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大数据分析与挖掘综合能力提升实战
培训对象: 销售部门、营业厅、业务支撑、经营分析部、网管/网优中心、运营分析部、呼叫中心等对业务数据分析有基本要求的相关人员。
课程目标: 1、了解数据分析基础知识,掌握数据分析的基本过程。 2、学会数据分析的框架和思路,掌握常用数据分析方法来分析问题。 3、熟悉数据分析的基本过程,掌握Excel数据分析库操作。
费用说明:
咨 / 询 / 热 / 线 18898361497
在线咨询【学员要求】
1、 每个学员自备一台便携机(必须)。
2、 便携机中事先安装好Excel 2010版本及以上。
注:讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。
【授课方式】
数据分析基础 方法讲解 实际业务问题分析 Excel实践操作
采用互动式教学,围绕业务问题,展开数据分析过程,全过程演练操作,让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。
【课程大纲】
第 一部分: 大数据的核心理念问题:大数据的核心价值是什么?大数据是怎样用于业务决策?
1、 大数据时代:你缺的不是一堆方法,而是大数据思维
2、 大数据是探索事物发展和变化规律的工具
3、 从案例看大数据的核心本质
Ø 用趋势图来探索产品销量规律
Ø 从谷歌的GFT产品探索用户需求变化
Ø 从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析
Ø 从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性
4、 认识大数据分析
Ø 什么是数据分析
Ø 数据分析的三大作用
Ø 常用分析的三大类别
案例:喜欢赚“差价”的营业员(用数据管理来识别)
5、 数据分析需要什么样的能力
Ø 懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现
6、 大数据应用的四层结构
Ø 数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层
7、 大数据分析的两大核心理念
8、 大数据分析面临的常见问题
Ø 不知道分析什么(分析目的不明确)
Ø 不知道怎样分析(缺少分析方法)
Ø 不知道收集什么样的数据(业务理解不足)
Ø 不知道下一步怎么做(不了解分析过程)
Ø 看不懂数据表达的意思(数据解读能力差)
Ø 担心分析不够全面(分析思路不系统)
第二部分: 数据分析基本过程1、 数据分析的六步曲
2、 步骤1:明确目的--理清思路
3、 步骤2:数据收集—理清思路
4、 步骤3:数据预处理—寻找答案
5、 步骤4:数据分析--寻找答案
6、 步骤5:数据展示--观点表达
7、 步骤6:报表撰写--观点表达
8、 数据分析的三大误区
演练:如何用大数据来支撑手机精准营销项目
第三部分: 统计分析方法篇问题:数据分析有什么方法可依?不同的方法适用解决什么样的问题?
1、 数据分析方法的层次
Ø 基本分析法(对比/分组/结构/趋势/…)
Ø 综合分析法(交叉/综合评价/杜邦/漏斗/…)
Ø 高级分析法(相关/方差/验证/回归/时序/…)
Ø 数据挖掘法(聚类/分类/关联/RFM模型/…)
2、 统计分析常用指标
Ø 计数、求和、百分比(增跌幅)
Ø 集中程度:均值、中位数、众数
Ø 离散程度:极差、方差/标准差
Ø 分布形态:偏度、峰度
3、 基本分析方法及其适用场景
Ø 对比分析(查看数据差距)
演练:按性别、省份、产品进行分类统计
Ø 分组分析(查看数据分布)
案例:银行ATM柜员机现金管理分析(银行)
案例:排班后面隐藏的猫腻
案例:通信运营商的流量套餐的合理性评估
演练:银行用户消费层次分析(银行)
演练:呼叫中心接听电话效率分析(呼叫中心)
演练:客服中心科学排班人数需求分析(客服中心)
演练:客户年龄分布分析
Ø 结构分析(评估事物构成)
案例:用户市场占比结构分析
案例:物流费用占比结构分析(物流)
Ø 趋势分析(发现变化规律)
案例:破解零售店销售规律
演练:发现产品销售的时间规律
Ø 交叉分析(多维数据分析)
演练:用户性别 地域分布分析
演练:不同区域的产品偏好分析
演练:不同教育水平的业务套餐偏好分析
第四部分: 数据分析思路篇问题:数据分析思路是怎样的?如何才能全面/系统地分析而不遗漏?
1、 数据分析的思路
Ø 从KPI指标开始
Ø 从营销/管理模型开始
2、 常用分析思路模型
3、 用户消费行为分析(5W2H分析法)
演练:用户购买行为分析思路细化
结束:课程总结与问题答疑。