问题：随着时间变化，未来的销量变化趋势如何？时序分析的应用场景（基于时间的变化规律）移动平均的预测原理指数平滑的预测原理案例：销售额的时序预测及评估演练：产品销量预测及评估
f第五部分：建立预测模型与模型优化（Excel工具）
本篇包含内容：数值预测建模、模型优化，季节性预测模型、S曲线预测模型。
1、常见预测模型类别数值预测分类预测
2、回归分析建模寻找最佳回归拟合线来判断和预测模型优化七步法（因素、异常值、相互作用、非线性关系…）案例：汽车销量预测分析案例：工龄、性别与销量的回归分析
3、季节性预测模型季节性预测模型的参数常用季节性预测模型（相加模型、相乘模型）案例：美国航空旅客里程的季节性趋势分析案例：产品销售季节性趋势预测分析
4、新产品销量预测与S曲线如何评估销量增长的拐点常用模型（珀尔曲线、龚铂兹曲线）案例：预测IPad产品的销售增长拐点，以及销量上限
5、规划求解与自定义模型案例：大数据下的产品定价方法案例：如何对客流量进行建模及模型优化
第五部分：数据挖掘篇（SPSS工具使用）
1、数据挖掘概述2、数据挖掘的标准流程
f商业理解数据准备数据理解模型建立模型评估模型应用案例：通信客户流失分析及预警模型3、聚类分析（市场细分与客户细分）问题：如何实现客户细分，开发符合细分市场的新产品？聚类分析及其作用聚类分析的种类层次聚类：发现多个类别R型聚类与Q型聚类的区别
演练：中国省市经济发展情况分析（Q型聚类）演练：裁判评分的标准衡量（R型聚类）K均值聚类演练：宝洁公司如何选择新产品试销区域？演练：如何评选优秀员工？4、分类分析案例：美国零售商（Target）如何预测少女怀孕问题：如何提取客户流失者、拖欠货款者的特征？如何预测其流失的概率？分类与聚类决策树分类的原理如何评估分类性能演练：识别银行欠货风险，提取欠货者的特征5、关联分析案例：啤酒与尿布、飓风与蛋挞问题：购买面包的人是否也会购买牛奶？他们同时购买哪些产品？
f关联分析解决什么样的问题如何提取关联规则关联规则的应用场景案例：超市商品交叉销售与布局优化（关联分析）6、RFM模型问题：如何评估客户的价值？如何针对不同客户采取不同的营销策略？RFM模型介绍RFM的客户细分框架理解演练：淘宝客户选择促销客户的方式演练：结合响应模型，宜家IKE实现最大化营销r