金。??
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廣告的投放,除了電視,紙介質刊物,廣播,戶外廣告等傳統媒體,還有各種門戶網站,社交網站等新興媒體,如何評測不同的媒體的效果?電信運營商設計不同的用戶優惠套餐,但用戶是否買賬,實際效果如何,是否具有有價值的回報?硬件設備測試,由于實驗設計不周,造成大量的測試品被消耗浪費,成本極高,怎樣才可以既省錢有能達到測試效果?如上情況,是各行各業經常面臨的問題,若沒有有效的策略,往往都讓人無從下手。
第一課:從認識數據開始——數據的分類與數據的特征
案例:大學生平均每部份瀏覽知名網站行為的數據分析
第二課:從抽樣中獲取數據1——隨機試驗設計
案例:打折真的能獲取更多利潤?——論商品折扣與銷量的關系
第三課:從抽樣中獲取數據2——交互因素試驗
案例:怎樣才能讓用戶氪金更多?——不同獎勵方案對用戶消費的影響
第四課:從抽樣中獲取數據3——離散變量試驗設計
案例:我可以考研成功嗎?——某研究生院錄取條件分析
第五部份:從樣本對總體進行估計——點估計與區間估計
第六部份:從樣本對總體進行推斷1——單樣本檢驗
案例:客戶對我們的商品滿意嗎?——商品滿意度調查分析
第七部份:從樣本對總體進行推斷2——雙樣本檢驗
案例:活躍度提升專題運營活動效果測試
第八部份:列聯表的假設檢驗——卡方檢驗
案例:怎樣獲取更多用戶?——不同新客戶獲取手段的效果比較
第九部份:應對非正態數據——非參數檢驗
案例:他們都是MVP?——球員得分比較
第十部份:兩個變量間的關系研究——相關分析
案例: 線路成本模型類似嗎?——某地鐵線路成本相關研究
第十一部份:多個變量間的關系研究——方差分析
案例:你會購買哪種牙膏?——消費者牙膏品牌傾向性研究
第十二部份:變量的預測分析——回歸分析
案例:如何才能獲得較佳營銷效果?——某服裝公司分店銷量影響因素分析
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