营销策划工作内容？ 需求分析的内容？

营销策划工作内容？

内容包括：营销时间，地点，参与人员，营销模式，

需求分析的内容？

需求分析也称为软件需求分析、系统需求分析或需求分析工程等，是开发人员经过深入细致的调研和分析，准确理解用户和项目的功能、性能、可靠性等具体要求，将用户非形式的需求表述转化为完整的需求定义，从而确定系统必须做什么的过程。

人群分析的内容？

人群调查所含的内容其实非常多，可以调查消费人群对产品的满意度，也可以调查竞争者产品的优缺点，产品对应的消费人群的属性，比如说他们的性别收入消费习惯等等，这些调查都是非常重要的。在消费者市场进行调查中，除直接了解需求数量及其结构外，还必须对其背后诸多的影响因素进行调查。可以从以下几个方面去做分析调查：

1、消费人群的年龄段 

2、消费人群的收入水平

3、消费人群的性别 

4、消费人群的工作环境 

5、消费人群的社交圈 

6、消费人群的文化程度 

7、消费人群所处人生阶段 

8、消费人群的性格 

9、适用人群的年龄段 

10、适用人群的性别 

11、适用人群的社交圈 

12、适用人群更注重产品细节、功能、整体外观。。。。。。哪个方面 

13、适用人群所处的人生阶段 

14、消费人群与适用人群之间的人际关系

效益分析的内容？

效益分析包括财务评价和经济评价，经济效益分析评价的结果是进行项目投资方案的比较和选择。财务评价是根据国家现行财税制度和价格体系，分析计算项目的财务效益和费用，编制财务报表，计算财务指标等财务状况。经济效益在进行经济效益评价前，要对评价要紊作出正确的预测、估算。经济效益评价要素主要包括总投资、成本、利润、税金、折旧等等。在评价过程中，要恰当地选取评价参数。经济效益比社会效益更加直接些，显而易见，可以运用若干经济指标来计算，而社会效益则难以计量，必须借助于其他形式来间接考核。

客户分析的内容？

具体来说，客户关系管理（CRM）中的客户分析可以包含以下六个方面的内容

商业行为分析

商业行为分析通过对客户的资金分布情况、流量情况、历史记录等方面的数据来分析客户的综合利用状况。主要包括：

1）产品分布情况：分析客户在不同地区、不同时段所购买的不同类型的产品数量，可以获取当前营销系统的状态，各个地区的市场状况，以及客户的运转情况。

2）消费者保持力分析：通过分析详细的交易数据，细分那些企业希望保持的客户，并将这些客户名单发布到各个分支机构以确保这些客户能够享受到最好的服务和优惠。细分标准可以是单位时间交易次数、交易金额、结账周期等指标。

3）消费者损失率分析：通过分析详细的交易数据来判断客户是否准备结束商业关系，或正在转向另外一个竞争者。其目的在于对那些已经被识别结束了交易的客户进行评价，寻找他们结束交易过程的原因。

4）升级/交叉销售分析：对那些即将结束交易周期或有良好贷款信用的客户，或者有其他需求的客户进行分类，便于企业识别不同的目标对象。

客户特征分析

1）客户行为习惯分析：根据客户购买记录识别客户的价值，主要用于根据价值来对客户进行分类。

2）客户产品意见分析：根据不同的客户对各种产品所提出的各种意见，以及当各种新产品或服务推出时的不同态度来确定客户对新事物的接受程度。

客户忠诚分析

客户忠诚是基于对企业的信任度、来往频率、服务效果、满意程度以及继续接受同一企业服务可能性的综合评估值，可根据具体的指标进行量化。保持老客户要比寻求新客户更加经济，保持与客户之间的不断沟通、长期联系、维持和增强消费者的感情纽带，是企业间新的竞争手段。而且巩固这种客户忠诚度的竞争具有隐蔽性，竞争者看不到任何策略变化。

客户注意力分析

1）客户意见分析：根据客户所提出的意见类型、意见产品、日期、发生和解决问题的时间、销售代表和区域等指标来识别与分析一定时期内的客户意见，并指出哪些问题能够成功解决，而哪些问题不能，分析其原因。

