大数据推荐在互联网产品的应用 (90 分钟)

（1） 推荐的原理介绍与关键思想

介绍推荐算法的原理与常见算法思想

1.1 推荐算法概述

1.2 推荐算法核心的思想

（2）推荐在互联网音乐中的应用案例

通过案例介绍音乐推荐的思想、流程、算法及注意事项

2.1 推荐核心思想

2.2 推荐算法流程

2.3 推荐偏好判断

2.4 物品相似度计算

2.5 推荐效果

(3)推荐在应用推荐中的应用

通过案例介绍应用推荐的实现方法

3.1 通过决策树算法来实现推荐

3.2 通过人口属性结合应用质量实现推荐

分类方法在互联网产品精细化运营中的应用（90 分钟）

(1)需要用户分类(用户细分)的常见场景

介绍用户细分在互联网产品运营中常用到的场景

(2)用户分类常用算法介绍

介绍用户细分的常见算法和效果

(3)用户分类实践案例

通过具体的案例从背景\目标\数据\实施\效果等角度介绍用户细分方法在互联网产品运营的具体应

用

社会化媒体发展与大数据语义分析应用(60 分钟)

(1)社会化媒体发展与大数据品牌营销

介绍社会化媒体包括微博\微信的发展情况与大数据营销的机会

1.1 社会化媒体正在发生的变局

1.2 社会化媒体发展带来的挑战

1.3 社会化大数据如何助力品牌营销

(2)大数据洞察口碑与管理口碑

介绍如何口碑形成的机制，测量口碑的数据方法以及如何通过大数据激发口碑

2.1 口碑形成机制

2.2 口碑三大分类

2.3 管理与激发口碑

2.4 口碑价值与模型

(3)大数据舆情监测与管理

介绍负面舆情监控关键方法

3.1 负面舆情的影响

3.2 舆情监测关键成功要素

3.3 舆情监测与负面预警

3.4 社会化媒体时代危机公关七要素

3.5 舆情管理机制与提示

(4)大数据社会化媒体传播与舆情监测体系

介绍如何通过形成系统化的社会化传播监控体系

4.1 构建监测体系的必要性与挑战

4.2 网络舆情与口碑测量体系的误区

4.3 社会化媒体营销与传播评估体系

数据可视化的技巧 (30 分钟)

(1)数据可视化的价值

介绍数据可视化的价值

1.1 商业价值

1.2 用户价值

(2)数据可视化的几个关键

介绍数据可视化的关键要素

2.1 简洁

2.2 层次

2.3 可对比

2.4 颜色表意

2.5 可探索

2.6 讲故事

数据如何引爆产品传播 (90 分钟)

本部分介绍如何通过数据挖掘形成有意思的发现，为互联网产品宣传\公关提供引爆的传播点

(1)大数据传播的常识

介绍通过大数据挖掘来传播互联网产品的注意事项

(2)大数据传播的流程和方法

介绍如何选题、数据分析、选择引爆点、图谱设计等流程，以及每个环节中的难点和注意点

(3)大数据传播策划的几个关键

通过具体的案例介绍大数据引爆产品传播的关键要素