《大数据营销》-教学日历.doc

版本：L 修改状态：0 DMU－2－093－1 编号： 教 学 计 划 总学时数：64 周学时： 4 考核方式： 考试 讲课： 40 学时 实验：24 学时 习题课： 0 学时 教材（名称/主编/出版社/出版年月）：《大数据营销》，屈莉莉，隋东旭，电子工业出版社，2023 主要参考资料名称： 无 大 连 海 事 大 学 教 学 日 历 课程名称： 大数据营销 开课学期：2023-2024学年第2学期 专业班号： 必修课 教学系(教研室)： 管理科学与工程 任课教师： 屈莉莉 助课教师： 无 周 次 讲 课 （课程章节及内容提要） 课 时 数 讨论课、实验课 安排及授课地点 课 时 数 作 业 要 求 （题目及题量） 辅导答疑时间及地点 第 1 周 第1章 大数据营销概论 1.1 大数据的内涵 1.1.1 大数据的定义 1.1.2 大数据的特征 1.1.3 大数据的发展历程与趋势 1.2 大数据的技术架构和常用工具 1.2.1 大数据的技术架构 1.2.2 大数据的技术内容 1.2.3 大数据的技术工具 1.3 大数据营销的基础知识 1.3.1 大数据营销的含义与特点 1.3.2 大数据营销的运营方式 1.3.3 大数据营销的主要参与者 1.3.4 大数据营销的人员配置 1.3.5 大数据营销的基础设施 1.4 大数据营销的基础理论 1.4.1 宏观市场分析工具—PEST和SWOT分析法 1.4.2 市场营销组合理论—4P、4C、4R、4I理论 1.4.3 市场竞争理论—波特五力模型 1.5 大数据营销的应用与挑战 1.5.1 大数据营销的应用 1.5.2 大数据营销的机遇与挑战 4 无 0 第1章 课后测试题 每周四下午2:00-3: 00 管理楼B206 第 2 周-1 第2章 大数据营销的数据来源、流程及模型-1 2.1 大数据营销的数据来源 2.1.1 移动设备与App应用系统中的数据 2.1.2 电子商务平台和计算机系统产生的数据 2.1.3 视频和轨迹数据 2.1.4 行业和市场调查获取的数据 2.2 大数据营销的流程 2.2.1 数据收集—数据收集的种类及方法 2.2.2 数据治理—数据使用前的清洗和整理工作 2.2.3 数据管理—数据的存放平台和应用工具 2.2.4 数据策略—利用数据进行营销和业务规划 2.2.5 数据应用—数据营销的落地应用 2.2.6 结果衡量—数据对营销和业务的衡量和优化 2 无 0 第2章 课后测试题第1部分 每周四下午2:00-3: 00 管理楼B206 第 2 周-2 大数据营销的数据来源、流程及模型-2 2.3 大数据营销的分析模型 2.3.1 描述性分析模型 2.3.2 层次分析模型 2.3.3 网状分析模型 2.3.4 关系分析模型 2.4 大数据营销的挖掘模型 2.4.1 预测模型 2.4.2 聚类分析模型 2.4.3 关联规则分析模型 2.4.4 分类分析模型 2 无 0 第2章 课后测试题第2部分 每周四下午2:00-3: 00 管理楼B206 第 3 周 无 0 第2章 大数据营销的数据来源、流程及模型 4 无 每周四下午2:00-3: 00 管理楼B206 第 4 周 第3章 大数据营销环境分析 3.1 市场营销环境概述 3.1.1 大数据营销环境的含义及其分析的意义 3.1.2 大数据营销环境的特点 3.2 市场营销环境分析 3.2.1 宏观市场营销环境分析 3.2.2 微观市场营销环境分析 3.3 环境分析与营销决策 3.3.1 大数据营销环境的威胁与机会 3.3.2 大数据营销环境的分析与评价 3.3.3 企业面对大数据营销的决策选择 4 无 0 第3章 课后测试题 每周四下午2:00-3: 00 管理楼B206 第 5 周-1 第4章 基于大数据的客户管理-1 4.1 基于大数据的客户关系管理 4.1.1 如何利用大数据进行客户关系管理 4.1.2 大数据在客户关系管理中的优势 4.1.3 客户管理中的数据分类、收集及清洗 2 无 0 第4章 课后测试题第1部分 每周四下午2:00-3: 00 管理楼B206 第 5 周-2 第4章 基于大数据的客户管理-2 4.2 基于大数据的客户管