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第一章 认识大数据2

一、大数据的概念2

1．大数据的应用2

2．大数据的战略意义2

3．大数据的作用3

4．大数据与传统数据库3

5．大数据与Web（互联网）3

二、大数据的理解与实践3

1．理解大数据4

2．实践大数据4

三、大数据的发展趋势5

1．大数据对社会发展的影响5

2．云平台数据更加完善6

四、大数据的挑战、现状与展望6

1．概述6

2．期望特性8

3．并行数据库9

4．Map Reduce10

5．并行数据库和Map Reduce的混合架构14

6．研究现状16

7．MapReduce与关系数据库技术的融合17

8．展望与研究18

五、大数据行业应用及未来热点19

1．大数据市场分析19

2．大数据的应用与需求20

第二章 大数据引发企业变革22

一、大数据改变企业内部的价值链22

1．传统价值链和现代价值链22

2．为业务和商业模式提供了创新的机遇23

3．以客户的需求为标准来重塑价值链24

4．价值链向智能化和柔性化发展24

二、大数据改变了组织的外部边界26

1．推动资源聚合与延伸企业边界26

2．搭建好一个平台27

3．大数据把企业连接到一起28

三、企业内部组织管理的革新29

1．分工走向合工30

2．重新塑造组织的垂直边界30

3．企业内部融合组织的水平边界31

4．以小团队运营为基础31

5．企业授权变得更加科学有序32

四、企业领导要与时俱进，做好变革的准备33

1．引导员工从传统观念中走出来33

2．企业运用大数据发展注入新鲜血液33

3．决策者相信未来一定很美好33

4．向着目标努力迈进34

五、大数据逐渐取代传统观念，服务营销正在转型35

1．“黄金时段”不再重要35

2．服务营销稳步登上舞台35

六、传统营销已经落伍，必须进行颠覆性变革36

第三章 大数据时代的商业模式40

一、什么是大数据时代的商业模式40

二、大数据分析及相关的生态圈41

1．大数据分析41

2．大数据生态圈41

三、大数据时代，企业的创新模式43

1．行业选择和战略定位44

2．盈利模式45

3．资源整合46

4．资本运作46

5．组织能力46

6．价值创造47

第四章 大数据时代管理者的基本素质50

一、国际巨头经久不衰的秘诀50

1．沃尔玛实施精确管理50

2．通用电气打好“数据运用”这张牌51

二、让数据说话，远离主观感受52

1．战机坠毁，谁是真正的“凶手”52

2．管理者认识落伍，必将导致“空间迷失”52

三、大数据时代管理中出现的难题53

1．数据最有发言权53

2．大数据时代的变革54

3．管理者必备的数据运用能力56

四、企业管理的职业化与数量化58

1．乞丐也要职业化58

2．一个心中有数的职业经理人59

第五章 选定数据分析师64

一、对数据分析师的基本要求64

1．数据分析师的教育背景64

2．数据分析师的基本素质65

3．数据分析师的技能经验66

二、数据分析师的生存空间66

1．数据分析师的发展方向66

2．数据分析师的晋升空间67

3．数据分析师的职业规划69

三、数据分析师需具备优良的品质70

1．数据分析师要有坚定的信念70

2．数据分析师要对自己充满信心70

3．数据分析师对待工作要热情71

4．数据分析师要有一颗敬畏的心71

5．数据分析师要懂得感恩71

四、数据分析师需具备商业意识71

1．商业意识是数据分析师的核心72

2．如何培养商业意识72

五、数据分析师以方法论为根基73

1．数据分析的基本方法论73

2．“大胆假设，小心求证”的方法论73

3．20/80原理74

六、数据分析师需具备结构化思维75

七、数据分析师需保持客观又主观的态度75

第六章 数据分析师对团队能力的培养78

一、团队数据分析的能力与意识78

二、分析师在团队中的作用78

三、分析师如何培养团队的意识和能力79

四、分析师培养团队的案例80

1．案例背景80

2．过程描述80

3．项目效果跟踪81

第七章 数据化运营过程中的协调与合作84

一、数据分析业务团队的职责与能力要求84

1．提出分析需求并能胜任数据分析84

2．提出业务经验和参考建议85

3．策划和执行精细化运营方案85

4．运营效果、运营反馈和运营总结85

二、数据化运营中，团队要有合作精神86

