數據分析與挖掘課程
講師：陳則 瀏覽次數(shu)：2578
課(ke)程描述INTRODUCTION
培訓講師：
課程價格：
培訓天數：日程(cheng)安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
數據分析與挖掘課程
課程大綱
第1章 數據思維
1.1 如何用數據說話？
1.2 如何用數據證明？
第2章 數據分析的流程
2.1 明確要解決的問題
2.2 構建分析框架
2.3 選用合適的指標體系
2.4 收集數據
2.5數據分析
2.6基于分析結果，尋找解決方法
2.7形成報告
第3章 明確要解決的問題
3.1 問題從哪來？
3.2 如何確定我們的主要問題？（二八分析法）
3.3 決定問題的因素有哪些？（頭腦風暴法，魚骨圖分析法）
第4章 選用合適的數據分析工具和方法
4.1 你常用的數據分析工具有哪些？
4.1.1 Excel常用技巧
4.1.2 SPSS介紹
4.1.3 PPT制作分析報告
4.2 你常用的數據分析方法有哪些？
第5章 收集數據
5.1 從經分/CRM等系統導數據，遇到過哪些問題？
5.1.1 日期數據不能直接用
5.1.2 數值為什么不能直接求和？
5.1.3 姓名一樣，但是無法vlookup
5.1.4 有重復值怎么辦？
5.1.5 缺失值怎么處理？
5.1.6 極值（*值/最小值）怎么處理？
5.2 從表單收集數據，遇到過哪些問題？
5.2.1 收回來的數據表格，格式不統一怎么處理？
5.2.2 數據表格能不能分權限來限制？
5.2.3 幾十張表格，如何快速的合并到一張大表里？
5.3 數據收集小工具推薦
5.3.1 一鍵去空行/空列
5.3.2 一鍵合并多個文件等等
第6章 數據分析
6.1 數據的描述性統計
6.1.1均值，中位數，眾數，方差，標準差等
6.2 數據的匯總統計
6.2.1 多工作表的數據為什么匯總很麻煩？
6.2.2 多工作表的數據匯總該如何解決？
6.2.3 數據透視表能做什么？
6.2.4 數據透視表的值字段設置：快速的求和、計數、百分比、累加百分比
6.2.5 如何實現透視表的順序和報表順序一致？自定義序列排序
6.3 數據匯總出來后，該如何分析？
6.3.1 四大基本分析方法：對比、分類、分布、相關
6.3.2 對比/分類/分布/相關分析法：定義、原則、標準
6.3.2 中高級分析方法：
結構分析法
矩陣關聯分析法
綜合評價分析法
回歸分析法
預測/趨勢分析法等等
第7章 銷售分析實戰篇——找出目標客戶（結合客戶的實際數據做具體分析）
7.1 數據分析VS數據挖掘
7.2 案例演練：客戶匹配度建模，找到你的準客戶
7.3 客戶群細分、客戶獲取
如何更好的了解客戶結構、如何識別客戶特征
客戶響應模型與促銷
聚類分析與客戶特征提取
案例演練：小康指數劃分，讓數據自動聚類
案例演練：裁判標準一致性分析，避免“黑哨”
案例演練：商場服務獎項評選
消費者品牌選擇模型分析
案例演練：品牌選擇模型分析，你的品牌適合哪些人群？
第8章 銷售分析實戰篇——針對目標客戶優化銷售策略（結合客戶的實際數據做具體分析）
8.1 哪些是影響市場銷量的關鍵因素
找到關鍵因素，實現精準營銷
方差分析與影響因素分析
案例演練：廣告形式、地區對銷量的影響因素分析
案例演練：飼料與生豬體重的影響分析
因素影響的相關性分析（相關程度計算）
案例演練：腰圍與體重的相關分析
案例演練：家庭生活開支的相關分析
8.2 如何選擇合適的營銷方式
各營銷渠道的用戶特征分析
促銷方式有效性檢驗
參數檢驗與非參數檢驗原理介紹
案例演練：營銷效果評估分析
數據分析與挖掘課程
轉載：//citymember.cn/gkk_detail/293150.html
已開(kai)課時間Have start time
- 陳則
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