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信息流广告（初级）营销师

数据分析方法：深入挖掘数据价值

目录

Catalogue

用户行为分析

2.

1.

数据挖掘基础

模型构建与应用

广告效果评估

3.

4.

数据驱动营销实践

5.

数据挖掘基础

01

数据来源与采集方法

数据爬取技术

数据接口调用

数据捐赠与交换

数据采集

平均值、中位数、众数计算

数据分布特征分析

数据缺失值处理

描述性统计分析

皮尔逊相关系数

斯皮尔曼等级相关系数

相关性可视化

相关性分析

回归分析

因果网络分析

假设检验方法

因果性分析

数据分析方法

常用数据可视化图表

柱状图、线形图、饼图

热力图、散点图、地图

动态数据可视化

信息流广告可视化案例分析

点击率（CTR）分析

转化率（CVR）分析

用户行为路径分析

数据可视化工具与技术

Tableau、Power

BI等

Python、R语言可视化库

JSON、XML数据格式处理

PART

01

PART

02

PART

03

数据可视化

用户行为分析

02

用户的年龄、性别、职业和地理位置等信息

用户的受教育程度和收入水平等数据

用户的网络使用习惯和设备偏好等特征

基本人口统计特征

用户在信息流中的内容互动数据，如点赞、评论和分享

用户在网站或应用中的浏览和搜索历史

用户在购物、游戏和其他服务中的消费记录

用户兴趣与偏好

用户在信息流中的点击行为和停留时间

用户在广告互动中的反馈和响应

用户完成广告引导的目标动作，如下载、注册和购买

用户行为轨迹分析

用户画像构建

点击率(CTR)分析

广告的展示次数和用户点击次数的比值

不同广告元素对CTR的影响，如标题、图片和描述

用户在不同时间段和不同场景下的点击行为变化

点击行为模式识别

用户对不同类型广告的点击偏好

用户在信息流中的滑动和跳过行为分析

用户对特定广告的重复点击行为解析

点击预测模型构建

基于历史数据的点击率预测模型

利用机器学习算法预测用户的点击行为

优化广告投放策略以提高广告效果

用户点击行为分析

02

03

01

转化路径分析

用户在点击广告后完成的转化路径和耗时

用户在转化路径中的关键触点和行为

用户在不同转化阶段的行为差异和转化率

转化率优化策略

提升用户在转化路径中的参与度和活跃度

优化广告内容和投放时间以提高转化率

设计用户激励机制以促进用户完成转化

用户留存与流失分析

分析用户在完成转化后的使用行为和留存情况

识别用户流失的原因和关键流失节点

制定用户留存策略和流失预防措施

用户转化行为分析

广告效果评估

03

广告投放策略优化

根据广告表现数据调整投放时间

优化广告投放的渠道和平台选择

采用人群细分策略提高广告精准度

广告ROI提升方法

分析不同广告创意的ROI表现，优化投放

通过数据分析确定最佳广告投放周期

利用用户行为数据优化广告定位

广告展现数据分析

展现量、点击量、转化量的实时监控

用户点击行为和广告展现效果的关联分析

目标受众与广告展现的匹配度分析

广告投放效果分析

竞品广告投放渠道和内容分析

竞品广告投放效果的比较评估

竞品广告策略的优劣势解析

竞品广告策略分析

行业热点的数据监测和趋势分析

用户需求的调查与数据分析

市场动向的预测和机会发现

市场趋势与用户需求分析

发现潜在的目标市场和用户群体

分析市场机会与风险，制定应对策略

利用数据分析结果调整广告战略

市场机会发现与利用

竞品分析与市场洞察

创意形式与技术应用

探索创新的广告形式和互动技术

分析不同创意形式的用户接受度和效果

运用数据分析指导创意形式的测试和迭代

创意效果A/B测试

设计A/B测试方案，对比不同创意效果

分析测试结果，确定最佳创意策略

持续优化创意，提升广告效果和用户体验

创意内容分析与优化

创意内容的用户反馈和效果数据分析

优化创意元素，提升用户参与度

结合数据分析调整创意主题和信息传达

广告创意优化

模型构建与应用

04

决策树回归分析预测广告点击率

利用随机森林进行特征重要性的评估

应用梯度提升模型进行精细化预测

预测模型类型与选择

预测模型构建

信息流广告推荐算法

使用主成分分析法降低特征维度

推荐系统在广告投放中的应用

采用正则化技术避免过拟合问题

推荐系统原理介绍

处理缺失值和异常值以提高数据质量

特征工程与模型训练

01

运用交叉验证法评估模型稳健性

机器学习算法在广告营销中的应用

02

通过计算AUC值评价模型性能

深度学习技术在广告领域的探索

03

人工智能助力广告个性化投放

调整模型参数优化预测准确率

模型评估与调优

推荐系统原理介绍

基于内容的推荐算法原理概要

协同过滤技术的原理与应用

混合推荐系统的优势与实现

推荐系统应用

利用用户历史行为数据进行打标签

基于用户画像的广告推荐策略

结合用户兴趣与上下文信息的推荐

01

信息流广告推荐算法

实时个性化推荐广告内