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首頁CDA發(fā)布 CDA進修【大數據應用培訓】-傅志華主講！
CDA進修【大數據應用培訓】-傅志華主講！
2014-09-03
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精細化運營·決策樹·可視化·互聯網·社會化媒體·引爆點

主講人——傅志華TonyFu

講師簡介：


傅志華先生在互聯網行業(yè)、產品與營銷研究有超過十年的經驗，諳熟數據分析和數據挖掘方法。曾擔任騰訊社交網絡數據分析中心總監(jiān)以及騰訊公司數據協(xié)會會長，專注于移動互聯網、社交網絡、開放平臺、APP、網絡游戲以及網絡會員服務的深度研究，并通過數據分析和數據挖掘支撐互聯網產品精細化營銷。

在騰訊前，曾就職于艾瑞市場咨詢、易觀國際、中國互聯網協(xié)會，并任 DCCI 互聯網數據中心副總裁，在此期間，傅志華先生曾對互聯網主流二十多個細分領域進行研究，并對移動互聯網、電子商務、網絡游戲、社會化媒體以及網絡廣告等領域進行深入的跟蹤研究，并在多家 IT 類雜志發(fā)表文章。

最近參與的演講：


IT經理世界 大數據挖掘下的用戶生命周期管理

中國網絡傳播學年會澳門國際會議： 演講：中國社會化媒體雨效果評估體系

中國移動互聯網發(fā)展趨勢

Social Beta深圳年會：探索互聯網社區(qū)的傳播評估體系


課程大綱：

  第一天上午（180分鐘）

  

一、大數據特征、挑戰(zhàn)與應用關鍵 （70分鐘）

   		  (1)大數據的特征與挑戰(zhàn)
  介紹大數據的特征以及三個重要的轉變;
  (2)大數據的發(fā)展驅動力
  介紹互聯網與移動互聯網在大數據發(fā)展中的作用以及相關的生態(tài)變化；
  (3)互聯網大數據應用
  介紹百度\騰訊\阿里的大數據體系以及應用方向;
  (4)我們怎么用大數據
  介紹大數據在互聯網企業(yè)的落地存在的問題、方法和具體應用場景;

二、大數據相關電影剪輯—《點球成金》給我們的啟示

（ 20分鐘）

三、大數據支撐產品精細化運營監(jiān)控 （90分鐘）


   		  介紹如何通過大數據分析及時發(fā)現互聯網產品運營的問題與機會
  (1) 產品運營監(jiān)控金字塔（上）——縱向結構：物理拆解
  介紹如何通過構建產品運營金字塔監(jiān)控體系來及時發(fā)現互聯網產品運營KPI的異動和問題
  1.1金字塔原理簡介
  1.2產品運營監(jiān)控指標金字塔指引
  1.3產品運營監(jiān)控指標金字塔示例
  (2)產品運營監(jiān)控金字塔（下）——橫向結構：用戶關鍵觸點監(jiān)控與優(yōu)化
  2.1什么是用戶觸點
  2.2Google的GA、友盟統(tǒng)計在關鍵觸點上給我們哪些啟發(fā)
  2.3關鍵觸點應用實例：以A社區(qū)為例
  2.4有哪些啟發(fā)

  第一天下午（180分鐘）

  

四、大數據支撐產品精細化運營 (180 分鐘)

   		  （1）數據支撐互聯網產品營銷活動優(yōu)化 40 分鐘
  介紹數據在日常的產品運營活動中的使用方法
  1.1 通過 Abtest 提升營銷創(chuàng)意效果
  1.2 通過數據挖掘優(yōu)化營銷效果
  （2）大數據用戶生命周期管理與產品精細化營銷 140 分鐘
  介紹如何通過用戶生命周期管理和數據挖掘結合的辦法，來發(fā)現潛在用戶，預警用戶流失，優(yōu)化產品
  運營效果
  2.1 用戶生命周期管理簡介
  2.1.1 用戶生命周期管理是什么
  2.1.2 用戶生命周期管理的價值杠桿
  2.1.3 實施用戶生命周期管理的關鍵
  2.2 用戶生命周期管理的實現方法——數據準備及模型建設
  2.2.1 建模
  2.2.2 模型應用情況
  2.3 用戶生命周期管理方案試點、固化及應用
  2.3.1 方案試點和固化
  2.3.2 用戶生命周期管理系統(tǒng)應用及展望

