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企業運營管理

【課程目標】
   本課程為初級課程，面向業務部門的數據分析綜合能力提升，主要使用統計分析方法，解決業務問題。一般情況下，在企業中有80%的數據分析工作（比如業務分析、經營分析等等），都可以使用簡單的統計分析方法來解決，關鍵在于發現企業運營過程中的業務規律及業務問題，進而提出業務策略及建議，供企業領導進行決策。
本課程覆蓋了如下內容：
1、數據分析基礎，數據分析過程
2、數據分析方法，數據分析思路。
3、數據可視化呈現，數據報告撰寫。
   本課程從實際的業務需求出發，結合行業的典型應用特點，圍繞實際的商業問題，對數據分析及數據挖掘技術進行了全面的介紹（從數據收集與處理，到數據分析與挖掘，再到數據可視化和報告撰寫），通過大量的操作演練，幫助學員掌握數據分析和數據挖掘的思路、方法、表達、工具，從大量的企業經營數據中進行分析，挖掘客戶行為特點，幫助運營團隊深入理解業務運作，以達到提升學員的數據綜合分析能力，支撐運營決策的目的。
通過本課程的學習，達到如下目的：
1、了解數據分析基礎知識，掌握數據分析的基本過程。
2、學會數據分析的框架和思路，掌握常用數據分析方法來分析問題。
3、熟悉數據分析的基本過程，掌握Excel高級數據分析庫操作。
4、熟練使用圖表制作工具，掌握圖表美化原則，正確使用圖表來表達觀點。
5、掌握數據分析(xi)報告的寫作技巧及要(yao)點，全面正確地呈現分析(xi)結果(guo)。

【授課時間】9小時

【授課方式】數據分(fen)析基(ji)礎 + 方法講解(jie) + 實(shi)際業務問(wen)題分(fen)析 + Excel實(shi)踐操作采(cai)用互動式教學，圍繞業務問(wen)題，展(zhan)開數據分(fen)析過(guo)程(cheng)，全過(guo)程(cheng)演練操作，讓學員在(zai)分(fen)析、分(fen)享(xiang)、講授、總結、自我實(shi)踐過(guo)程(cheng)中獲得能力(li)提升。

【課程大綱】
第一部分：認識數據分析
問題：數據分析是神馬?數據分析基本過程？
1、數據分析面臨的常見問題
－不知道分析什么（分析目的不明確）
－不知道怎樣分析（缺少分析方法）
－不知道收集什么樣的數據（業務理解不足）
－不知道下一步怎么做（不了解分析過程）
－看不懂數據表達的意思（數據解讀能力差）
－擔心分析不夠全面（分析思路不系統）
2、認識數據分析
－什么是數據分析
－數據分析的三大作用
－數據分析的三大類別
3、數據分析需要什么樣的能力
－懂業務、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈現
4、大數據應用的四層結構
－數據基礎層、數據模型層、業務模型層、業務應用層
5、數據分析與挖掘在企業中的應用

第二部分：數據分析基本過程
1、數據分析的六步曲
2、步驟1：明確目的--理清思路
－先有數據還是先有問題？
－確定分析目的
－確定分析思路
3、步驟2：數據收集—理清思路
－明確收集數據范圍
－確定收集來源
－確定收集方法
4、步驟3：數據預處理—尋找答案
－數據清洗、轉化、提取、計算
－數據質量評估
5、步驟4：數據分析--尋找答案
－分析方法選擇
－構建合適的分析模型
－分析工具選擇
6、步驟5：數據展示--觀點表達
－選擇合適的可視化工具
－選擇恰當的圖表
7、步驟6：報表撰寫--觀點表達
－選擇報告種類
－完整的報告結構
8、數據分析的三(san)大誤區

第三部分：數據分析方法篇
問題：數據分析有什么方法可依?不同的方法適用解決什么樣的問題？
1、數據分析方法的層次
－基本分析法（對比/分組/結構/趨勢/…）
－綜合分析法（交叉/綜合評價/*/漏斗/…）
－高級分析法（相關/方差/驗證/回歸/時序/…）
－數據挖掘法（聚類/分類/關聯/RFM模型/…）
2、基本分析方法及其適用場景
－對比分析（查看數據差距）
－分組分析（查看數據分布）
－結構分析（評估事物結構）
－趨勢分析（發現變化規律）
3、綜合分析方法及其適用場景
－交叉分析（兩維分析）
－綜合評價法（多維指標歸一）
－*分析法（關鍵因素分析-財務數據分析）
－漏斗分析法（關鍵流程環節分析-流失率與轉化率分析）
－矩陣分析法（產品策略分析-象限圖分析法）
4、最合(he)適的分析方法才是硬(ying)道理。

