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本課程為針對金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)課程。
圍繞金融行業(yè)常見的業(yè)務(wù)問題，利用大數(shù)據(jù)的思維方式，重塑解決業(yè)務(wù)問題的新思維和新方法。內(nèi)容由淺入深，從數(shù)據(jù)統(tǒng)計到數(shù)據(jù)分析，再到數(shù)據(jù)挖掘；從描述性分析，到相關(guān)性分析，再到預(yù)測分析，實現(xiàn)對業(yè)務(wù)的過去、現(xiàn)在和未來的全面系統(tǒng)地分析與挖掘。
本課程覆蓋了如下內(nèi)容：
1、數(shù)據(jù)分析的核心理念，數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。
2、數(shù)據(jù)分析過程，數(shù)據(jù)分析方法，數(shù)據(jù)分析思路。
3、高級數(shù)據(jù)分析與挖掘模型（影響因素分析、數(shù)值預(yù)測、分類預(yù)測、市場細分、客戶價值評估、精準推薦、產(chǎn)品設(shè)計、產(chǎn)品定價等）。
本課程從實際的業(yè)務(wù)需求出發(fā)，結(jié)合行業(yè)的典型應(yīng)用特點，圍繞實際的商業(yè)問題，對數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行了全面的介紹（從數(shù)據(jù)收集與處理，到數(shù)據(jù)分析與挖掘，再到數(shù)據(jù)可視化和報告撰寫），通過大量的操作演練，幫助學員掌握數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的思路、方法、表達、工具，從大量的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)中進行分析，挖掘客戶行為特點，幫助運營團隊深入理解業(yè)務(wù)運作，以達到提升學員的數(shù)據(jù)綜合分析能力，支撐運營決策的目的。

1、了解數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識，掌握數(shù)據(jù)分析的基本過程。
2、學會數(shù)據(jù)分析的框架和思路，掌握常用數(shù)據(jù)分析方法來分析問題。
3、熟悉數(shù)據(jù)分析的基本過程，掌握高級數(shù)據(jù)分析工具庫操作。
4、熟練掌握常用的數(shù)據(jù)挖掘方法，用來解決常見的業(yè)務(wù)問題（如市場細分、客戶行為預(yù)測，交叉銷售等等）

第一部分：金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)
1、數(shù)據(jù)驅(qū)動成為銀行發(fā)展的新動力
2、大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)的應(yīng)用
營銷支持
風險管控
精細化管理
決策支持
3、銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例
信貸風險控制
差異化產(chǎn)品營銷
客戶興趣與客戶細分
個人信用評估
4、大數(shù)據(jù)在各銀行的應(yīng)用
中信銀行，以客戶為上帝
民生銀行大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略
青島銀行提升運營能力
5、大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)的四層結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層
數(shù)據(jù)模型層
業(yè)務(wù)模型層
業(yè)務(wù)應(yīng)用層

第二部分：大數(shù)據(jù)的核心理念
問題：大數(shù)據(jù)的核心價值是什么？大數(shù)據(jù)是怎樣用于業(yè)務(wù)決策？
1、大數(shù)據(jù)時代：你缺的不是一堆方法，而是大數(shù)據(jù)思維
2、大數(shù)據(jù)是探索事物發(fā)展和變化規(guī)律的工具
3、一切不以解決業(yè)務(wù)問題為導向的大數(shù)據(jù)都是耍流氓
4、大數(shù)據(jù)的核心能力
發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)運行規(guī)律及問題
探索業(yè)務(wù)未來發(fā)展趨勢
5、從案例看大數(shù)據(jù)的核心本質(zhì)
用趨勢圖來探索產(chǎn)品銷量規(guī)律
從谷歌的GFT產(chǎn)品探索用戶需求變化
從美國總統(tǒng)競選看大數(shù)據(jù)對選民行為進行分析
從大數(shù)據(jù)炒股看大數(shù)據(jù)如何探索因素的相關(guān)性
6、認識大數(shù)據(jù)分析
什么是數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析的三大作用
常用分析的三大類別
案例：喜歡賺“差價”的營業(yè)員（用數(shù)據(jù)管理來識別）
7、數(shù)據(jù)分析需要什么樣的能力
懂業(yè)務(wù)、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈現(xiàn)
8、大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)的四層結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層、數(shù)據(jù)模型層、業(yè)務(wù)模型層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層
9、大數(shù)據(jù)分析的兩大核心理念
10、大數(shù)據(jù)分析面臨的常見問題
不知道分析什么（分析目的不明確）
不知道怎樣分析（缺少分析方法）
不知道收集什么樣的數(shù)據(jù)（業(yè)務(wù)理解不足）
不知道下一步怎么做（不了解分析過程）
看不懂數(shù)據(jù)表達的意思（數(shù)據(jù)解讀能力差）
擔心分析不夠全面（分析思路不系統(tǒng)）

