1.大數(shù)據(jù)特征、挑戰(zhàn)與應用關鍵

（1）大數(shù)據(jù)的特征與挑戰(zhàn)
介紹大數(shù)據(jù)的特征以及三個重要的轉變
（2）大數(shù)據(jù)的發(fā)展驅動力
介紹互聯(lián)網與移動互聯(lián)網在大數(shù)據(jù)發(fā)展中的作用以及相關的生態(tài)變化
（3）互聯(lián)網大數(shù)據(jù)應用
介紹百度\騰訊\阿里的大數(shù)據(jù)體系以及應用方向
（4）大數(shù)據(jù)互聯(lián)網金融
（5）大數(shù)據(jù)電商關鍵應用
（6）大數(shù)據(jù)部門的設置以及與產品部門的結合（以百度\騰訊\阿里為例）
（7）我們怎么用大數(shù)據(jù)
介紹大數(shù)據(jù)在企業(yè)的落地存在的問題、方法和具體應用場景

2.互聯(lián)網思維、大數(shù)據(jù)與產品設計及運營概述

（1）互聯(lián)網思維案例分析
（2）互聯(lián)網思維和大數(shù)據(jù)
（3）數(shù)據(jù)在互聯(lián)網產品設計、內容建設、產品推廣和營銷、產品優(yōu)化等階段的作用
（4）大數(shù)據(jù)在企業(yè)及互聯(lián)網運營、營銷各個環(huán)節(jié)的應用

3.大數(shù)據(jù)應用于客戶/用戶體驗及優(yōu)化

（1）大數(shù)據(jù)用于客戶/用戶體驗監(jiān)控與優(yōu)化
介紹通過大數(shù)據(jù)分析及時發(fā)現(xiàn)產品運營中產品體驗的問題
1.1構建產品運營監(jiān)控體系來及時發(fā)現(xiàn)產品運營的異動和用戶問題
1.2通過客戶/用戶關鍵觸點監(jiān)控發(fā)現(xiàn)用戶體驗問題并優(yōu)化
（2）大數(shù)據(jù)用于用戶口碑監(jiān)控與優(yōu)化
2.1洞察口碑：口碑三大分類
2.2管理和激發(fā)口碑
2.3大數(shù)據(jù)：測量和監(jiān)控用戶反饋并優(yōu)化

4.大數(shù)據(jù)支撐互聯(lián)網精細化運營與營銷

（1）數(shù)據(jù)支撐互聯(lián)網營銷活動優(yōu)化
介紹數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘優(yōu)化營銷效果
（2）大數(shù)據(jù)用戶生命周期管理與產品精細化營銷
介紹如何通過用戶生命周期管理和數(shù)據(jù)挖掘結合的辦法，來發(fā)現(xiàn)潛在用戶，預警客戶流
失，優(yōu)化電商運營效果
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(xiàn)方法——數(shù)據(jù)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

5．大數(shù)據(jù)推薦在個性化營銷、電子商務的應用

（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）推薦電商的應用案例
通過案例介紹電商個性化推薦的思想、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
2.6 產品經理如何推動個性化推薦算法實施

6.分類方法在電子商務精細化營銷中的應用

（1）數(shù)據(jù)可視化的價值
介紹數(shù)據(jù)可視化的價值
1.1商業(yè)價值
1.2用戶價值
（2）數(shù)據(jù)可視化的幾個關鍵
介紹數(shù)據(jù)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

8.大數(shù)據(jù)如何引爆產品傳播

介紹如何通過數(shù)據(jù)挖掘形成有意思的發(fā)現(xiàn)，為互聯(lián)網產品宣傳\公關提供引爆的傳播點
（1）大數(shù)據(jù)傳播的常識 介紹通過大數(shù)據(jù)挖掘來傳播互聯(lián)網產品的注意事項
（2）大數(shù)據(jù)傳播的流程和方法 介紹如何選題、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)傳播策劃的幾個關鍵 通過具體的案例介紹大數(shù)據(jù)引爆產品和營銷傳播的關鍵要素