一、 数据采样和抽样理论

1. 数据收集和整理工具对比

a) Excel

b) Database

c) Powerquery

2. 500强企业的调研案例

3. 抽样理论

4. 样本量和误差水平

5. 置信区间和显著性水平

6. 样本不平衡时的处理

二、 数据分析方法

1. 探索性数据分析

a) 分析业务的集中特性

b) 分析数据的分布特征

7. 相关性分析

a) 相关系数法

b) 散点图法

8. 回归分析

a) 一元回归分析

b) 多维回归分析

9. 基于数据挖掘的分析方法

a) 回归树

b) Logistic回归

c) 神经网络

三、 大数据时代的新分析工具和分析方法

1. 商业工具Tableau

2. 微软免费工具PowerBI desktop

3. 开源工具python

4. 交互式分析方法分析多维度

5. 钻取分析方法分析问题

6. 交叉分析方法分析交叉影响

7. 实战演练

四、 试验设计

1. 试验设计的基本概念

10. 试验的设计与分析

五、 数据可视化呈现

1. 对比分析

a) 生成数据汇总表

b) 根据场景生成对比图表

c) 动态分析图表的技巧

2. 交叉分析/矩阵分析

a) 生成交叉表

b) 制作矩阵图

3. 数据与地理信息关联呈现

a) 制作中国地图和省份地图

b) 制作世界地图(气泡图)

4. 常用分析图表

a) 直方图

b) 散点图

c) 漏斗图

d) 瀑布图

e) 网络图

f) 等等