随着我国教育事业的不断发展,更多的人为了追求更高的学习效果和效率,尤其是在业余时间都选择教育培训机构进行深造学习,以此来提高自己的学习成绩或者是提升自己的综合业务水平。也正是因为这种市场需求,很多教育培训机构应运而生,面对众多的教育培训机构,很多的人无从选择,这对于教育培训机构而言,是竞争也是机会,如果能够把握好客户的需求,能够针对性的推荐相应的课程产品,就能够获取客户的信任,进而成功的形成交易。本文以市场上现有的多家教育机构为案例,研究大数据时代下教育培训机构的精准营销策略,主要研究内容如下:目前,市场上的教育培训行业经过了几十年的发展之后,积累了很多客户的信息,然而这些信息并没有得到科学合理的利用,以至于不能给客户提供个性化的信息服务,为此,需要采用大数据技术来对这些信息进行分析,进而为后续的营销提供参考依据。论文首先对市场上现有的多家教育机构目前的运营状况进行了分析,明确了需要解决的主要问题,进而采用用例图的形式对不同用户的需求进行了调研和分析,确定了系统的功能需求:数据采集、数据存储、用户画像引擎、精准营销管理以及系统配置管理等。除此之外,还对系统在性能方面的一些需求进行了明确。采用分层架构的思想,将系统分为了不同的层次,每一个层次独立的完成相应的业务,不同的层次之间通过接口进行交互。该系统中的数据主要来源于其它的应用系统,所以该系统与外部应用系统之间的接口对接是非常重要的,论文对所需要对接的接口进行了设计。通过对外部应用系统的数据进行采集、清洗、分析、存储,实现了大数据平台的搭建,这就为精准营销管理系统的开发提供了良好的数据支撑。采用流程图、时序图等方式对具体功能的操作流程进行了详细的设计说明。最后,采用Java EE、Oracle数据库管理系统以及SSH架构对系统进行编程实现,并采用黑盒测试的方法对实现后的系统进行全面的测试。系统的优势在于:采用大数据分析方法,对采集到的客户的信息进行整合,建立客户的用户画像模型,构建用户兴趣模型。在系统中采用向量空间模型VSM来对用户的兴趣进行记录和模型构建,采用TF-IDF算法对用户的兴趣权值进行计算,使得用户兴趣模型更加的科学合理,为精准营销推广提供参考依据。系统在市场上现有的多家教育培训机构测试试用,通过系统的应用,不仅能够精准的锁定客户,而且实现了用户画像的构建,通过神经网络算法将用户的兴趣与推出的产品进行匹配处理,分析出适合客户的最佳的产品,这样就可以将这类产品推广给客户,能够精准的向客户推荐感兴趣的课程,这对于市场上现有的多家教育机构的发展而言具有非常重要的意义。