第三部分：數(shù)據(jù)分析基本過程
1、數(shù)據(jù)分析的六步曲
2、步驟1：明確目的--理清思路
確定分析目的：要解決什么樣的業(yè)務(wù)問題
確定分析思路：分解業(yè)務(wù)問題，構(gòu)建分析框架
3、步驟2：數(shù)據(jù)收集—理清思路
明確收集數(shù)據(jù)范圍
確定收集來源
確定收集方法
4、步驟3：數(shù)據(jù)預(yù)處理—尋找答案
數(shù)據(jù)質(zhì)量評估
數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理和變量處理
探索性分析
5、步驟4：數(shù)據(jù)分析--尋找答案
選擇合適的分析方法
構(gòu)建合適的分析模型
選擇合適的分析工具
6、步驟5：數(shù)據(jù)展示--觀點表達
選擇恰當?shù)膱D表
選擇合適的可視化工具
7、步驟6：報表撰寫--觀點表達
選擇報告種類
完整的報告結(jié)構(gòu)
8、數(shù)據(jù)分析的三大誤區(qū)
演練：如何用大數(shù)據(jù)來支撐產(chǎn)品精準營銷項目

第四部分：統(tǒng)計分析方法篇
問題：數(shù)據(jù)分析有什么方法可依?不同的方法適用解決什么樣的問題？
1、數(shù)據(jù)分析方法的層次
基本分析法（對比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢/…）
綜合分析法（交叉/綜合評價/杜邦/漏斗/…）
高級分析法（相關(guān)/方差/驗證/回歸/時序/…）
數(shù)據(jù)挖掘法（聚類/分類/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…）
2、統(tǒng)計分析常用指標
計數(shù)、求和、百分比（增跌幅）
集中程度：均值、中位數(shù)、眾數(shù)
離散程度：極差、方差/標準差
分布形態(tài)：偏度、峰度
3、基本分析方法及其適用場景
對比分析（查看數(shù)據(jù)差距）
演練：評估不同類型客戶的存款偏好
演練：如何找到消費能力強的用戶
分組分析（查看數(shù)據(jù)分布）
演練：銀行用戶消費層次分析（銀行）
演練：呼叫中心接聽電話效率分析（呼叫中心）
演練：客服中心科學排班人數(shù)需求分析（客服中心）
結(jié)構(gòu)分析（評估事物構(gòu)成）
案例：銀行用戶市場占比結(jié)構(gòu)分析
案例：用戶構(gòu)成分析、用戶收入結(jié)構(gòu)分析
案例：動態(tài)結(jié)構(gòu)分析
趨勢分析（發(fā)現(xiàn)變化規(guī)律）
案例：銀行ATM柜員機現(xiàn)金管理分析（銀行）
案例：理財產(chǎn)品銷量的淡旺季分析
演練：發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品銷售的時間規(guī)律
交叉分析（多維數(shù)據(jù)分析）
演練：用戶分布多維分析
演練：不同區(qū)域的理財產(chǎn)品偏好分析
演練：不同教育水平的理財產(chǎn)品偏好分析
4、最合適的分析方法才是硬道理。

第五部分：數(shù)據(jù)分析思路篇
問題：數(shù)據(jù)分析思路是怎樣的？如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏？
1、數(shù)據(jù)分析的思路
從KPI指標開始
從營銷/管理模型開始
2、常用分析思路模型
3、企業(yè)外部環(huán)境分析（PEST分析法）
案例：行業(yè)外部環(huán)境分析
4、用戶消費行為分析（5W2H分析法）
案例：用戶購買行為分析（5W2H）
5、公司整體經(jīng)營情況分析（4P營銷理論）
6、業(yè)務(wù)問題專題分析（邏輯樹分析法）
案例：用戶增長緩慢分析
7、用戶使用行為研究（用戶使用行為分析法）
案例：產(chǎn)品銷售流程優(yōu)化分析

