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大数据时代的数据分析和挖掘
培训对象: 各部门主管,财务部、市场部、营销部等相关部门工作人员。
课程目标: 学习本课程您将可以掌握以下内容: 1.了解大数据的概念,大数据如何跟企业业务相结合,明确未来的学习方向 2.学会查看数据指标,识别指标背后隐含的信息 3.学会使用常用分析方法,提升分析工作的效率的规范性 4.学会对未来做出预测,提前对市场的变化做出反应 5.了解数据挖掘技术有别于传统分析方法的优势,学习数据挖掘的入门知识
费用说明:
咨 / 询 / 热 / 线 18898361497
在线咨询一、概述:大数据在企业的应用
1. 数据支撑决策
a) 缩短数据到决策的周期
b) 动态发现企业的经营问题
c) 企业绩效可视化
2. 数字化运营
a) 全流程的数据监控
b) 以客户为中心的营销和服务
c) 从大众化广告到个性化营销
3. 常用的大数据工具
a) 数据分析工具
b) 数据挖掘工具
二、关键指标的分析方法
企业员工平常接触的**多的数据是各类的业绩指标,本节重点讲述如何分析指标发生的变化,以及这些变化的背后蕴含的含义。
1. 常用分析方法
a) 对比分析
b) 同比分析
c) 交叉分析
d) 构成分析
2. 如何解读指标的变化(例如同比、环比如何分析其发生的变化)
3. **在维度上的展开和分类,解读指标变化背后的原因
4. 透过图形化的方法简化对数据变化的理解
5. 原因分析的技巧,如何分析结果产生的真正原因
a) 多维度场景下,如何发现哪一个维度是关键的维度?
b) 如何更快的进行维度的遍历
c) 如何使用图形化的方法对比多个维度的差异
三、商业预测
预测是企业重要的决策依据,企业**预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。
1. 预测模型的类型概述
2. 如何选择合适的预测模型
3. 基于时间序列的一元回归预测,例如
a) 如何预测公司明年、后年的营业收入
b) 如何预测新年度生产成本
1. 如何识别周期,发现季节性的规律
2. 如何正确的解读有季节特征的时间序列的发展趋势
3. 案例解析
a) 数据周期分析
b) 根据数据的趋势特征,发现其中的趋势变化规律
四、数据挖掘入门
数据挖掘方法极大改变了数据价值的发现过程,分析人员将可以用超过以往数千倍的速度来得到结论。本节详细介绍挖掘的过程,以及注意事项。
1. 数据挖掘技术概述
2. 数据挖掘常用算法
3. 数据挖掘的项目流程
4. 数据挖掘的应用场景案例
a) 精准营销
b) 交叉销售
c) 员工流失分析
d) 风险预防:计算客户违约概率、发现违约的模式
5. 数据挖掘实战演练
五、数据可视化呈现
图表和可视化技术可以使数据的展示更为直观,使数据的规律更容易被发现。同时,图表使信息的传递更为快速。本节讲述常用图表的正确使用方法以及一些专业图表的制作方式。
1. 讲解各类图表类型的用途
a) Excel常用图表:柱形图、饼图、堆积面积图、散点图、雷达图
b) 树形图
c) 瀑布图
d) 箱线图
e) 旭日图
2. 图表制作的实战演练
a) 如何做出专业的外观
b) 各类型图表的制作方法