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大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)建模
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傅一航:大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升實戰(zhàn)(基礎(chǔ)班)
2016-01-20 2779
對象
營業(yè)廳、呼叫中心、市場部、經(jīng)營分析部等對數(shù)據(jù)分析有要求的相關(guān)人員
目的
掌握數(shù)據(jù)分析與挖掘的方法、思路、過程,提升數(shù)據(jù)分析綜合能力。
內(nèi)容

本課程為大數(shù)據(jù)分析初級課程,面向所有應(yīng)用型人員,包括業(yè)務(wù)部門,以及數(shù)據(jù)分析部門,系統(tǒng)開發(fā)人員也同樣需要學(xué)習(xí)。

本課程核心內(nèi)容是理清大數(shù)據(jù)的本質(zhì)及核心理念,培訓(xùn)大數(shù)據(jù)人才的數(shù)據(jù)思維模式,以解決業(yè)務(wù)問題為導(dǎo)向,提升學(xué)員的數(shù)據(jù)分析綜合能力。

課程大綱:

第一部分:  大數(shù)據(jù)的核心理念

1、 大數(shù)據(jù)時代:你缺的不是一堆方法,而是大數(shù)據(jù)思維

2、 大數(shù)據(jù)的本質(zhì)

?  數(shù)據(jù),是對客觀事物的描述和記錄

?  大數(shù)據(jù)不在于大,而在于全

3、 大數(shù)據(jù)四大核心價值

?  用趨勢圖來探索產(chǎn)品銷量規(guī)律

?  從谷歌的GFT產(chǎn)品探索用戶需求變化

?  從大數(shù)據(jù)炒股看大數(shù)據(jù)如何探索因素的相關(guān)性

?  阿里巴巴預(yù)測經(jīng)濟(jì)危機(jī)的到來

?  從美國總統(tǒng)競選看大數(shù)據(jù)對選民行為進(jìn)行分析

4、 大數(shù)據(jù)價值落地的三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)

?  業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化

?  數(shù)據(jù)信息化

?  信息策略化

案例:喜歡賺“差價”的營業(yè)員(用數(shù)據(jù)管理來識別)

第二部分:  數(shù)據(jù)分析基本過程1、 數(shù)據(jù)分析簡介

?  數(shù)據(jù)分析的三個階段

?  分析方法的三大類別

2、 數(shù)據(jù)分析六步曲

3、 步驟1:明確目的--理清思路

?  確定分析目的:要解決什么樣的業(yè)務(wù)問題

?  確定分析思路:分解業(yè)務(wù)問題,構(gòu)建分析框架

4、 步驟2:數(shù)據(jù)收集—準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

?  明確收集數(shù)據(jù)范圍

?  確定收集來源

?  確定收集方法

5、 步驟3:數(shù)據(jù)預(yù)處理—準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

?  數(shù)據(jù)質(zhì)量評估

?  數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理和變量處理

?  探索性分析

6、 步驟4:數(shù)據(jù)分析--尋找答案

?  選擇合適的分析方法

?  構(gòu)建合適的分析模型

?  選擇合適的分析工具

7、 步驟5:數(shù)據(jù)展示--觀點表達(dá)

?  選擇恰當(dāng)?shù)膱D表

?  選擇合適的可視化工具

8、 步驟6:報表撰寫--觀點表達(dá)

?  選擇報告種類

?  完整的報告結(jié)構(gòu)

9、 演練:手機(jī)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷案例賞析

?  如何搭建精準(zhǔn)營銷分析框架?

?  精準(zhǔn)營銷分析的過程和步驟?

?  精準(zhǔn)營銷分析結(jié)果呈現(xiàn)

第三部分:  統(tǒng)計分析方法實戰(zhàn)篇

問題:數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析方法的層次

?  描述性分析法(對比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢/交叉…)

?  相關(guān)性分析法(相關(guān)/方差/卡方…)

?  預(yù)測性分析法(回歸/時序/決策樹/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)…)

?  專題性分析法(聚類/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…)

2、 統(tǒng)計分析基礎(chǔ)

?  統(tǒng)計分析兩大要素

?  統(tǒng)計分析三個步驟

3、 統(tǒng)計分析常用指標(biāo)

?  匯總方式:計數(shù)、求和、百分比(增跌幅)

?  集中程度:均值、中位數(shù)、眾數(shù)

?  離散程度:極差、方差/標(biāo)準(zhǔn)差、IQR

?  分布形態(tài):偏度、峰度

4、 基本分析方法及其適用場景

?  對比分析(查看數(shù)據(jù)差距)

演練:尋找用戶的地域分布規(guī)律

演練:尋找公司主打產(chǎn)品

演練:用數(shù)據(jù)來探索增量不增收困境的解決方案

案例:銀行ATM柜員機(jī)現(xiàn)金管理分析(銀行)

?  分布分析(查看數(shù)據(jù)分布)

案例:排班后面隱藏的貓膩

案例:通信運(yùn)營商的流量套餐劃分合理性的評估

演練:銀行用戶消費(fèi)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(xué)排班人數(shù)需求分析(客服中心)

演練:客戶年齡分布/消費(fèi)分布分析

?  結(jié)構(gòu)分析(評估事物構(gòu)成)

案例:用戶市場占比結(jié)構(gòu)分析

案例:物流費(fèi)用占比結(jié)構(gòu)分析(物流)

案例:中移動用戶群動態(tài)結(jié)構(gòu)分析

演練:用戶結(jié)構(gòu)/收入結(jié)構(gòu)/產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的分析

?  趨勢分析(發(fā)現(xiàn)事物隨時間的變化規(guī)律)

案例:破解零售店銷售規(guī)律

案例:手機(jī)銷量的淡旺季分析

演練:發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品銷售的時間規(guī)律

?  交叉分析(多維數(shù)據(jù)分析)

演練:用戶性別+地域分布分析

演練:不同區(qū)域的產(chǎn)品偏好分析

演練:不同教育水平的業(yè)務(wù)套餐偏好分析

5、 最合適的分析方法才是硬道理。

第四部分:  數(shù)據(jù)分析思路篇

問題:數(shù)據(jù)分析思路是怎樣的?如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏?

