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| 內容簡介： |
《大数据营销/高等职业教育通识类课程新形态教材》旨在培养具备大数据营销思维与基本数据分析能力的大数据营销人才，在内容设计上考虑到各种知识背景的学生，由浅入深，循序渐进，同时融合市场营销理论与大数据技术应用，突出大数据营销的通识性、典型性和实践性。
《大数据营销/高等职业教育通识类课程新形态教材》共8章，在章节安排上，以“思维-应用”“宏观-微观”“国内-国外”为逻辑，环环相扣呈现以下内容：大数据概论，大数据与营销，大数据营销策略及应用，大数据营销全流程，大数据处理实战，大数据与跨境电商，大数据营销人才能力素质和大数据营销伦理。
《大数据营销/高等职业教育通识类课程新形态教材》适合作为高职院校计算机类、会计金融类等专业的大数据营销教材，同时也可作为全校开设的通识课教材。
《大数据营销/高等职业教育通识类课程新形态教材》提供电子课件，读者可以从中国水利水电出版社网站（www.waterpub.com.cn）或万水书苑网站（www.wsbookshow.com）免费下载。
《大数据营销/高等职业教育通识类课程新形态教材》特色：
内容实用：以“理论 应用”为脉络，深度融合市场营销理论与大数据技术，培养适应行业需要的“交叉型”人才。
思政融合：响应“课程思政”号召，巧妙编排思政元素，强调大数据营销伦理问题，突出“立德树人”根本任务。
资源丰富：提供丰富有趣的案例和配套教学资源，形式多样，激发学习兴趣，方便老师课上教学与学生课下自学。
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| 目錄：
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前言
第1章 大数据概论
1．1 大数据基础概述
1．1．1 大数据的概念
1．1．2 大数据的分类
1．1．3 大数据的价值
1．1．4 大数据的应用
1．2 数据思维解读
1．2．1 数据思维的概述
1．2．2 数据思维的观点
1．2．3 商业数据思维
1．2．4 活用商业数据
1．3 传统样本与大数据
1．3．1 传统样本与大数据比较
1．3．2 传统样本与大数据处理
1．3．3 大数据质量
1．3．4 数据校正的方法和案例
1．4 大数据处理应用与分析
1．4．1 大数据处理与应用
1．4．2 大数据的学习方式
1．4．3 大数据分析技术
1．4．4 大数据建模及算法
课后练习
第2章 大数据与营销
2．1 传统市场营销
2．1．1 市场营销内容
2．1．2 市场营销战略
2．1．3 市场营销流程
2．1．4 市场营销策略组合
2．2 大数据营销概述
2．2．1 大数据营销的概况
2．2．2 大数据营销的发展
2．2．3 营销数据的类型与价值
2．2．4 大数据营销策略组合
2．2．5 大数据营销的运营方式
2．2．6 大数据营销带来的契机
2．3 大数据营销分析与应用
2．3．1 营销数据分析
2．3．2 大数据营销分析术语
2．3．3 大数据营销应用方向
2．3．4 大数据营销应用误区
2．4 商业智能营销
2．4．1 商业智能的定义
2．4．2 商业智能的数据分析
2．4．3 商业智能的难点与案例
2．4．4 商业智能分析工具
课后练习
第3章 大数据营销策略及应用
3．1 精准营销
3．1．1 精准营销概述
3．1．2 精准营销与传统营销
3．1．3 精准营销的工具
3．1．4 精准营销的实施
3．1．5 精准营销案例与小结
3．2 个性化营销
3．2．1 个性化营销的概念
3．2．2 个性化营销与精准营销
3．2．3 个性化营销的核心
3．2．4 个性化营销能力构成
3．2．5 个性化营销实施
3．2．6 个性化营销案例与小结
3．3 大数据营销策略的实际应用
3．3．1 消费者画像及大数据标签体系
3．3．2 大数据企业应用：会员制
3．3．3 大数据行业应用：广告投放
3．3．4 大数据精准选址
3．3．5 大数据分析消费者位置
课后练习
第4章 大数据营销全流程
4．1 市场分析
4．1．1 大数据市场分析
4．1．2 大数据营销的消费者
4．1．3 大数据市场细分
4．1．4 大数据市场定位
4．2 产品管理
4．2．1 产品的开发
4．2．2 产品的定价
4．2．3 产品表现与优化
4．3 营销渠道
4．3．1 大数据营销渠道特征
4．3．2 大数据营销渠道的创新思维
4．3．3 大数据营销渠道创新表现
4．3．4 大数据营销渠道策略建议
4．3．5 大数据营销渠道实例
4．4 大数据推广
4．4．1 大数据与产品推广
4．4．2 大数据与品牌推广
4．4．3 大数据重构广告营销
4．4．4 大数据推广实例
4．5 大数据促销
4．5．1 大数据促销变革
4．5．2 大数据与促销组合
4．5．3 大数据促销实例
4．6 客户管理
4．6．1 客户关系管理
4．6．2 客类管理
4．6．3 客户管理的实施
4．6．4 客户度量指标
4．6．5 改进客户体验
4．6．6 客户关系管理建议
课后练习
第5章 大数据处理实战
5．1 小试牛刀——Excel数据分析
5．1．1 准备工作：加载“分析工具库”
5．1．2 回归分析——预测销售额
5．1．3 相关分析——收入与消费的关系
5．1．4 方差分析——销售渠道对销售额的贡献
5．2 数据管理平台——Python入门
5．2．1 Python简介
5．2．2 开始使用Python
5．2．3 简单的Python程序
5．2．4 Python应用与案例
课后练习
……
第6章 大数据与跨境电商
第7章 大数据营销人才能力素质
第8章 大数据营销伦理
参考文献
参考资料
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