AC尼尔森零售研究培训

2005年，《华尔街邮报》评选出了目前在中国市场开展业务的十大市场调查公司,评选基于如下标准:企业规模、经营业额、业务范围、专业度、影响力、公信力。

以下这个排名,仁者见仁,智者见智,与诸位分享。

一、AC尼尔森市场研究公司简介: AC尼尔森是全球领先的市场研究、资讯和分析服务的提供者，服务对象包括消费产品和服务行业，以及政府和社会机构。

在全球100多个国家里有超过9，000的客户。

AC尼尔森在中国主要提供以下三大市场研究服务：零售研究、专项研究和媒介研究。

二、华南国际市场研究有限公司简介: 1990年，华南市场研究有限公司（SCMR）在中国广州成立，1997年，国际市场研究集团（RI）和SCMR 正式成立合资企业－－华南国际市场研究有限公司Research International China (RI China)。

华南国际在7个城市设立了分公司或办事处，并在超过50多个城市建立了操作地，提供定性和定量研究的项目设计、项目管理、研究分析和营销建议。

三、世界经理人资讯有限公司简介: 世界经理人资讯有限公司1999年8月成立，总部位于美国纽约，在香港、北京和上海设有分公司。

作为成长最快的研究公司之一，世界经理人在不到6年的时间里，成功地将业务从专项研究拓展到商业情报、品牌调查、消费者数据报告、促销服务、营销软件开发、数据处理服务及其他相关领域，建立了以消费者专项研究为主、配合多种营销服务的业务模式。

每年编制和发布《全球1000大制造商》、《中国机械500强》等权威排行榜。

四、益普索(中国)市场研究公司简介: 益普索集团成立于1975年，总部位于巴黎，是目前市场研究顾问行业中唯一一家独立的由专业研究顾问人员管理的全球性的上市公司。

益普索集团于2000年正式进入中国，在北京、广州、上海和成都设有分公司。

主要业务包括策略研究、营销研究和数据收集。

五、新华信市场研究咨询有限公司简介: 新华信市场研究前身是成立于1992年的新华信商业风险管理有限公司市场研究事业部。

尼尔森数据分析培训标题：尼尔森数据分析培训：培养专业数据分析师的摇篮随着大数据时代的到来，数据分析已成为企业和个人在市场竞争中脱颖而出的关键能力。

尼尔森数据分析培训，作为培养专业数据分析师的摇篮，为广大数据爱好者提供了一个系统学习、实践提升的平台。

本文将从培训背景、课程设置、师资力量、学习效果等方面对尼尔森数据分析培训进行详细介绍。

一、培训背景尼尔森是全球领先的市场研究公司，专注于为客户提供市场洞察和数据分析服务。

随着数据在商业决策中的地位日益重要，尼尔森数据分析培训应运而生，旨在为企业培养具备数据分析能力的人才，提高企业的竞争力。

二、课程设置尼尔森数据分析培训课程设置全面、系统，涵盖了数据分析的基础知识、核心技术和实用技巧。

课程分为初级、中级和高级三个层次，学员可以根据自己的需求和基础选择合适的课程。

1. 初级课程：主要内容包括数据收集、数据清洗、数据可视化等，帮助学员掌握数据分析的基本技能，为后续学习打下坚实基础。

2. 中级课程：主要内容包括统计分析、预测模型、数据挖掘等，培养学员运用数据分析方法解决实际问题的能力。

3. 高级课程：主要内容包括机器学习、深度学习、大数据技术等，帮助学员掌握前沿的数据分析技术，提升其在企业中的竞争力。

三、师资力量尼尔森数据分析培训拥有一支专业、经验丰富的师资队伍。

讲师们来自国内外知名企业和高校，具备丰富的实践经验和教学能力。

在教学过程中，讲师们将结合实际案例，深入浅出地讲解数据分析知识，帮助学员更好地理解和掌握课程内容。

四、学习效果1. 掌握数据分析的基本概念、方法和工具，具备独立完成数据分析项目的能力。

2. 能够运用数据分析方法解决实际问题，为企业提供有针对性的建议。

3. 具备良好的数据敏感性和逻辑思维能力，能够在复杂的数据中找到关键信息。

4. 掌握前沿的数据分析技术，提升个人在企业中的竞争力。

五、结语尼尔森数据分析培训作为培养专业数据分析师的摇篮，以其全面、系统的课程设置、专业、经验丰富的师资队伍以及注重实战的学习效果，为广大数据爱好者提供了一个优质的学习平台。

AC尼尔森在中国如何做市场研究1．AC尼尔森简介1923年，阿瑟〃C〃尼尔森在美国创建了AC尼尔森 (A．C．Nielsen)市场研究公司。

70多年后的今天，AC尼尔森已发展成为全球领先的提供市场研究、资讯和分析服务的专业公司。

在全球，尼尔森公司现拥有雇员21000名。

年财政收入达16亿美元，服务对象包括消费品行业、服务行业、政府和社会机构。

在全球100多个国家，有近9000家客户依靠AC 尼尔森的专业人士来监控市场动态、了解消费者的态度和行为以及形成能促进销售和增加利润的战略性分析与洞察。

2001年2月16曰。

AC尼尔森和VNU公司完成了一项作价23亿美元的并购计划，产生了一个新的领导全球的市场与媒介资讯公司。

这项合并大大加强了AC 尼尔森在市场资讯和媒介资讯提供方面的实力。

AC尼尔森是最早进入中国市场的世界著名市场调查公司。

自1984年开始，尼尔森公司就对中国消费者和发展迅速的中国市场进行了深入的研究。

如今，AC尼尔森已成为国内最具规模的市场研究公司，在北京、上海、广州及成都设有办事处，拥有超过600名员工。

AC 尼尔森的专业人士经验丰富，具有广泛的市场研究、销售和零售业背景。

他们熟知每一个市场研究环节，从统计和信息处理、先进软件的开发到发展客户业务。

AC尼尔森优质的服务水平逐渐成为了市场研究行业的标准。

2．在中国的服务项目AC尼尔森的信息服务策略性地将从概念到最终消费的各个环节紧密联系起来，使客户更好地理解每个有利于业务成功的关键问题，包括“谁”、“什么“、“多少”、“何时”、“何地“等等。