第八章 数据挖掘90

一、数据挖掘的定义90

1．数据挖掘在技术上的定义及含义90

2．商业上的定义91

二、数据挖掘概述91

1．数据挖掘的起源91

2．数据挖掘方法论92

3．数据挖掘常用方法94

4．数据挖掘的实现步骤95

5．数据挖掘的功能96

6．数据挖掘的常用技术96

7．数据挖掘与传统分析方法的异同99

8．数据挖掘和数据仓库99

9．数据挖掘的应用99

第九章 数据挖掘演示案例104

一、项目背景与业务分析104

二、参与需求讨论104

三、做好需求分析框架和分析计划105

四、对数据进行抽取、熟悉、清洗和摸底106

五、搭建好挖掘模型106

六、对模型提出新思路和方案107

七、重新抽样建模，提炼结论并验证模型109

八、做好分析和建议110

九、制订落地和评估方案110

十、对落地方案进行跟踪和评估110

十一、对落地方案进行完善111

十二、评估、总结和反馈112

十三、对项目应用进行总结和反思112

第十章 数据聚类分析114

一、聚类分析的应用场景114

二、聚类算法的主要分类115

1．划分方法115

2．层次方法115

3．基于密度的方法116

4．基于网格的方法116

三、聚类分析在应用中的注意事项116

1．如何处理数据噪声和异常值116

2．数据标准化和表述统一化117

3．聚类变量的少而精117

四、聚类分析的扩展应用118

1．聚类指标与非聚类指标相互配合118

2．数据的探索和清理工具118

3．个性化推荐的应用119

五、聚类分析的优势和缺点119

六、聚类分析的体系和指标120

1．聚类评估方法120

2．聚类分析的评价指标121

七、聚类分析的案例121

1．案例背景121

2．基本的数据摸底121

3．基于用户样本的聚类分析的初步结论122

第十一章 数据量化分析126

一、量化分析简介126

1．数据126

2．指标127

3．信息127

4．根本问题129

5．图画129

二、规划优质量化分析130

1．量化分析开发规划的构成130

2．文档134

三、答案纲要135

1．第一层135

2．第二层135

3．第三层136

4．第四层138

5．第五层及其后各层141

四、三角交叉法141

1．三角交叉法的历史141

2．指标的三角交叉141

3．数据源及采集方法的三角交叉143

4．视角的三角交叉144

5．相互冲突的结果144

五、对量化分析的期望值145

1．选择要慎重145

2．期望值147

3．期望值的发现过程149

六、高级量化分析152

1．其他象限152

2．量化分析未成熟组织的益处153

3．重复业务流程153

4．其他象限的量化分析153

七、创建服务目录158

1．服务／产品健康状况服务目录158

2．业务流程健康状况服务目录159

八、构建标准和基准160

1．基准160

2．基准线制订160

3．比较标准161

九、敬畏量化分析161

1．是指示器还是事实161

2．误用量化分析的后果163

3．好的、坏的还是丑陋的164

4．处理其他的意外情况165

第十二章 企业战略分析168

一、企业战略的分析思路168

1．宏观环境168

2．市场特征169

3．竞争态势分析171

二、企业战略分析的常用方法174

1．SWOT分析175

2．内外因素评价矩阵175

第十三章 数量化的人员管理178

一、大数据时代，对“80后”“90后”的管理178

1．职场主力军，“80后”和“90后”178

2．管理从行为抓起178

二、量化行为179

1．自我说服的力量179

2．形成执行力180

3．管理从量化的行为抓起180

三、对员工的量化评估180

1．好莱坞如何用数据评估演员180

2．考核的钝化现象181

3．为行为设立评分标准181

4．对服务性岗位的量化评估182

四、员工量化评估案例182

1．幼儿园的评估难题182

2．幼儿教师的量化指标183

第十四章 CRM是大数据营销的好帮手190

一、什么是CRM190

1．CRM源于生活190

2．管理思想＋管理模式＋管理工具＝系统190

二、CRM的发展趋势191

1．智能VS自动191

2．CRM转变方法191

三、建立CRM的好处191

1．客户关系管理概述192

2．客户关系管理在企业管理中的作用192