第六部分：影響因素分析篇
問題：如何判斷一個因素對另一個因素有影響？
風險控制的關(guān)鍵因素有哪些？營銷費用是否會影響銷售額？產(chǎn)品價格是否會影響銷量？產(chǎn)品的陳列位置/營銷渠道方式是否會影響產(chǎn)品銷量？
1、影響因素分析的常見方法
2、相關(guān)分析（衡量變量間的的相關(guān)性）
什么是相關(guān)關(guān)系
相關(guān)系數(shù)：衡量相關(guān)程度的指標
相關(guān)系數(shù)的三個計算公式
相關(guān)分析的假設(shè)檢驗
相關(guān)分析的基本步驟
相關(guān)分析應(yīng)用場景
演練：營銷費用會影響銷售額嗎？
演練：哪些因素與理財產(chǎn)品銷量有相關(guān)性？
偏相關(guān)分析
偏相關(guān)系數(shù)的計算公式
偏相關(guān)分析的適用場景
距離相關(guān)分析
3、方差分析
問題：哪些才是影響銷量的關(guān)鍵因素？
方差分析解決什么問題
方差分析種類：單因素/雙因素/協(xié)方差分析
方差分析的應(yīng)用場景
方差分析的原理與步驟
如何解決方差分析結(jié)果
演練：營銷渠道與產(chǎn)品銷量有關(guān)嗎？
演練：客戶學歷對消費水平的影響分析
演練：廣告形式和價格是影響產(chǎn)品銷量的關(guān)鍵因素嗎
演練：營業(yè)員的性別、技能級別對產(chǎn)品銷量有影響嗎？
演練：尋找導致產(chǎn)品銷售額下降的關(guān)鍵因素
多因素方差分析原理
多因素方差結(jié)果的解讀
演練：廣告形式、渠道對銷量的影響因素分析（多因素）
演練：如何判斷是否還有因素在影響銷量？
協(xié)方差分析原理
4、列聯(lián)分析（兩類別變量的相關(guān)性分析）
交叉表與列聯(lián)表
卡方檢驗的原理
卡方檢驗的幾個計算公式
列聯(lián)表分析的適用場景
案例：業(yè)務(wù)類型對客戶流失的影響分析
案例：學歷對理財產(chǎn)品偏好的影響分析
案例：行業(yè)/規(guī)模對風控的影響分析

第七部分：數(shù)值預(yù)測模型篇
問題：如何預(yù)測產(chǎn)品的銷量/銷售金額？
1、銷量預(yù)測與市場預(yù)測——讓你看得更遠
2、回歸預(yù)測/回歸分析
問題：如何預(yù)測未來的銷售量（定量分析）？
回歸分析的基本原理和應(yīng)用場景
回歸分析的種類（一元/多元、線性/曲線）
得到回歸方程的幾種常用方法
回歸分析的五個步驟與結(jié)果解讀
回歸預(yù)測結(jié)果評估（如何評估預(yù)測質(zhì)量，如何選擇最佳回歸模型）
演練：散點圖找到推廣費用與銷售額的關(guān)系（一元線性回歸）
演練：推廣費用、辦公費用與銷售額的關(guān)系（多元線性回歸）
演練：讓你的營銷費用預(yù)算更準確
演練：如何選擇最佳的回歸預(yù)測模型（曲線回歸）
帶分類變量的回歸預(yù)測
演練：產(chǎn)品季度銷量預(yù)測
演練：工齡、性別與產(chǎn)品銷量的關(guān)系
演練：如何評估銷售目標與資源配置
3、時序預(yù)測
問題：隨著時間變化，未來的銷量變化趨勢如何？
時序分析的應(yīng)用場景（基于時間的變化規(guī)律）
移動平均MA的預(yù)測原理
指數(shù)平滑ES的預(yù)測原理
自回歸移動平均ARIMA模型
如何評估預(yù)測值的準確性？
案例：銷售額的時序預(yù)測及評估
演練：產(chǎn)品銷量預(yù)測及評估
演練：上海證券交易所綜合指數(shù)收益率序列分析
4、季節(jié)性預(yù)測模型
季節(jié)性回歸模型的參數(shù)
常用季節(jié)性預(yù)測模型（相加、相乘）
怎樣解讀模型的含義
案例：美國航空旅客里程的季節(jié)性趨勢分析
案例：產(chǎn)品銷售季節(jié)性趨勢預(yù)測分析
5、新產(chǎn)品預(yù)測模型與S曲線
如何評估銷量增長的拐點
珀爾曲線與龔鉑茲曲線
案例：如何預(yù)測產(chǎn)品的銷售增長拐點，以及銷量上限
演練：預(yù)測IPad產(chǎn)品的銷量