第二天上午（180分鐘）

五、大數據推薦在互聯網產品的應用 (90 分鐘)


   		  （1） 推薦的原理介紹與關鍵思想
  介紹推薦算法的原理與常見算法思想
  1.1 推薦算法概述
  1.2 推薦算法核心的思想
  （2）推薦在互聯網音樂中的應用案例
  通過案例介紹音樂推薦的思想、流程、算法及注意事項
  2.1 推薦核心思想
  2.2 推薦算法流程
  2.3 推薦偏好判斷
  2.4 物品相似度計算
  2.5 推薦效果
  (3)推薦在應用推薦中的應用
  通過案例介紹應用推薦的實現方法
  3.1 通過決策樹算法來實現推薦
  3.2 通過人口屬性結合應用質量實現推薦

六、分類方法在互聯網產品精細化運營中的應用（90 分鐘）


   		  (1)需要用戶分類(用戶細分)的常見場景
  介紹用戶細分在互聯網產品運營中常用到的場景
  (2)用戶分類常用算法介紹
  介紹用戶細分的常見算法和效果
  (3)用戶分類實踐案例
  通過具體的案例從背景\目標\數據\實施\效果等角度介紹用戶細分方法在互聯網產品運營的具體應用

第二天下午（180分鐘）

七、社會化媒體發(fā)展與大數據語義分析應用(60 分鐘)


(1)社會化媒體發(fā)展與大數據品牌營銷
  介紹社會化媒體包括微博\微信的發(fā)展情況與大數據營銷的機會
  1.1 社會化媒體正在發(fā)生的變局
  1.2 社會化媒體發(fā)展帶來的挑戰(zhàn)
  1.3 社會化大數據如何助力品牌營銷
  (2)大數據洞察口碑與管理口碑
  介紹如何口碑形成的機制，測量口碑的數據方法以及如何通過大數據激發(fā)口碑
  2.1 口碑形成機制
  2.2 口碑三大分類
  2.3 管理與激發(fā)口碑
  2.4 口碑價值與模型
  (3)大數據輿情監(jiān)測與管理
  介紹負面輿情監(jiān)控關鍵方法
  3.1 負面輿情的影響
  3.2 輿情監(jiān)測關鍵成功要素
  3.3 輿情監(jiān)測與負面預警
  3.4 社會化媒體時代危機公關七要素
  3.5 輿情管理機制與提示
  (4)大數據社會化媒體傳播與輿情監(jiān)測體系
  介紹如何通過形成系統(tǒng)化的社會化傳播監(jiān)控體系
  4.1 構建監(jiān)測體系的必要性與挑戰(zhàn)
  4.2 網絡輿情與口碑測量體系的誤區(qū)
  4.3 社會化媒體營銷與傳播評估體系

八、數據可視化的技巧 
(30 分鐘)

  (1)數據可視化的價值
  介紹數據可視化的價值
  1.1 商業(yè)價值
  1.2 用戶價值
  (2)數據可視化的幾個關鍵
  介紹數據可視化的關鍵要素
  2.1 簡潔
  2.2 層次
  2.3 可對比
  2.4 顏色表意
  2.5 可探索
  2.6 講故事
  數據如何引爆產品

九、數據如何引爆產品傳播
(90 分鐘)

  本部分介紹如何通過數據挖掘形成有意思的發(fā)現，為互聯網產品宣傳\公關提供引爆的傳播點
  (1)大數據傳播的常識
  介紹通過大數據挖掘來傳播互聯網產品的注意事項
  (2)大數據傳播的流程和方法
  介紹如何選題、數據分析、選擇引爆點、圖譜設計等流程，以及每個環(huán)節(jié)中的難點和注意點
  (3)大數據傳播策劃的幾個關鍵
  通過具體的案例介紹大數據引爆產品傳播的關鍵要素


詳細安排：


  • 時間：8月16-17日
  • 地點：北京·朝陽
  • 價格：3900元/2000（學生）
  • CDA福利：CDA老學員皆免費

【咨詢方式】


電話：010-68454276

手機：15210500313（周老師）QQ：28819897082881989708  

          15210507396（劉老師）QQ：28819897072881989707  

郵箱：zhoulei@pinggu.org

         ljbing@pinggu.org
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【精細化運營·決策樹·可視化·互聯網·社會化媒體·引爆點】




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