2）客户咨询分析：根据客户咨询产品、服务和受理咨询的部门以及发生和解决咨询的时间来分析一定时期内的客户咨询活动，并跟踪这些建议的执行情况。

3）客户接触评价：根据企业部门、产品、时间区段来评价一定时期内各个部门主动接触客户的数量，并了解客户是否在每个星期都受到多个组织单位的多种信息。

4）客户满意度分析与评价：根据产品、区域来识别一定时期内感到满意的20%的客户和感到不满意的20%的客户，并描述这些客户的特征。

客户营销分析

为了对潜在的趋势和销售数据模型有比较清楚的理解，需要对整个营销过程有一个全面的观察。

客户收益率分析

对每一个客户的成本和收益进行分析，可以判断出哪些客户是为企业带来利润的。

在CRM中，企业的生产、营销、服务及市场都是围绕客户而进行的。客户分析将成为成功实施CRM的关键，帮助企业最大程度地提高客户满意度，同时也降低了企业的运作成本，提高了企业的运作效率。接下来，本章将从与CRM战略实施密切相关的客户识别、客户互动和客户知识三个大的方面对客户相关信息进行深入分析和探讨，最后，从客户关系管理能力的角度评价企业实施CRM的效果。

财务分析的内容包括前景分析？

一般情况下，财务分析的内容包括：

一、本期实际完成财务指标与计划对比、与预算对比、与（上年）同期对比等；

二、本期实际完成指标过程中采取了哪些措施、没有完成指标的原因分析；

三、本期工作中存在的问题及后续准备采取的办法；

四、对后期工作的展望。

从这些内容可以看出，财务分析应当包括对前景的预测和分析。

模态分析分析哪些内容？

模态分析是研究结构动力特性一种方法，一般应用在工程振动领域。其中，模态是指机械结构的固有振动特性，每一个模态都有特定的固有频率、阻尼比和模态振型。分析这些模态参数的过程称为模态分析。按计算方法，模态分析可分为计算模态分析和试验模态分析。

由有限元计算的方法取得——计算模态分析；每一阶次对应一个模态，每个阶次都有自己特定的频率、阻尼、模态参数。

数据分析一般包括哪些内容？

数据分析这算是一个比较大的一个框架，单从字面意思来讲就是从数据中提取有用的规律或背后的逻辑。

工作中数据分析的职能主要分为以下6个步骤：

数据收集

数据清洗

数据储存

指标计算

数据统计分析与建模

数据可视化

第一步数据收集：在前期我们数据尚未形成特定的体系的时候亦或者是我们的业务正在进行的时候，需要我们通过各种各样的途径去获取数据。数据收集的方法多种多样，其中可以用程序自动收集（数据埋点、网络爬虫、ERP或CRM系统自动生成等）、手工统计（Excel统计）、第三方网站提取（通过公开数据网站下载，API等）等诸多方法，方法的选择跟随业务形态进行。

第二步数据清洗：收集来的数据是脏数据，需要通过数据清洗，也就是取其精华去其糟粕，这样的数据才是我们能够正常使用的数据。这一步的操作主要使用的是正则表达式进行数据清洗，收集来的数据各种格式都有，需要转码成特定的格式以及编码。

第三步数据存储：由于现在的公司数据越来越大，互联网时代已经从IT转变为DT的时代，现在每个公司的业务数据都是呈现几何倍数的增长，那么在存储数据的时候肯定不可能还用以前那种用纸笔记录的时代。现在对于小数据量的公司一般也是用Excel文件进行数据存储，许多公司以及采用数据库产品进行数据存储，市面也有很多性能很好的数据库产品，例如Oracle、MySQL、SqlServer，现在对大数据还专门有对应的hive数据仓库产品。这些产品都很好用，并且部分还是开源产品。就我们公司而言，之前使用的Oracle和MySQL以及SqlServer数据库，目前因为业务线条的调整，已经将数据从单一的数据库转向hive数据仓库存储，更方便了技术、业务、分析师等角色对数据的应用提取。

第四步指标计算：在进行指标计算之前，需要数据分析师建立当前部门的KPI指标，对应着业务部门针对不同的业务场景反馈出业务好坏的数据与规则。这一步繁杂而持续，并且可能这项工作会贯穿整个数据分析生涯。什么是指标？指标就是衡量目标的方法，比如商品管理常用的库存周转率、毛利率等，运营常看的路径转换，maketing常看的ROI等等，对应的指标反映出不同的业务场景的好坏，随着业务的变换，企业阶段的变换，指标也会一直在跟随着变换。

