**讲 数据分析的基本方法
1、常用的分析方法
2、数据排列和百分比分析
3、均值离差分析
4、趋势和波动分析
5、相关性分析
6、常见的分析题目
静态数据分解，例如投诉量
多组同质数据分析，例如质量成绩
时间序列，例如话务量
抽样分析，例如顾客满意度
对比分析，例如顾客习惯
第二讲 数据分析方法在服务分析中的应用
1、数据分析知识：
帕累托分析
数据排列
百分比分析
数据相关性
2、帕累托分析和百分比趋势变化
话务员质检成绩案例
相关性分析和数据排列
新业务开通量案例
帕累托分析和百分比分析
3、小组课题案例分析和演示
话务量组成案例
数据排列和百分比分析
顾客投诉组成案例
第三讲 数据挖掘的基本方法
1、何谓数据挖掘?
数据挖掘能做什么?
商业领域的数据挖掘
2、技术层面的数据挖掘
呼叫中心数据挖掘方法论
呼叫中心数据的分类与描述
3、数据挖掘的价值举例
4、数据分析前提
5、数据分析结果
6、数据挖掘的基本模型和整体流程
第四讲 数据挖掘在服务分析中的应用
1、呼叫中心数据挖掘的类型
商业问题的正确识别
如何将数据转换成可操作的决策?
呼叫中心数据挖掘模型的建立与选择数据挖掘的相关算法
如何建立好的预测模型
2、客户信息的类型与分析数据准备
领先行业的客户数据管理实践
客户价值管理理解客户管理阶梯
客户管理的内容与策略
客户价值的正确识别
如何进行客户细分
3、建立数据挖掘模型
评价模型的几个标准
选择合适的模型
客户数据管理的核心内容
客户数据采集与数据质量管理
第五讲 分析结果的展现
1、数据展示的核心技巧
常用分析图表与应用
数据展示的工具选择
报表展示的方法与技巧
案例：数据库营销绩效评估
2、模型的解释与说明
模型的评估方法
如何向技术部门说明模型的应用
优化营销绩效的核心方法与技巧
案例：如何从客户响应与客户忠诚获利？
第六讲 常用分析工具功能介绍
1、Excel数据分析功能
2、SPSS数据分析功能
