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大数据分析与挖掘综合能力提升实战

大数据分析与挖掘综合能力提升实战

课程编号：43593   课程人气：417

课程价格：￥3800  课程时长：2天

行业类别：各行业通用    专业类别：营销管理 

授课讲师：傅一航

课程安排：

       2023.8.11 广州



  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
销售部门、营业厅、呼叫中心、业务支撑、经营分析部、网管/网优中心、运营分析部、系统开发部等对业务数据分析有基本要求的相关人员。

【培训收益】


【课程大纲】
第一部分：大数据的核心思维
问题：大数据的核心价值是什么？大数据是怎样用于业务决策？
1、大数据时代：你缺的不是一堆方法，而是大数据思维
2、大数据的本质
数据，是对客观事物的描述和记录
大数据不在于大，而在于全
3、大数据四大核心价值
用趋势图来探索产品销量规律
从谷歌的GFT产品探索用户需求变化
从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性
阿里巴巴预测经济危机的到来
从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析
4、大数据价值落地的三个关键环节
业务数据化
数据信息化
信息策略化
案例：喜欢赚“差价”的营业员（用数据管理来识别）

第二部分：数据分析基本过程
1、数据分析简介
数据分析的三个阶段
分析方法的三大类别
2、数据分析六步曲
3、步骤1：明确目的--理清思路
确定分析目的：要解决什么样的业务问题
确定分析思路：分解业务问题，构建分析框架
4、步骤2：数据收集—准备数据
明确收集数据范围
确定收集来源
确定收集方法
5、步骤3：数据预处理—准备数据
数据质量评估
数据清洗、数据处理和变量处理
探索性分析
6、步骤4：数据分析--寻找答案
选择合适的分析方法
构建合适的分析模型
选择合适的分析工具
7、步骤5：数据展示--观点表达
选择恰当的图表
选择合适的可视化工具
8、步骤6：报表撰写--观点表达
选择报告种类
完整的报告结构
9、演练：终端大数据精准营销案例赏析
如何搭建精准营销分析框架？
精准营销分析的过程和步骤？
精准营销分析结果呈现

第三部分：统计分析方法实战篇
问题：数据分析有什么方法可依?不同的方法适用解决什么样的问题？
1、数据分析方法的层次
描述性分析法（对比/分组/结构/趋势/交叉…）
相关性分析法（相关/方差/卡方…）
预测性分析法（回归/时序/决策树/神经网络…）
专题性分析法（聚类/关联/RFM模型/…）
2、统计分析基础
统计分析两大要素
统计分析三个步骤
3、统计分析常用指标
汇总方式：计数、求和、百分比（增跌幅）
集中程度：均值、中位数、众数
离散程度：极差、方差/标准差、IQR
分布形态：偏度、峰度
4、基本分析方法及其适用场景
对比分析（查看数据差距）
演练：寻找用户的地域分布规律
演练：寻找公司主打产品
演练：用数据来探索增量不增收困境的解决方案
案例：银行ATM柜员机现金管理分析（银行）
分组分析（查看数据分布）
案例：排班后面隐藏的猫腻
案例：通信运营商的流量套餐划分合理性的评估
演练：银行用户消费层次分析（银行）
演练：呼叫中心接听电话效率分析（呼叫中心）
演练：客服中心科学排班人数需求分析（客服中心）
演练：客户年龄分布/消费分布分析
结构分析（评估事物构成）
案例：用户市场占比结构分析
案例：物流费用占比结构分析（物流）
案例：中移动用户群动态结构分析
演练：用户结构/收入结构/产品结构的分析
趋势分析（发现事物随时间的变化规律）
案例：破解零售店销售规律
案例：手机销量的淡旺季分析
演练：发现产品销售的时间规律
交叉分析（多维数据分析）
演练：用户性别+地域分布分析
演练：不同区域的产品偏好分析
演练：不同教育水平的业务套餐偏好分析
5、综合分析方法及其适用场景（略）
综合评价法（多维指标归一）
案例：南京丈母娘选女婿分析表格
演练：人才选拔评价分析（HR）
杜邦分析法（关键因素分析-财务数据分析）
案例：运营商市场占有率分析（通信）
案例：服务水平提升分析（呼叫中心）
演戏：提升销量的销售策略分析（零售商/电商）
漏斗分析法（关键流程环节分析-流失率与转化率分析）
案例：电商产品销售流程优化与策略分析（电商）
演练：营业厅终端销售流程分析（电信）
演练：银行业务办理流程优化分析（银行）
矩阵分析法（产品策略分析-象限图分析法）
案例：工作安排评估
案例：HR人员考核与管理
案例：波士顿产品策略分析
6、最合适的分析方法才是硬道理。