第四部分：解讀數據分析結果
問題：數據多，看不明白，不知道從何處看出業務問題？
1、數據分析的目的
－發現業務規律
－發現業務異常
－尋找業務策略
2、對比分析及業務策略
－看差距，補短板
－看極值，評優劣
－看異常，找原因
3、結構分析及業務策略
－看占比，聚焦重點
－看失衡，優化結構
4、趨勢分析及業務策略
－看變化，說趨勢
－看峰谷，找規律
－看異常，找原因
5、解讀要符合業務邏輯(ji)

第五部分：數據分析思路篇
問題：數據分析思路是怎樣的？如何才能全面/系統地分析而不遺漏？
1、數據分析的思路
－從KPI指標開始
－從營銷/管理模型開始
2、常用分析思路模型
3、企業外部環境分析（PEST分析法）
4、用戶消費行為分析（5W2H分析法）
5、公司整體經營情況分析（4P營銷理論）
6、業務問題專題分析（邏輯樹分析法）
7、用(yong)戶(hu)使用(yong)行(xing)為(wei)研(yan)究(jiu)（用(yong)戶(hu)使用(yong)行(xing)為(wei)分析(xi)法）

第六部分：圖表呈現篇
問題：如何讓你的分析結果更直觀易懂？如何讓數據“慧”說話？
1、圖表類型與作用
2、常用圖形及適用場景
3、常用圖形
－柱狀圖（對比分析）
－條形圖（對比分析）
－折線圖（趨勢分析）
－餅圖（結構分析）
－雷達圖（多重數據比較）
演練：圖形繪制
4、復雜圖形
－平均線圖（對比分析）
－雙坐標圖（不同量綱呈現）
－對稱條形圖（對比）
－散點圖/氣泡圖（矩陣分析法）
－瀑布圖（成本、收益構成分析）
－漏斗圖（用戶轉化率分析）
演練：圖形繪制
5、動態圖表畫法技巧
6、圖表美化原則
7、表格呈現
8、優秀圖表示例解析

第七部分：分析報告撰寫
問題：如何讓你的分析報告顯得更專業？
1、分析報告的種類與作用
2、報告的結構
3、報告命名的要求
4、報告的目錄結構
5、前言
6、正文
7、結論與建議
8、優(you)秀報告展(zhan)現(xian)與解析(xi)

第八部分：數據分析實戰篇（中級）
1、相關分析（衡量變量間的的相關性）
問題：營銷費用會影響銷售額嗎？影響程度大嗎？
－什么是相關關系
－相關系數：衡量相關程度的指標
－相關分析的步驟與計算公式
－相關分析應用場景
2、方差分析
問題：哪些才是影響銷量的關鍵因素？
－方差分析解決什么問題
－方差分析種類：單因素/雙因素可重復/雙因素無重復
－方差分析的應用場景
－如何解決方差分析結果
3、回歸分析（預測）
問題：如何預測未來的銷售量（定量分析）？
－回歸分析的基本原理和應用場景
－回歸分析的種類（一元/多元、線性/曲線）
－回歸分析的五個步驟與結果解讀
－回歸預測結果評估（如何評估預測質量，如何選擇*回歸模型）
－回歸分析（帶分類變量）
4、時序分析（預測）
問題：隨著時間變化，未來的銷量變化趨勢如何？
－時序分析的應用場景（基于時間的變化規律）
－移動平均的預測原理
－指數平滑的預測原理

第九部分：數據挖掘實戰篇（高級）
1、聚類分析
－聚類分析及其作用
－聚類分析的種類
－層次聚類：發現多個類別
－R型聚類與Q型聚類的區別
－K均值聚類
2、分類分析
－分類與聚類
－決策樹分類的原理
－如何評估分類性能
3、關聯分析
－關聯分析解決什么樣的問題
－如何提取關聯規則
－關聯規則的應用場景
4、RFM模型
問題：如何評估客戶的價值？如何針對不同客戶采取不同的營銷策略？
－RFM模型介紹
－RFM的客戶細分框架理解
結(jie)束：課(ke)程總結(jie)與(yu)問題(ti)答疑(yi)。

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