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數據分析能力的提升

    對象
    營業廳、呼(hu)叫中(zhong)心、市場部、經營分析部等對數據分析有要求的相關人員

    目的
    掌握數(shu)據分析(xi)與(yu)挖掘的方法、思(si)路、過(guo)程，提升數(shu)據分析(xi)綜合能力(li)。

    內容
    第一部分：認識數據分析
    1、數據分析面臨的常見問題
    2、認識數據分析：類型與作用
    3、數據分析師需要什么樣的技能
    4、大數據應用的四層結構
    5、數據分析與挖掘在企業中的應用
    案例：如何用(yong)數據(ju)管理來識別(bie)“賺外(wai)塊”的店(dian)長(chang)

    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
    3、步驟2：數據收集—理清思路
    4、步驟3：數據預處理—尋找答案
    5、步驟4：數據分析--尋找答案
    6、步驟5：數據展示--觀點表達
    7、步驟6：報表撰寫--觀點表達
    8、數據分析的三大誤區
    演(yan)練：如何用大數據支撐終端精準營(ying)銷(xiao)項目

    第三部分：數據分析方法篇
    1、數據分析的三層次
    2、學會使用透視表（數據統計的利器）
    3、基本數據分析方法及其適用場景
    對比分析
    分組分析
    趨勢分析
    結構分析
    案例：通信運營商的流量套餐合理劃分分析
    案例：銀行ATM柜員機現金管理分析
    演練：銀行用戶消費層次分析
    演練：呼叫中心科學排班分析
    4、綜合數據分析方法
    多維度分析（交叉分析法）
    多維歸一分析（綜合評價法）
    業務流程優化分析（*分析法）
    流失率與轉化率分析（漏斗分析法）
    產品策略分析（象限圖分析法）
    案例：運營商市場占有率分析
    演練：銀行服務效率提升分析
    演練：運營商營業廳終端銷售策略分析
    5、最合適的分析方法才是硬道理。
    6、怎樣解(jie)讀數據分析結(jie)果

    第四部分：數據分析思路篇
    1、數據分析的思想與框架
    2、企業外部環境分析（PEST分析法）
    3、用戶消費行為分析（5W2H分析法）
    4、公司整體經營情況分析（4P營銷理論）
    5、業務問題專題分析（邏輯樹分析法）
    6、用戶使用行為研究（用戶使用行為分析法）
    演練：用戶購(gou)買行為分析(xi)思路(lu)探討

    第五部分：圖表呈現篇
    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（數據趨勢分析）
    餅圖（產品組成分析）
    雷達圖（多重數據比較）
    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）
    瀑布圖（成本、收益構成分析）
    漏斗圖（用戶轉化率分析）
    散點圖/氣泡圖（用戶、產品分類分析）
    帕累托圖/柏拉圖(主要根因分析）
    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
    9、常見的可視化(hua)工具

    第六部分：分析報告撰寫
    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)秀報告展現與解析

    第七部分：數據分析實戰篇（中級）
    1、常用數據分析工具
    2、EXCEL分析功能介紹
    3、描述統計（對數據的簡單描述）
    演練：客服中心如何排班更合理？
    4、相關分析（衡量變量間的的相關性）
    演練：營銷費用會影響銷售額嗎？影響程度大嗎？
    5、方差分析（哪些才是影響銷量的關鍵因素？）
    演練：終端銷量與擺放位置有關系嗎？（單因素方差分析）
    演練：廣告和價格是影響終端銷量的關鍵因素嗎（雙因素可重復）
    演練：尋找影響產品銷量的關鍵因素？
    6、回歸分析（預測）
    商業問題：如何預測未來的銷售量（定量分析）？
    演練：推廣費用、辦公費用與銷售額的關系
    回歸分析（帶分類變量）
    演練：工齡、性別與終端銷量的關系，如何評估銷售目標的合理性？
    演練：多元線性回歸-汽車銷量的季節性變化
    7、時序分析（預測）
    商業問題：隨著時間變化，未來的銷量變化趨勢如何？
    演練：汽車銷量數據分析與預測

    第八部分：數據挖掘實戰篇（高級）
    1、客戶細分與聚類分析
    商業問題：如何實現客戶細分，開發符合細分市場的新產品？
    案例：中移動如何實現客戶細分與產品定位
    演練：寶潔公司如何選擇新產品試銷區域
    2、客戶行為預測與決策樹分析
    商業問題：如何識別客戶流失者、拖欠貨款者？他們有什么特征？
    案例：*零售商（Target）如何預測少女懷孕
    演練：識別銀行欠貨風險，提取欠貨者的特征
    3、交叉銷售與關聯分析
    商業問題：幾種事物是否會同時出現，購買面包的人是否也會購買牛奶？他們同時購買哪些產品？
    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
    案例：啤酒與尿布、颶風與蛋撻
    演練：商場購物籃分析與產品捆綁銷售
    4、客戶價值與RFM模型
    商業問題：如何評估客戶的價值？如何針對不同的客戶采取營銷策略？
    RFM模型介紹
    RFM的客戶細分框架理解
    演練：淘寶客戶選擇促銷客戶的方式
    演練：結合響應模型，宜家IKE實現*化營銷利潤
    實戰：電信客戶流失分析與預警模型
    課程總結與問(wen)題(ti)答疑(yi)

數據分析能力的提升