第八部分：回歸模型優(yōu)化篇
1、回歸模型的基本原理
三個基本概念：總變差、回歸變差、剩余變差
方程的顯著性檢驗：是否可以做回歸分析？
擬合優(yōu)度檢驗：回歸模型的質(zhì)量評估？
因素的顯著性檢驗：自變量是否可用？
理解標準誤差的含義：預(yù)測的準確性？
2、模型優(yōu)化思路：尋找最佳回歸擬合線
如何處理異常數(shù)據(jù)（殘差與異常值排除）
如何剔除非顯著因素（因素顯著性檢驗）
如何進行非線性關(guān)系檢驗
如何進行相互作用檢驗
如何進行多重共線性檢驗
如何檢驗誤差項
如何判斷模型過擬合
案例：模型優(yōu)化案例
6、自定義模型（如何利用規(guī)劃求解進行自定義模型）
案例：如何對營業(yè)廳客流量進行建模及模型優(yōu)化

第九部分：分類預(yù)測模型篇
問題：如何評估客戶購買產(chǎn)品的可能性？或者說，影響客戶購買意向的產(chǎn)品關(guān)鍵特性是什么？
1、分類模型概述
2、常見分類預(yù)測模型
3、邏輯回歸模型
邏輯回歸模型原理及適用場景
邏輯回歸種類：二元/多元邏輯回歸
如何解讀邏輯回歸方程
案例：如何評估用戶是否會購買某產(chǎn)品（二元邏輯）
消費者品牌選擇模型分析
案例：品牌選擇模型分析，你的品牌適合哪些人群？（多元邏輯）
4、分類決策樹
問題：如何預(yù)測客戶行為？如何識別潛在客戶？
風控：如何識別欠貸者的特征，以及預(yù)測欠貸概率？
客戶保有：如何識別流失客戶特征，以及預(yù)測客戶流失概率？
決策樹分類簡介
如何評估分類性能？
案例：美國零售商（Target）如何預(yù)測少女懷孕
演練：識別銀行欠貨風險，提取欠貸者的特征
構(gòu)建決策樹的三個關(guān)鍵問題
如何選擇最佳屬性來構(gòu)建節(jié)點
如何分裂變量
修剪決策樹
選擇最優(yōu)屬性
熵、基尼索引、分類錯誤
屬性劃分增益
如何分裂變量
多元劃分與二元劃分
連續(xù)變量離散化（最優(yōu)劃分點）
修剪決策樹
剪枝原則
預(yù)剪枝與后剪枝
構(gòu)建決策樹的四個算法
C5.0、CHAID、CART、QUEST
各種算法的比較
如何選擇最優(yōu)分類模型？
案例：客戶流失預(yù)警與客戶挽留模型
案例：識別拖欠銀行貨款者的特征，避免不良貨款
5、基于規(guī)則的分類
基于規(guī)則分類原理介紹
評估規(guī)則的質(zhì)量
構(gòu)建分類規(guī)則：順序覆蓋法
規(guī)則增長策略
6、最近鄰分類（KNN）
7、貝葉斯分類（NBN）
貝葉斯分類原理
計算類別屬性的條件概率
估計連續(xù)屬性的條件概率
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)種類：TAN/馬爾科夫毯
預(yù)測分類概率（計算概率）
案例：評估銀行用戶拖欠貨款的概率
8、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立步驟
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵問題
BP反向傳播網(wǎng)絡(luò)（MLP）
徑向基網(wǎng)絡(luò)（RBF）
案例：評估銀行用戶拖欠貨款的概率
9、支持向量機（SVM）
SVM基本原理
線性可分問題：最大邊界超平面
線性不可分問題：特征空間的轉(zhuǎn)換
維空難與核函數(shù)
10、判別分析
判別分析原理
距離判別法
典型判別法
貝葉斯判別法