1、 常用分析思路模型

2、 企業(yè)外部環(huán)境分析(PEST分析法)

案例:電信行業(yè)外部環(huán)境分析

3、 用戶消費(fèi)行為分析(5W2H分析法)

案例討論:搭建用戶消費(fèi)習(xí)慣的分析框架(5W2H)

4、 公司整體經(jīng)營情況分析(4P營銷理論)

5、 業(yè)務(wù)問題專題分析(邏輯樹分析法)

案例:用戶增長緩慢分析

6、 用戶使用行為研究(用戶使用行為分析法)

案例:終端銷售流程分析

第五部分:  數(shù)據(jù)分析策略

問題:數(shù)據(jù)多,看不明白,不知道從何處看出業(yè)務(wù)問題?

1、 數(shù)據(jù)分析策略

?  先宏觀,后微觀

?  先整體,再部分

?  先普遍,再個別

?  先單維,再多維

?  先表象,再根因

?  先過去,再未來

2、 數(shù)據(jù)解讀要訣

?  看差距,找短板

?  看極值,評優(yōu)劣

?  看分布,分層次

?  看結(jié)構(gòu),思重點

?  看趨勢,思重點

?  看峰谷,找規(guī)律

?  看異常,找原因

3、 解讀要符合業(yè)務(wù)邏輯

案例:營業(yè)廳客流趨勢分析

第六部分:  數(shù)據(jù)呈現(xiàn)(根據(jù)需要講解,課件留給學(xué)員參考)

1、 常用圖形類型及選擇原則

2、 基本圖形畫圖技巧

3、 圖形美化原則

4、 表格美化技巧

案例:繪圖示例

第七部分:  分析報告撰寫(根據(jù)需要講解,課件留給學(xué)員參考)

問題:如何讓你的分析報告顯得更專業(yè)?

1、 分析報告的種類與作用

2、 報告的結(jié)構(gòu)

3、 報告命名的要求

4、 報告的目錄結(jié)構(gòu)

5、 前言

6、 正文

7、 結(jié)論與建議

第八部分:  Power Query預(yù)處理工具實戰(zhàn)篇

1、 Power BI組件框架

?  Power Query超級查詢器

?  Power Pivot超級透視表

?  Power View交互式圖表工具

2、 獲取和轉(zhuǎn)換(Power Query)

?  數(shù)據(jù)處理的常見問題

?  PQ功能簡介

3、 多數(shù)據(jù)源讀取

?  多數(shù)據(jù)源讀取

演練:從文件/Excel/數(shù)據(jù)庫/Web頁獲取數(shù)據(jù)源

4、 數(shù)據(jù)組合/集成

?  數(shù)據(jù)的追加

?  變量的合并

?  文件夾合并

演練:數(shù)據(jù)集成(追加、合并、文件夾)

5、 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

?  數(shù)據(jù)表的管理

?  數(shù)據(jù)類型和格式

?  數(shù)據(jù)列的操作

?  數(shù)據(jù)行的操作

演練:數(shù)據(jù)預(yù)處理操作

6、 PQ的本質(zhì)—M語言

?  強(qiáng)大的M語言

第九部分:  Power View交互式圖表工具實戰(zhàn)篇

問題:如何讓你的分析結(jié)果更直觀易懂?如何讓數(shù)據(jù)“慧”說話?

1、 圖表類型與作用

2、 常用圖形及適用場景

3、 Power view簡介

4、 常用圖表制作

?  柱狀圖、條形圖

?  折線圖、餅圖

5、 復(fù)雜圖形制作

?  雙坐標(biāo)圖(不同量綱呈現(xiàn))

?  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(gòu)成分析)

?  漏斗圖(用戶轉(zhuǎn)化率分析)

演練:圖表制作與演示

6、 交互式圖表

7、 分層鉆取

8、 四種篩選器

第十部分:  Power Pivot數(shù)據(jù)建模工具實戰(zhàn)篇

1、 Power Pivot簡介

2、 PP基本功能

?  數(shù)據(jù)分類

?  匯總方式

3、 超級透視表

?  建模的核心:篩選器與計算器

?  建立多表關(guān)系模型

?  關(guān)系管理:新建、修改、刪除

演練:數(shù)據(jù)預(yù)處理操作

4、 度量值

?  度量值定義

?  度量值計算

?  度量值的雙層篩選

演練:度量值使用

5、 計算列

?  新建列

?  列與度量值的區(qū)別

6、 DAX數(shù)據(jù)分析表達(dá)式

?  DAX公式

?  DAX運(yùn)算符

?  DAX函數(shù)

?  DAX高級篩選函數(shù)

7、 上下文

?  行上下文

?  篩選上下文

?  度量值的計算原理

?  上下文沖突時的上下文處理

結(jié)束:課程總結(jié)與問題答疑。


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