第五步数据统计分析与建模：这个环节是整个数据分析流程中最有意思的一个环节，没有之一。相比于之前的环节，在此环节你将会面临各种各样的挑战。什么假设检验，什么线性回归、什么特征工程、什么贝叶斯等都会遇到，在这里你将会看到各种数据背后的逻辑以及数据所产生的价值。并且在数据分析的过程中可能会遇到第二步的数据清洗过程，处理缺失值、处理异常值等。

第六步数据可视化：也就是数据展现，需要将第五步统计分析及建模的结果使用图的形式体现出来，俗话说字不如表，表不如图。市面上使用的比较多的数据可视化产品主要是Tableau、PowerBI、finebi、PPT等几种。其中前三种主要是呈现交互式表格，也就是存储于线上的报表，而PPT主要是以报告的形式呈现。

现在的数据分析可按照职能简单划分为几个方向：

商业数据分析师

数据挖掘工程师

大数据开发工程师

以上几种是当前的招聘时长相对比较常见的几种岗位，各岗位之前各有不同。商业数据分析师主要是以业务为导向，将数据应用到企业的决策中，主要的工具是Python、R、Excel、SPSS、tableau、PowerBI等；数据挖掘工程师比较侧重技术方向，主要反欺诈、垃圾邮件识别等数据应用，主要的工具是Python、Java、C、C++等；大数据开发工程师主要负责搭建数据平台，利用hadoop、hive、spark、Python、Java、C、C++等工具开发适合公司数据流的数据平台。数据分析是一个目前为止比较新兴的岗位，因此大多数人都是在不断的学习改进。

以上为我的一些拙见，有什么不足的地方欢迎补充交流。

营销策划分析的一般过程

营销策划分析是现代企业成功的关键之一。在竞争激烈的市场中，通过有效的营销策划，企业能够找到新的销售机会、吸引目标客户，并提高市场份额。然而，要制定一个成功的营销策划，需要经过一系列的分析过程和策划活动。

了解市场和竞争对手

营销策划的第一步是深入了解市场和竞争对手。只有通过了解市场需求、趋势以及竞争对手的优势和劣势，企业才能为自己制定出合适的营销策略。在这个过程中，可以进行市场调研，收集客户反馈和竞争对手的信息。

通过市场调研，企业可以了解到目标客户的需求和偏好，从而找到合适的目标市场。同时，对竞争对手的分析可以帮助企业评估自身在市场中的竞争力，找到竞争优势。

确定目标客户

根据市场分析的结果，企业需要明确自己的目标客户是谁。这是制定营销策略的重要步骤之一。通过明确目标客户，企业可以更加精准地制定推广活动、选择合适的渠道和定价策略。

在确定目标客户时，需要考虑客户的特征、需求和购买行为等因素。例如，如果目标客户是年轻人群，那么可以选择年轻化的广告语言和活动形式；如果目标客户是高端消费群体，那么可以选择提供豪华体验的产品和服务。

制定营销策略

一旦了解了市场和目标客户，企业就可以制定营销策略了。营销策略是实现企业营销目标的路径和方式，它包括了产品、价格、渠道、促销等方面的决策。

在制定营销策略时，企业需要考虑其短期和长期目标，选择适合的营销组合。例如，如果企业的目标是快速提高市场份额，那么可以选择降低产品价格和增加广告宣传力度；如果企业的目标是提高产品价值和品牌形象，那么可以选择提高产品质量和提供增值服务。

实施和监控

制定好营销策略后，企业需要开始执行，并监控策略的效果。实施包括推广活动、广告投放、销售渠道构建等方面的工作。同时，企业需要建立监控机制，及时评估策略的执行情况，并根据市场反馈做出调整。

在监控过程中，企业可以使用各种营销工具和指标，如销售额、市场份额、客户满意度等，来评估营销策略的成效。如果发现策略执行效果不理想，企业可以及时调整策略，以适应市场变化。

