下面是最近的学习笔记，将不定时更新~~
导言
内容分了描述性分析、预测性分析，还有提到规定性分析和案例研究。首先得把每个部分得主要内容拆出来，比如课程介绍、描述性分析、预测性分析、关键概念（像RFM、回归、概率模型）、还有不同数据收集方法这些。
首先点明课程整体框架，然后分模块梳理，每个模块下再细分要点，比如描述性分析里有数据收集类型（探索性、描述性、因果性），每种类型得方法、案例、涉及的公司，还有调查设计的细节、净推荐值（NPS）这些重点内容。
然后是预测性分析部分，这里面有回归分析、RFM模型、概率模型（购买直到流失模型），还有不同模型的适用场景，比如回归适合短期预测，概率模型适合长期预测。需要把每个模型的原理、例子、优缺点都讲清楚，比如回归分析里的因变量自变量、R平方，概率模型里的两个硬币（购买倾向、流失倾向），还有RFM的最近、频率、货币价值的重要性排序。
文档里提到的具体例子，比如卡夫的100卡路里包、Zappos用NPS、非营利组织的捐赠数据案例，这些具体案例能让内容更详实。另外，数据收集相关的公司，比如尼尔森、IRI、Qualtrics、Optimizely这些，也要在对应的部分提到，说明它们的作用。
梳理关键概念的对比，比如相关性vs因果性，不同数据收集方法的区别（主动vs被动），不同模型的适用场景（短期vs长期）。结构上用分级标题会更清晰，比如一级标题是课程整体概述，然后分描述性分析、预测性分析、过度到规定性分析，每个一级标题下再分二级、三级标题，比如描述性分析下分数据收集类型、调查设计、关键指标（NPS）、被动数据收集等。
不是技术课程，而是理解概念和应用。
组织结构
课程概述（主讲人、课程目标、整体框架）；
描述性分析
数理收集类型（探索性、描述性、因果性，-方法、案例、公司）
调查设计（步骤、问题类型、有效性可靠性）
NPS（定义、计算、优缺点、与ASCI对比）
被动数据收集（销售点、媒体、社交媒体、Web、移动数据及相关公司）
预测性分析
预测框架（短期vs长期）
回归分析（原理、例子、R平方、多变量扩展）
RFM模型（起源、三要素、重要性排序、案例）
概率模型（购买直到流失模型、双硬币原理、异质性、案例应用）
模型对比（回归vs概率模型）
过渡与后续内容
规定性分析、案例研究
关键洞察总结
数据与决策协同
RFM重要性
模型选择依据
视觉与品牌的重要性
文档强调不是技术课程，而是理解概念和应用，所以重点放在“是什么、为什么用、怎么用、例子”上，而不是复杂的计算过程。
课程概述
主讲团队。涵盖“客户分析倡议”基础内容。
课程性质：非技术导向，重点在于理解数据结构、基础概念、模型逻辑，而非复杂计算；帮助学院掌握客户分析的“语言体系”，能解读行业术语、评估数据价值、指导后续深入学习。
基础框架：从“描述过去（描述性分析）→预测未来（预测性分析）→优化决策（规定性分析）”递进，最终通过案例研究落地实践。
