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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:

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温馨提示:为了保证课程质量,每期报名人数有限,需提前预约。点击预约

大数据分析与挖掘综合能力提升实战课程介绍

【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。


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