第十部分：分類模型優(yōu)化（集成方法）
1、集成方法的基本原理：利用弱分類器構(gòu)建強分類模型
選取多個數(shù)據(jù)集，構(gòu)建多個弱分類器
多個弱分類器投票決定
2、集成方法/元算法的種類
Bagging算法
Boosting算法
3、Bagging原理
如何選擇數(shù)據(jù)集
如何進行投票
隨機森林
4、Boosting的原理
AdaBoost算法流程
樣本選擇權(quán)重計算公式
分類器投票權(quán)重計算公式

第十一部分：市場細分模型篇
問題：我們的客戶有幾類？各類特征是什么？如何實現(xiàn)客戶細分，開發(fā)符合細分市場的新產(chǎn)品？如何提取客戶特征，從而對產(chǎn)品進行市場定位？
1、市場細分的常用方法
有指導細分
無指導細分
2、聚類分析
如何更好的了解客戶群體和市場細分？
如何識別客戶群體特征？
如何確定客戶要分成多少適當?shù)念悇e？
聚類方法原理介紹
聚類方法作用及其適用場景
聚類分析的種類
K均值聚類（快速聚類）
案例：移動三大品牌細分市場合適嗎？
演練：寶潔公司如何選擇新產(chǎn)品試銷區(qū)域？
演練：如何評選優(yōu)秀員工？
演練：中國各省份發(fā)達程度分析，讓數(shù)據(jù)自動聚類
層次聚類（系統(tǒng)聚類）：發(fā)現(xiàn)多個類別
R型聚類與Q型聚類的區(qū)別
案例：中移動如何實現(xiàn)客戶細分及營銷策略
演練：中國省市經(jīng)濟發(fā)展情況分析（Q型聚類）
演練：裁判評分的標準衡量，避免“黑哨”（R型聚類）
兩步聚類
3、RFM客戶細分模型（詳見客戶價值評估部分）
4、主成分分析
主成分分析方法介紹
主成分分析基本思想
主成分分析步驟
案例：如何評估產(chǎn)品購買者的客戶細分市場
第十二部分：數(shù)據(jù)預(yù)處理過程
1、數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要任務(wù)
數(shù)據(jù)集成：多個數(shù)據(jù)集的合并
數(shù)據(jù)清理：異常值的處理
數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)精簡、數(shù)據(jù)平衡
變量處理：變量變換、變量派生、變量精簡
數(shù)據(jù)歸約：實現(xiàn)降維，避免維災(zāi)難
2、數(shù)據(jù)集成
外部數(shù)據(jù)讀入：Txt/Excel/SPSS/Database
數(shù)據(jù)追加（添加數(shù)據(jù)）
變量合并（添加變量）
3、數(shù)據(jù)理解（異常數(shù)據(jù)處理）
取值范圍限定
重復(fù)值處理
無效值/錯誤值處理
缺失值處理
離群值/極端值處理
數(shù)據(jù)質(zhì)量評估
4、數(shù)據(jù)準備：數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)篩選：數(shù)據(jù)抽樣/選擇（減少樣本數(shù)量）
數(shù)據(jù)精簡：數(shù)據(jù)分段/離散化（減少變量的取值個數(shù)）
數(shù)據(jù)平衡：正反樣本比例均衡
5、數(shù)據(jù)準備：變量處理
變量變換：原變量取值更新，比如標準化
變量派生：根據(jù)舊變量生成新的變量
變量精簡：降維，減少變量個數(shù)
6、數(shù)據(jù)降維
常用降維的方法
如何確定變量個數(shù)
特征選擇：選擇重要變量，剔除不重要的變量
從變量本身考慮
從輸入變量與目標變量的相關(guān)性考慮
對輸入變量進行合并
因子分析（主成分分析）
因子分析的原理
因子個數(shù)如何選擇
如何解讀因子含義
案例：提取影響電信客戶流失的主成分分析
7、數(shù)據(jù)探索性分析
常用統(tǒng)計指標分析
單變量：數(shù)值變量/分類變量
雙變量：交叉分析/相關(guān)性分析
多變量：特征選擇、因子分析
演練：描述性分析（頻數(shù)、描述、探索、分類匯總）
8、數(shù)據(jù)可視化
數(shù)據(jù)可視化：柱狀圖、條形圖、餅圖、折線圖、箱圖、散點圖等
圖形的表達及適用場景
演練：各種圖形繪制