先进的分析能力更能深入解答“为什么”的问题．并能预测商业决策的改变可能对市场产生的影响。

凭借在中国17年的调研经验，AC尼尔森积累了关于中国消费者的态度和动机、消费习惯、品牌偏好、媒介消费模式等方面的研究优势，并在零售、专项、媒介监测等三个核心领域上为客户提供全面的、颇具战略价值的信息和洞识。

这三个领域已成为尼尔森公司在中国的主要服务项目。

AC尼尔森《购物者趋势调查》:中国零售市场研究发布时间：2005-05-10市场研究公司AC尼尔森2005年《购物者趋势调查》和2004年零售普查结果显示：随着购物者的购物偏好逐渐倾向于大卖场和便利店，中国零售业态两极分化趋势正在加剧，现代业态（包括大卖场、超市、小型市场及便利店）在门店数量及销售额上均继续保持强势的两位数增长，与此同时，传统业态（包括杂货店、售货亭及其他类型店铺）则整体呈下滑趋势。

AC尼尔森零售研究总监高善达认为，“去年年底中国零售市场开放以来，零售市场上的竞争愈加激烈。

随着2004年超市、大卖场等现代通路门店数量涨幅超过30%，极大超出零售销售额的增长，单店销售额正面临前所未有的威胁，并因此影响到零售商及制造商的利润。

”他指出，“如今，对购物者的深刻洞察已经成为争取购物支出份额的先决条件。

”购物者日益两极分化根据AC尼尔森《购物者趋势调查》，2004年中国零售业销售额上涨10%，购物者在零售市场的花费增长迅猛；同时，调查显示购物者的大幅支出主要花费在大卖场和便利店，超市及传统通路的销售额则维持原有水平或只有较少增长。

2004年，选择大卖场进行花费的购物者比例有所上升，有46%的受访者称在大卖场支出金额最多，比2003年上升3%；近2/3的受访者称经常在大卖场购物，相对2003年的61%出现明显的上涨。

另一方面，2004年选择超市购物的受访者比例与2003年相比则呈下降趋势。

购物者花费及光顾频率的大幅增加同样影响到便利店，17%的受访者称经常光顾便利店，比2003年增长5%.对此，AC尼尔森零售研究总监高善达认为，“如今的零售业态正日益变得两极分化，市场营销人员――无论来自供应商还是零售企业――都必须明确他们的目标购物者，调整布局，更有效地为这一目标群提供服务。

”“现今，零售商之间存在着同质化现象、彼此之间缺乏明显的差异；加强品牌建设、差异化经营才是零售商在中国市场上成功的关键。

尼尔森数据分析培训（二）引言概述：本文旨在为读者介绍尼尔森数据分析培训的续集内容。

尼尔森数据分析培训（二）是一个深入且综合的课程，旨在进一步提高学员在数据分析领域的技能和知识。

本文将分为五个主要部分，分别为数据清洗与预处理、数据探索与可视化、数据建模与预测、数据评估与优化以及数据应用与实践。

每个主要部分将涵盖5-9个相关的小点，以便读者全面了解尼尔森数据分析培训（二）的内容。

正文：一、数据清洗与预处理1. 缺失数据处理：介绍常见的缺失数据处理方法，如删除、插值和预测。

2. 异常值处理：解释如何识别和处理异常值，如3σ原则和箱线图方法。

3. 数据去重：介绍去除重复数据的方法，如基于关键列的重复数据检测和删除。

4. 数据归一化与标准化：介绍常见的归一化和标准化方法，如最小-最大缩放和Z-score标准化。

5. 数据变换：讨论对数据进行转换的方法，如对数变换和指数变换。

二、数据探索与可视化1. 描述性统计分析：介绍各种描述性统计指标，如均值、中位数和标准差。

2. 相关性分析：讲解如何计算和解读变量之间的相关性，如相关系数和散点图。

3. 分布分析：详细说明如何识别和可视化数据的分布特征，如直方图和概率密度图。

4. 离群点检测：介绍常见的离群点检测算法，如LOF和DBSCAN。

5. 可视化技巧：介绍各种数据可视化方法和工具，如折线图、散点图和热力图。

三、数据建模与预测1. 建模基础：介绍常见的数据建模方法，如线性回归和决策树。

2. 特征工程：讲解如何选择和创建合适的特征，如特征选择和特征构造。

3. 模型评估：详细说明如何评估模型的性能，如精确度、召回率和F1值。

4. 模型选择与调参：介绍常见的模型选择和调参方法，如网格搜索和交叉验证。

5. 时间序列预测：讨论如何建立和评估时间序列预测模型，如ARIMA和LSTM。

四、数据评估与优化1. 模型解释性分析：讲解如何解释和理解模型的结果，如特征重要性分析和SHAP值分析。