3．企业在管理中加强客户关系管理的措施193

四、慧眼识CRM软件194

1．对CRM软件个性化要求194

2．选择CRM软件前需要考虑的问题194

3．企业要对CRM系统有正确的认识和实施195

五、CRM的应用模式195

1．应用CRM是一种趋势195

2．应用CRM的实质及现状196

3．应用CRM的关键196

4．CRM的最佳应用方式198

六、CRM存在的三大主要误区200

1．误区一200

2．误区二200

3．误区三201

第十五章 用CRM开启企业的大好“钱途”204

一、一切以客户的需求为出发点204

二、如何使用CRM软件204

1．选择合适的CRM软件204

2．企业要建立客户资源库205

3．为客户建立百科全书206

4．及时掌握客户的需求207

5．员工的业绩数字化208

6．决策层分析可视化208

三、运用CRM的难点209

1．员工不支持209

2．为什么CRM系统不能正常发挥精准功效209

3．为什么CRM系统难以驾驭210

4．为什么CRM理论与实践不能有机结合210

四、有了CRM，公司自然发生改变211

1．总经理的一天211

2．部门经理的一天212

3．销售员的一天213

4．谁人欢喜谁人忧213

5．为什么受伤的总是我214

6．小业务员的美好未来216

第十六章 想得到新客户，先了解相关信息220

一、获取新客户前的准备工作220

二、如何发现最有价值的客户群221

三、如何刻画出目标客户群的特征223

四、如何使用决策树224

五、利用数据仓库，对客户进行细分225

1．交易数据的聚类分析225

2．聚类方案的检验226

3．理解不同的细分226

4．区别对待不同细分群体227

5．其他例子227

六、利用数据仓库，对最有价值的客户进行细分228

1．建立数据表228

2．分析数据229

3．如何利用结果230

七、利用问卷数据，对客户进行细分230

1．确定可用的问卷数据231

2．缩减变量，生成简化和可用的数据231

3．运行聚类分析生成同质群体232

4．利用背景信息刻画细分群体特征233

5．确定如何到达所选定的细分客户群234

八、如何设计调查问卷234

九、根据专家的建议，对客户进行细分237

第十七章 先了解相关信息，再启动新的销售242

一、开展新的销售活动之前的准备工作242

二、怎样做才能获取最大价值243

三、对目标客户群的特征进行定位245

1．创建客户基础信息表245

2．选择最佳的算法246

四、对客户特征的优惠248

五、对替代产品实行优惠促销249

1．利用基础数据表确定替代产品优惠249

2．利用事务表确定替代产品优惠249

六、让数据说话，才能获得客户钱包的份额251

1．根据外部数据源来测算251

2．根据调查问卷测算251

3．根据忠诚度进行测算252

4．根据历史消费测算252

七、利用捆绑式推销，让客户满心欢喜252

1．聚类分析设计产品捆绑253

2．PCA分析设计产品捆绑253

3．可视化分析和判定规则设计产品捆绑253

4．网络设计产品捆绑254

第十八章 巧妙利用顾客数据，实现自我盈利256

一、B2C使大众市场透明化256

1．了解数据的人掌控着细节256

2．数据驱动银行258

3．数据里程259

4．吉尔是谁261

5．打动流失客户262

6．在缺乏客户数据的情况下运行B2C264

二、B2B对客户潜力的挖掘264

三、数据驱动营销对B2B产生的影响265

四、处理数据的重要性266

第十九章 客户保持，要建立良性的关系268

一、客户保持之前的准备工作268

二、客户保持概述269

1．客户流失的原因269

2．客户流失预测的基本要素270

3．怎样设置数据272

4．如何运作数据挖掘273

三、开展最有价值的活动274

四、不断提升现有活动的质量275

1．数据设置275

2．选择算法及业务流程275

五、识别多次参加活动的客户276

六、对单一活动客户识别278

1．怎样给客户排序278

2．怎样选择最佳的模型278

3．怎样提高客户的信息反馈280

七、建立便捷的预警系统，企业遇事不乱280

八、建立复杂的信息和预警系统，与客户时刻对接280

九、调查客户的忠诚度281

十、利用专家访谈，提升客户的忠诚度282

蔡勤东经典语录284

致纵横电商服务伙伴的一封信286

纵横电商服务平台简介288