总结

营销策划分析是制定成功营销策略的基础。通过了解市场和竞争对手，确定目标客户，制定合适的营销策略，并在实施过程中进行监控和调整，企业能够在竞争激烈的市场中取得更好的业绩。

信息分析的内容一般包括五个方面？

信息分析方法总共有四种,分别为:

1.信息联想法;

2.信息综合法;

3.信息预测法;

4.信息评估法。分析方法”主要探讨上市公司财务信息剖析过程所使用的分析手段：比较分析法、比率分析法、趋势分析法和因素分析法。“比较分析法”一节说明比较分析法的三种形式及应用中需要注意的问题。比较分析法是最基本的分析方法，其作用在于揭示财务活动中的数量关系和存在的差距，从中发现问题。“比率分析法”一节归纳叙述了财务信息分析中常见的三类比率关系，并提出使用比率指标分析财务信息时需要注意的三个问题。“趋势分析法”可以揭示上市公司财务状况和经营状况的变化，帮助我们分析引起变化的主要原因、变动的性质，认识公司的现状，并预测该公司未来的发展前景。“因素分析法”主要用来确定几个相互联系的因素对上市公司某个经济指标的影响程度，在分析财务指标异动原因时比较常用。常用的信息分析方法分为两大类：定性分析与定量分析。

（一）定性分析

定性分析即通过专家知识、经验，对事物现状的分析以及未来发展趋势的预测。常用的定性分析法有头脑风暴法、德尔菲调查法、主观概率法、相互影响矩阵分析等。定性分析法发展至今，经过不断完善，已广泛运用于各类信息分析之中。定性分析最大的优点是，能充分运用专家的知识、经验，从而对一些无法收集数据的分析预测活动进行评判。定性分析方法也是一种科学的方法。首先专家的知识、经验是一种隐性知识，是专家在长期大量的实践中形成的经验总结，是建立在客观科学基础之上的认识，如某行业领域资深专家对行业发展趋势的判断，这是他对行业发展全面客观的认识基础上作出的推断，这种推断具有一定的合理性。其次，某个专家的认识由于受到自身学术行业背景、主观判断等限制，其看法具有片面性，但综合该领域的专家认识，就能比较全面合理的作出定性的判断，从这个角度这种方法也是合理的。最后，定性分析由于受到主观因素影响，而且只能提供定性的结论，因此针对具体的微观的需要作出量化决策的问题，就需要通过定量分析。值得一提的是，定量分析由于客观具体，用数据和科学模型说话，在某些方面更具有说服力，但是由于应用时受到诸多条件限制，有时候得出的模型和结论未必合理，切不可盲目迷信复杂的模型。定性分析与定量分析需要相互结合使用，才能做出准确科学的结论。

（二）定量分析

定量分析基本上就是统计的内容了，相关分析、回归分析、主成分与因子分析、独立性检验（卡方检验）、分类与聚类等。

数理统计最主要的几个分布函数：正态分布和t分布、F分布、卡方分布，因为回归分析里参数检验涉及到t检验和F检验问题，要知道它们到底用来做什么，有什么特性。这里简单介绍几个一直让我混淆的概念。

（1）相关分析与回归分析

两个事物之间可能存在一定的关联，如子女身高与父母身高，一般来说父母个子高子女身高也高，但两者没有必然的因果关系，那么这两者之间有关系，但不是因果关系，这就是相关分析，相关可以是线性相关也可以是非线性相关。而回归分析如，广告支出增加，销量增加，那么广告和销量之间是存在某种因果关系，可以分析广告支出对销量增加的影响，这就是回归分析。

（2）回归分析与方差分析

前面讲到回归分析，当自变量和因变量都是数值变量，即分析某个自变量的变化对因变量的影响程度就是回归分析。而方差分析也是分析自变量对因变量的影响程度，但自变量是定性变量，如分析农作物产量（因变量）与土壤种类、肥料种类、栽培方法之间是否有影响，这就是方差分析了。方差分析结论就是，这个定性变量对因变量到底有没有影响。

（3）线性回归、logistic曲线与probit曲线

线性回归就是构建一个模型方程，同回归分析，自变量和因变量都是定量变量，并且对其取值没有要求。logistic曲线与probit曲线自变量和因变量也都是定量变量，但是因变量的取值是0或1（这里讲的是二元定性选择回归）。