課程描述INTRODUCTION
大數據分析與挖掘綜合能力提升培訓
日程安排(pai)SCHEDULE
課程大綱Syllabus
大數據分析(xi)與挖掘綜合能力提升培(pei)訓
【課程目標】
本課程為初級課程,面向所有應用型人員,包括業務部分,以及數據分析部門,系統開發人員也同樣需要學習。
本課程核心內容是理清大數據的本質及核心理念,培訓大數據人才的數據思維模式,以解決業務問題為導向,提升學員在數據分析綜合能力。
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、 大數據的本質及核心理念
2、 數據分析基礎,數據分析過程
3、 數據分析方法,數據分析思路。
4、 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、 掌握數據分析報告的寫作技巧及要點,全面正確地呈現分析結果。
【授課時間】
2天時間
【授課對象】
銷售部門、營業廳、呼叫中心、業務支撐、經營分析部、網管/網優中心、運營分析部、系統開發部等對業務數據分析有基本要求的相關人員。
【學員要求】
1、 每個學員自備一臺便攜機(必須)。
2、 便攜機中事先安裝好Excel 2010版本及以上。
3、 便攜機中事先安裝好IBM SPSS v19版本及以上。
注:講師可以提供試用版本軟件及分析數據源。
【授課方式】
數據分析基礎 + 方法講解 + 實際業務問題分析 + Excel實踐操作
采用互動式教學,圍(wei)繞(rao)業務問(wen)題,展開數據(ju)分(fen)析(xi)過程(cheng),全過程(cheng)演練(lian)操(cao)作,讓學員在分(fen)析(xi)、分(fen)享、講(jiang)授、總(zong)結、自我實踐過程(cheng)中(zhong)獲得能力提升。
【課程大綱】
第一部分: 大數據的核心理念
問題:大數據的核心價值是什么?大數據是怎樣用于業務決策?
1、 大數據時代:你缺的不是一堆方法,而是大數據思維
2、 大數據是探索事物發展和變化規律的工具
3、 從案例看大數據的核心本質
? 用趨勢圖來探索產品銷量規律
? 從谷歌的GFT產品探索用戶需求變化
? 從*總統競選看大數據對選民行為進行分析
? 從大數據炒股看大數據如何探索因素的相關性
4、 認識大數據分析
? 什么是數據分析
? 數據分析的三大作用
? 常用分析的三大類別
案例:喜歡賺“差價”的營業員(用數據管理來識別)
5、 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
6、 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
7、 大數據分析的兩大核心理念
8、 大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(dan)心分(fen)析不夠全面(分(fen)析思路不系統(tong))
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(da)數據來支撐(cheng)手機精準營銷項目
第三部分: 統計分析實戰篇
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、 統計分析常用指標
? 計數、求和、百分比(增跌幅)
? 集中程度:均值、中位數、眾數
? 離散程度:極差、方差/標準差
? 分布形態:偏度、峰度
3、 基本分析方法及其適用場景
? 對比分析(查看數據差距)
演練:按性別、省份、產品進行分類統計
? 分組分析(查看數據分布)
案例:銀行ATM柜員機現金管理分析(銀行)
案例:排班后面隱藏的貓膩
案(an)例:通信(xin)運營商的流量套餐的合理性(xing)評(ping)估
演練:銀行用戶消費層次分析(銀行)
演練:呼叫中心接聽電話效率分析(呼叫中心)
演練:客服中心科學排班人數需求分析(客服中心)
演練:客戶年齡分布分析
? 結構分析(評估事物構成)
案例:用戶市場占比結構分析
案例:物流費用占比結構分析(物流)
? 趨勢分析(發現變化規律)
案例:破解零售店銷售規律
演練:發現產品銷售的時間規律
? 交叉分析(多維數據分析)
演練:用戶性別+地域分布分析
演練:不同區域的產品偏好分析
演練:不同教育水平的業務套餐偏好分析
4、 綜合分析方法及其適用場景
? 綜合評價法(多維指標歸一)
案例:南京丈母娘選女婿分析表格
演練:人才選拔評價分析(HR)
? *分析法(關鍵因素分析-財務數據分析)
案例:運營商市場占有率分析(通信)
案例:服務水平提升分析(呼叫中心)
演戲:提升銷量的銷售策略分析(零售商/電商)
? 漏斗分析法(關鍵流程環節分析-流失率與轉化率分析)
案例:電商產品銷售流程優化與策略分析(電商)
演練:營業廳終端銷售流程分析(電信)
演練:銀行業務辦理流程優化分析(銀行)
? 矩陣分析法(產品策略分析-象限圖分析法)
案例:工作安排評估
案例:HR人員考核與管理
案例:波士頓產品策略分析
5、 最合適(shi)的分析方法才(cai)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
案例:銷售額數據分析
案例:營業廳工單結構分析
案例:營業廳客流趨(qu)勢分析
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)
案例:電信行業外部環境分析
4、 用戶消費行為分析(5W2H分析法)
案例:用戶購買行為分析(5W2H)
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)
案例:用戶增長緩慢分析
7、 用戶使用行為研究(用戶使用行為分析法)
案例:終端(duan)銷售流程分(fen)析
第六部分: 圖表呈現篇(這部分根據情況講解)
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(xi)
第七部分: 分析報告撰寫(這部分不講,課件留給學員參考)
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
案例:營業時間調整專題報告
案例(li):企業業務運營分析報告(gao)
第八部分: 數據分析實戰篇
影響因素分析,數值預測模型。
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
? 相關分析應用場景
演練:體重與腰圍的關系
演練:營銷費用會影響銷售額嗎
演練:哪些因素會影響汽車的銷量?
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
演練:終端擺放位置與終端銷量有關嗎?
演練:開通月數對客戶流失的影響分析
演練:客戶學歷對消費水平的影響分析
演練:廣告和價格是影響終端銷量的關鍵因素嗎
演練:營業員的性別、技能級別產品銷量有影響嗎?
演練:尋找影響產品銷量的關鍵因素
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)
? 回歸分析的幾種常用方法
? 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)
演練:散點圖找推廣費用與銷售額的關系(一元線性回歸)
演練:推廣費用、辦公費用與銷售額的關系(多元線性回歸)
演練:如何選擇*的回歸預測模型(曲線回歸)
? 回歸分析(帶分類變量)
演練:工齡、性別與終端銷量的關系
演練:如何評估銷售目標與資源配置(營業廳)
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
案例:銷售額的時序預測及評估
演練:產品銷量預測及評估
演練:預測下個季度(du)的用戶數據(ju)流量
第九部分: 數據挖掘實戰篇
1、 聚類分析
問題:如何實現客戶細分,開發符合細分市場的新產品?
? 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
案例:中移動如何實現客戶細分及營銷策略
演練:中國省市經濟發展情況分析(Q型聚類)
演練:裁判評分的標準衡量(R型聚類)
? K均值聚類
演練:寶潔公司如何選擇新產品試銷區域?
演練:如何評選優秀員工?
2、 分類分析
問題:如何提取客戶流失者、拖欠貨款者的特征?如何預測其流失的概率?
? 分類與聚類
? 決策樹分類的原理
? 如何評估分類性能
案例:*零售商(Target)如何預測少女懷孕
演練:識別銀(yin)行欠貨風險(xian),提取欠貸者的特征
實戰:電(dian)信客戶流失分析與預警模(mo)型
結束(shu):課程總(zong)結與問(wen)題答疑。
大(da)數據分析與挖(wa)掘綜(zong)合能力提升(sheng)培(pei)訓
轉載://citymember.cn/gkk_detail/27795.html
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