第四部分：数据分析思路篇
问题：数据分析思路是怎样的？如何才能全面/系统地分析而不遗漏？
1、常用分析思路模型
2、企业外部环境分析（PEST分析法）
案例：电信行业外部环境分析
3、用户消费行为分析（5W2H分析法）
案例讨论：搭建用户消费习惯的分析框架（5W2H）
4、公司整体经营情况分析（4P营销理论）
5、业务问题专题分析（逻辑树分析法）
案例：用户增长缓慢分析
6、用户使用行为研究（用户使用行为分析法）
案例：终端销售流程分析

第五部分：数据分析策略
问题：数据多，看不明白，不知道从何处看出业务问题？
1、数据分析策略
先宏观，后微观
先整体，再部分
先普遍，再个别
先单维，再多维
先表象，再根因
先过去，再未来
2、数据解读要诀
看差距，找短板
看极值，评优劣
看分布，分层次
看结构，思重点
看趋势，思重点
看峰谷，找规律
看异常，找原因
3、解读要符合业务逻辑
案例：营业厅客流趋势分析

第六部分：数据呈现（根据需要讲解，课件留给学员参考）
1、常用图形类型及选择原则
2、基本图形画图技巧
3、图形美化原则
4、表格美化技巧
案例：绘图示例

第七部分：分析报告撰写（根据需要讲解，课件留给学员参考）
问题：如何让你的分析报告显得更专业？
1、分析报告的种类与作用
2、报告的结构
3、报告命名的要求
4、报告的目录结构
5、前言
6、正文
7、结论与建议

第八部分：Power Query预处理工具实战篇
1、Power BI组件框架
Power Query超级查询器
Power Pivot超级透视表
Power View交互式图表工具
2、获取和转换（Power Query）
数据处理的常见问题
PQ功能简介
3、多数据源读取
多数据源读取
演练：从文件/Excel/数据库/Web页获取数据源
4、数据组合/集成
数据的追加
变量的合并
文件夹合并
演练：数据集成（追加、合并、文件夹）
5、数据转换
数据表的管理
数据类型和格式
数据列的操作
数据行的操作
演练：数据预处理操作
6、PQ的本质—M语言
强大的M语言
第九部分：Power View交互式图表工具实战篇
问题：如何让你的分析结果更直观易懂？如何让数据“慧”说话？
1、图表类型与作用
2、常用图形及适用场景
3、Power view简介
4、常用图表制作
柱状图、条形图
折线图、饼图
5、复杂图形制作
双坐标图（不同量纲呈现）
对称条形图（对比）
散点图/气泡图（矩阵分析法）
瀑布图（成本、收益构成分析）
漏斗图（用户转化率分析）
演练：图表制作与演示
6、交互式图表
7、分层钻取
8、四种筛选器
第十部分：Power Pivot数据建模工具实战篇
1、Power Pivot简介
2、PP基本功能
数据分类
汇总方式
3、超级透视表
建模的核心：筛选器与计算器
建立多表关系模型
关系管理：新建、修改、删除
演练：数据预处理操作
4、度量值
度量值定义
度量值计算
度量值的双层筛选
演练：度量值使用
5、计算列
新建列
列与度量值的区别
6、DAX数据分析表达式
DAX公式
DAX运算符
DAX函数
DAX高级筛选函数
7、上下文
行上下文
筛选上下文
度量值的计算原理
上下文冲突时的上下文处理
结束：课程总结与问题答疑。 

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