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  • 公开课程 > 大数据 > 课程详细

    大数据分析与挖掘综合能力提升实战

    收费:面议
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    课程介绍

    课程大纲】

    第一部分:认识数据分析

    问题:数据分析是神马?数据分析基本过程?

    1. 数据分析面临的常见问题

    • 不知道分析什么(分析目的不明确

    • 不知道怎样分析(缺少分析方法

    • 不知道收集什么样的数据(业务理解不足

    • 不知道下一步怎么做(不了解分析过程

    • 看不懂数据表达的意思(数据解读能力差

    • 担心分析不够全面(分析思路不系统

    1. 认识数据分析

    • 什么数据分析

    • 数据分析三大作用

    • 数据分析的三大类别

      案例喜欢赚“差价”的营业员

    1. 数据分析需要什么样的能力

    • 懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现

    1. 大数据应用的四层结构

    • 数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层

    1. 数据分析与挖掘在企业中的应用

     

    第二部分:数据分析基本过程

    1. 数据分析的六

    2. 步骤1:明确目的--理清思路

    • 先有数据还是先有问题?

    • 确定分析目的

    • 确定分析思路

    1. 步骤2:数据收集理清思路

    • 明确收集数据范围

    • 确定收集来源

    • 确定收集方法

      演练Excel数据导入练习

    1. 步骤3:数据预处理寻找答案

    • 数据清洗、转化、提取、计算

    • 数据质量评估

      演练Excel数据预处理练习

    1. 步骤4:数据分析--寻找答案

    • 分析方法选择

    • 构建合适的分析模型

    • 分析工具选择

    1. 步骤5:数据展示--观点表达

    • 选择合适的可视化工具

    • 选择恰当的图表

    1. 步骤6:报表撰写--观点表达

    • 选择报告种类

    • 完整的报告结构

    1. 数据分析的三大误区

      案例终端精准营销项目过程讨论

     

    第三部分:数据分析方法篇

    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

    • 基本分析法(对比/分组/结构/趋势/

    • 综合分析法(交叉/综合评价/杜邦/漏斗/

    • 高级分析法(相关/方差/验证/回归/时序/

    • 数据挖掘法(聚类/分类/关联/RFM模型/

    1. 统计分析常用指标

    • 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

    • 分布形态:偏度、峰度

    1. 基本分析方法及其适用场景

    • 对比分析(查看数据差距)

      演练:按性别、省份、产品进行分类统计

    • 分组分析(查看数据分布)

      演练:银行信用卡月消费分析(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)

      演练客户年龄分布分析

      案例:排班后面隐藏的猫腻

    • 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)

    • 趋势分析(发现变化规律)

      案例:破解零售店销售规律

    1. 综合分析方法及其适用场景

    • 交叉分析(两维分析)

      演练:用户性别+地域分布分析

    • 综合评价法(多维指标归一)

      演练人才选拔评价分析(HR)

      案例:南京丈母娘选女婿分析表格

    • 杜邦分析法(关键因素分析-财务数据分析)

      案例:电信市场占有率分析

      演练服务水平提升分析(呼叫中心)

      案例:销售额的影响因素分析(零售店/电商)

    • 漏斗分析法(关键流程环节分析-流失率与转化分析

      演练:终端销售流程分析(电信营业厅)

      案例:业务办理流程优化分析(银行营业厅)

      案例:物流配送效率分析(物流)

    • 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

    1. 最合适的分析方法才是硬道理。

     

    第四部分:解读数据分析结果

    问题:数据多,看不明白,不知道从何处看出业务问题?

    1. 数据分析的目的

    • 发现业务规律

    • 发现业务异常

    • 寻找业务策略

    1. 对比分析及业务策略

    • 看差距,补短板

    • 看极值,评优劣

    • 看异常,找原因

    1. 结构分析及业务策略

    • 看占比,聚焦重点

    • 看失衡,优化结构

    1. 趋势分析及业务策略

    • 看变化,说趋势

    • 看峰谷,找规律

    • 看异常,找原因

    1. 解读要符合业务逻辑

    案例销售额数据分析

    案例:营业厅工单结构分析

    案例:营业厅客流趋势分析

     

    第五部分:数据分析思路

    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. 数据分析

    • KPI指标开始

    • 从营销/管理模型开始

    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

    1. 用户消费行为分析5W2H分析法)

      案例用户购买行为分析5W2H)

    2. 公司整体经营情况分析(4P营销理论)

    3. 业务问题专题分析(逻辑树分析法

      案例用户增长缓慢分析

    4. 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

     