第十三部分：產(chǎn)品推薦模型篇
問題：購買A產(chǎn)品的顧客還常常要購買其他什么產(chǎn)品？應(yīng)該給客戶推薦什么產(chǎn)品最有可能被接受？
1、常用產(chǎn)品推薦模型
2、關(guān)聯(lián)分析
如何制定套餐，實現(xiàn)交叉/捆綁銷售
案例：啤酒與尿布、颶風與蛋撻
關(guān)聯(lián)分析模型原理（Association）
關(guān)聯(lián)規(guī)則的兩個關(guān)鍵參數(shù)
支持度
置信度
關(guān)聯(lián)分析的適用場景
案例：購物籃分析與產(chǎn)品捆綁銷售/布局優(yōu)化
案例：理財產(chǎn)品的交叉銷售與產(chǎn)品推薦
如何提取關(guān)聯(lián)規(guī)則（關(guān)聯(lián)分析的算法）
Apriori算法
FP-Growth算法
3、協(xié)同過濾

第十四部分：客戶價值分析
營銷問題：如何評估客戶的價值？不同的價值客戶有何區(qū)別對待？
1、如何評價客戶生命周期的價值
貼現(xiàn)率與留存率
評估客戶的真實價值
使用雙向表衡量屬性敏感度
變化的邊際利潤
案例：評估營銷行為的合理性
2、RFM模型（客戶價值評估）
RFM模型，更深入了解你的客戶價值
RFM模型與市場策略
RFM模型與活躍度分析
案例：客戶價值評估與促銷名單
案例：重購用戶特征分析

第十五部分：產(chǎn)品設(shè)計與優(yōu)化
1、聯(lián)合分析法
如何指導產(chǎn)品開發(fā)？
如何確定產(chǎn)品的重要特性
2、離散選擇模型
如何評估客戶購買產(chǎn)品的概率
競爭下的產(chǎn)品動態(tài)調(diào)價
如何評估產(chǎn)品的價格彈性
案例：產(chǎn)品開發(fā)應(yīng)該重視哪些功能特性？
案例：品牌價值與價格敏感度分析
案例：納什均衡價格
3、品牌價值評估
4、新產(chǎn)品市場占有率評估
第十六部分：定價策略分析
營銷問題：產(chǎn)品如何實現(xiàn)最優(yōu)定價？套餐價格如何確定？采用哪些定價策略可達到利潤最大化？
1、常見的定價方法
2、產(chǎn)品定價的理論依據(jù)
需求曲線與利潤最大化
如何求解最優(yōu)定價
案例：產(chǎn)品最優(yōu)定價求解
3、如何評估需求曲線
價格彈性
曲線方程（線性、乘冪）
4、如何做產(chǎn)品組合定價
5、如何做產(chǎn)品捆綁/套餐定價
最大收益定價（演進規(guī)劃求解）
避免價格反轉(zhuǎn)的套餐定價
案例：電信公司的寬帶、IPTV、移動電話套餐定價
6、非線性定價原理
要理解支付意愿曲線
支付意愿曲線與需求曲線的異同
案例：雙重收費如何定價（如會費+按次計費）
7、階梯定價策略
案例：如何做階梯定價
8、數(shù)量折扣定價策略
案例：如何通過折扣來實現(xiàn)薄利多銷
9、定價策略的評估與選擇
案例：公司如何選擇最優(yōu)定價策略

結(jié)束：課程總結(jié)與問題答疑。