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中國企業培訓講師
企業經營數據分析與挖掘
 
講師:李勇 瀏(liu)覽次數:2584

課(ke)程描述INTRODUCTION

經營數據分析與挖掘

· 中層領導· 儲備干部· 高層管理者

培訓講師:李勇    課程價格:¥元/人    培訓天數:2天   

日程安排(pai)SCHEDULE



課(ke)程大綱Syllabus

經營數據分析與挖掘

【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。
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(fen)析(xi)報告的寫作技巧及要點,全面(mian)正(zheng)確地(di)呈(cheng)現分(fen)析(xi)結果。

【授課方式】數(shu)據分(fen)析(xi)基礎 + 方(fang)法講解 + 實際(ji)業(ye)務(wu)問題分(fen)析(xi) + Excel實踐(jian)(jian)操(cao)作采用互(hu)動式教學,圍繞業(ye)務(wu)問題,展開(kai)數(shu)據分(fen)析(xi)過程(cheng),全過程(cheng)演練操(cao)作,讓(rang)學員(yuan)在分(fen)析(xi)、分(fen)享、講授(shou)、總結、自我實踐(jian)(jian)過程(cheng)中獲得能(neng)力提升。

【課程時長】1天(tian)半 (6小時/天(tian))

【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(yu)挖掘在(zai)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(fen)析的(de)三大誤區

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、最合適的分析方法才是硬道(dao)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(jie)讀要符合業務邏輯

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、用戶使用行為研究(用戶使用行為分(fen)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(you)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、優秀報告展現與解析

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(hua)的預測原理(li)

第九部分:數據挖掘實戰篇(高級)
1、聚類分析
問題:
-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
問題:
-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
問題:
-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
結束(shu):課程(cheng)總結與問題答疑。

經營數據分析與挖掘


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李勇
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