    第六部分:图表呈现

    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. 图表类型作用

    2. 常用图形及适用场景

    3. 常用

    • 柱状对比分析)

    • 条形(对比分析)

    • 折线趋势分析)

    • 饼图(结构分析

    • 雷达(多重数据比较)

      演练图形绘制

    1. 复杂

    • 平均线图(对比分析)

    • 坐标图(不同量纲呈现

    • 对称条形图(对比

    • 散点/气泡图(矩阵分析法

    • 瀑布成本收益构成分析)

    • 漏斗(用户转化率分析)

      演练图形绘制

    1. 动态图表画法技巧

    2. 图表美化原则

    3. 表格呈现

    4. 优秀图表示例解析

     

    第七部分:分析报告撰写

    问题:如何让你的分析报告显得更专业?

    1. 分析报告的种类作用

    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

    8. 优秀报告展现解析

    案例营业时间调整专题报告

    案例:企业业务运营分析报告

     

    第八部分:数据分析实战篇(中级)

    影响因素分析,数值预测模型。

    1. 相关分析(衡量变量间的的相关性)

    问题:营销费用会影响销售额吗?影响程度大吗?

    • 什么是相关关系

    • 相关系数:衡量相关程度的指标

    • 相关分析的步骤与计算公式

    • 相关分析应用场景

      演练:体重与腰围的关系

      演练:营销费用与销售额的关系

      案例:酒楼生意好坏与报纸销量的相关分析

    1. 方差分析

    问题:哪些才是影响销量的关键因素?

    • 方差分析解决什么问题

    • 方差分析种类:单因素/双因素可重复/双因素无重复

    • 方差分析的应用场景

    • 如何解决方差分析结果

      演练终端摆放位置与终端销量有关吗?(单因素方差分析)

      演练:时间、区域是否是影响终端销量的关键因素(双因素无重复方差分析)

      演练广告和价格是影响终端销量的关键因素吗(双因素可重复)

      案例2015年大学生工资与父母职业的关系

      案例:医生洗手与婴儿存活率的关系

    1. 回归分析(预测)

    问题:如何预测未来的销售量(定量分析)?

    • 回归分析的基本原理和应用场景

    • 回归分析的种类(一元/多元、线性/曲线)

    • 回归分析的几种常用方法

    • 回归分析的五个步骤与结果解读

    • 回归预测结果评估(如何评估预测质量,如何选择最佳回归模型)

      演练:散点图找推广费用与销售额的关系(一元线性回归)

      演练推广费用、办公费用与销售额的关系(多元线性回归)

      演练:最佳选择的预测销售额的回归模型(一元曲线回归)

    • 回归分析(带分类变量)

      案例:汽车销量的季度预测

      演练工龄、性别与终端销量的关系

      讨论:终端销售预测分析(营业厅)

    1. 时序分析(预测)

    问题:随着时间变化,未来的销量变化趋势如何?

    • 时序分析的应用场景(基于时间的变化规律)

    • 移动平均的预测原理

    • 指数平滑的预测原理

      案例销售额的时序预测及评估

      演练:产品销量预测及评估

       

    第九部分:数据挖掘实战篇(高级)

    1. 聚类分析

    问题:如何实现客户细分,开发符合细分市场的新产品?

    • 聚类分析及其作用

    • 聚类分析的种类

    • 层次聚类:发现多个类别

    • R型聚类与Q型聚类的区别

      演练中国省市经济发展情况分析(Q型聚类)

      演练:裁判评分的标准衡量(R型聚类)

    • K均值聚类

      演练:宝洁公司如何选择新产品试销区域?

      演练如何评选优秀员工?

    1. 分类分析

    案例:美国零售商(Target)如何预测少女怀孕

    问题:如何提取客户流失者、拖欠货款者的特征?如何预测其流失的概率?

    • 分类与聚类

    • 决策树分类的原理

    • 如何评估分类性能

      演练:识别银行欠货风险,提取欠货者的特征

    1. 关联分析

    案例:啤酒与尿布、飓风与蛋挞

    问题:购买面包的人是否也会购买牛奶?他们同时购买哪些产品?

    • 关联分析解决什么样的问题

    • 如何提取关联规则

    • 关联规则的应用场景

      演练:商场购物篮分析

    1. RFM模型

    问题:如何评估客户的价值?如何针对不同客户采取不同的营销策略?

    • RFM模型介绍

    • RFM的客户细分框架理解

      演练:淘宝客户选择促销客户的方式

      演练:结合响应模型,宜家IKE实现最大化营销利润

       

      实战:电信客户流失分析与预警模型

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