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數據分析指標培訓

【培訓對象】
營(ying)銷(xiao)副總、營(ying)銷(xiao)總監(jian)、門店經理(li)及業務人(ren)員(yuan)、市(shi)場部經理(li)、營(ying)銷(xiao)人(ren)員(yuan)、市(shi)場研究(jiu)人(ren)員(yuan)、運營(ying)人(ren)員(yuan)等。

【培訓大綱】
（1）了解經營數據分析的整體步驟 
（2）掌握經營數據分析能力的提升路徑 
（3）掌握經營數據分析的思路和方法 
（4）掌握經營數據挖掘的(de)模(mo)型及其應用(yong)

1.經營數據分析基礎
（1）分析目標
包括財務指標分析、品類分析、門店分析、客流分析、活動分析、會員分析等。
（2）分析步驟
包(bao)括數(shu)據(ju)收集、數(shu)據(ju)預處理、報表制作、數(shu)據(ju)分析、圖形呈(cheng)現(xian)等5個步驟。

2.常見業務邏輯與分析方法
（1）常見業務邏輯
a)我的業務的特征是啥樣的？
b)如何結合業務現狀判斷數據中的異常值？
c)A數據和B數據之間有關系嗎？如果有關系，關系是怎樣的？
d)如果數據之間有影響，有沒有重要程度的差異？
e)品類等數據如何分類？
f)業務預測
（2）分析方法
a)標識分析法
b)排序分析法
c)對比分析法
d)分組分析法
e)回歸分析法
f)交叉分析法
g)假設分析法
h)趨勢分析法
i)二八分析法
j)客(ke)戶畫像分析法

3.數據的采集和預處理
我們往往需要采集一些外部數據，并且對數據進行預處理，為之后的數據分析做好準備。
（1）外部數據收集的原則和方法
（2）數據預處理技巧
包括(kuo)對標轉換(huan)、分段統(tong)計轉換(huan)、定性數據定量(liang)化等。

4.報表的標識分析
有了條件格式，讓你的數據操作和分析變得趣味十足并且輕松自在！
（3）大塊數據的分色表示-快速識別數據的大小分布
（4）選出報表*的前n項（最小的后n項）
（5）快速篩選日期和文本并著色
（6）豐富的圖標集標識同比環比變化，例如銷售回報率
（7）強(qiang)大的(de)自定義規則，可以(yi)隨心所(suo)欲標示單(dan)元格

5.分析指標
銷售數據分析指標有求和、計數、平均值、中位數、眾數、方差（標準差）、變異系數、峰度、偏度、占比、累計占比、同比、環比等。
（1）數據的七個百分比
包括用累計占比分析數據變化率、環同比看業務變化、父行百分比看品類包含數據等。
（2）銷售數據的描述統計
包括中位數、頻數、變異系數、二八系數、偏度等，可以更深入地看數據背后包含的業務含義。
（3）多列對比
這是應培訓學員(yuan)的(de)要(yao)求所做(zuo)的(de)多(duo)列(lie)對(dui)比的(de)小工具，非常方便(bian)，可以一次性地輸(shu)出多(duo)列(lie)之間平均(jun)值、總(zong)數(shu)、中位數(shu)、變異系數(shu)、二八(ba)系數(shu)等的(de)對(dui)比。

6.相關分析
（1）相關分析原理
（2）EXCEL“數據分析”模塊安裝及介紹
（3）操作(zuo)及輸出說明

7. 聚類-客戶細分
單獨一個數據，往往因為數據異常或者偶然性等原因，從來很難發現明顯的結論，分組不僅僅讓分析變得簡單，而且能夠發現簡單對比所無法獲得的結論。
（1）單指標的分類
（2）多指標的分類
多指標的分組，可以用來做數據的細分等，采用聚類實現。
案例討論：*聚類分類總數的確定

8.關聯分析
關聯分析特別適用于分析商超數據，可以分析數據中的某些特征同時出現以及次序出現的概率，其輸出的結果經常用來做捆綁銷售，例如客戶購買了A產品之后是否購買了產品B。關聯分析通常用來分析多品類、多購買頻次的營銷數據分析，其結論可以用來捆綁銷售、銷售推薦等方面
（1）相關概念
支持度、置信度、提升度
（2）關聯分析算法的使用

9.銷售數據預測
數據預測是營銷數據分析的重要組成部分，我們介紹幾種常用的數據分析技術：
（1）添加趨勢線
（2）手工數組方式實現
（3）批量自動實現 

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