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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:

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大数据时代的数据分析和挖掘课程介绍

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

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