培訓時間:

大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘綜合能力提升實戰(zhàn)

  培訓講師:傅一航

  時間地點:
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  培訓費用:3800

  贈送積分:3800

傅一航
    服務電話:010-82593357

大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘綜合能力提升實戰(zhàn)詳細內(nèi)容

《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘綜合能力提升實戰(zhàn)》

 

【課程時間】10月25-26日

【培訓地點】深圳

【培訓費用】RMB3800 元/人,會員8張票(含培訓費、教材費、稅費、茶點)

【課程對象】銷售部門、營業(yè)廳、呼叫中心、業(yè)務支撐、經(jīng)營分析部、網(wǎng)管/網(wǎng)優(yōu)中心、運營分析部、系統(tǒng)開發(fā)部等對業(yè)務數(shù)據(jù)分析有基本要求的相關人員。

 

課程背景

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

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,培訓大數(shù)據(jù)人才的數(shù)據(jù)思維模式,以解決業(yè)務問題為導向,提升學員的數(shù)據(jù)分析綜合能力。

本課程覆蓋了如下內(nèi)容:

1、 大數(shù)據(jù)的本質(zhì),核心數(shù)據(jù)思維。

2、 數(shù)據(jù)分析過程,數(shù)據(jù)分析工具。

3、 數(shù)據(jù)分析方法,數(shù)據(jù)分析思路。

4、 數(shù)據(jù)可視呈現(xiàn),數(shù)據(jù)報告撰寫。

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本課程從實際的業(yè)務需求出發(fā),結(jié)合行業(yè)的典型應用特點,圍繞實際的商業(yè)問題,對數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘技術進行了全面的介紹(從數(shù)據(jù)收集與處理,到數(shù)據(jù)分析與挖掘,再到數(shù)據(jù)可視化和報告撰寫),通過大量的操作演練,幫助學員掌握數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的思路、方法、表達、工具,從大量的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)中進行分析,挖掘客戶行為特點,幫助運營團隊深入理解業(yè)務運作,以達到提升學員的數(shù)據(jù)綜合分析能力,支撐運營決策的目的。

 

課程收益

1、了解數(shù)據(jù)分析基礎知識,掌握數(shù)據(jù)分析的基本過程。

2、學會數(shù)據(jù)分析的框架和思路,掌握常用數(shù)據(jù)分析方法來分析問題。

3、熟悉數(shù)據(jù)分析的基本過程,掌握Excel高級數(shù)據(jù)分析庫操作。

4、熟悉大數(shù)據(jù)分析工具Power BI,提升數(shù)據(jù)分析效率,避免重復工作。

 

學員要求

1、 每個學員自備一臺便攜機(必須)。

2、 便攜機中事先安裝好Excel 2013版本及以上。

3、 便攜機中事先安裝好Power BI Desktop軟件。

注:講師可以提供試用版本軟件及分析數(shù)據(jù)源。

 

課程大綱

第一部分:大數(shù)據(jù)的核心思維

問題:大數(shù)據(jù)的核心價值是什么?大數(shù)據(jù)是怎樣用于業(yè)務決策?

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性

?阿里巴巴預測經(jīng)濟危機的到來

?從美國總統(tǒng)競選看大數(shù)據(jù)對選民行為進行分析

4、大數(shù)據(jù)價值落地的三個關鍵環(huán)節(jié)

?業(yè)務數(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)務問題

?確定分析思路:分解業(yè)務問題,構(gòu)建分析框架

4、步驟2:數(shù)據(jù)收集—準備數(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)預處理—準備數(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

?選擇恰當?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

?選擇報告種類

?完整的報告結(jié)構(gòu)

9、演練:終端大數(shù)據(jù)精準營銷案例賞析

?如何搭建精準營銷分析框架?

?精準營銷分析的過程和步驟?

?精準營銷分析結(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…)

?相關性分析法(相關/方差/卡方…)

?預測性分析法(回歸/時序/決策樹/神經(jīng)網(wǎng)絡…)

?專題性分析法(聚類/關聯(lián)/RFM模型/…)

2、統(tǒng)計分析基礎

?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

?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/標準差、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柜員機現(xiàn)金管理分析(銀行)

?分組分析(查看數(shù)據(jù)分布)

案例:排班后面隱藏的貓膩

案例:通信運營商的流量套餐劃分合理性的評估

演練:銀行用戶消費層次分析(銀行)

演練:呼叫中心接聽電話效率分析(呼叫中心)

演練:客服中心科學排班人數(shù)需求分析(客服中心)

演練:客戶年齡分布/消費分布分析

?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)務套餐偏好分析

5、綜合分析方法及其適用場景(略)

?綜合評價法(多維指標歸一)

案例:南京丈母娘選女婿分析表格

演練:人才選拔評價分析(HR)

?杜邦分析法(關鍵因素分析-財務數(shù)據(jù)分析)

案例:運營商市場占有率分析(通信)

案例:服務水平提升分析(呼叫中心)

演戲:提升銷量的銷售策略分析(零售商/電商)

?漏斗分析法(關鍵流程環(huán)節(jié)分析-流失率與轉(zhuǎn)化率分析)

案例:電商產(chǎn)品銷售流程優(yōu)化與策略分析(電商)

演練:營業(yè)廳終端銷售流程分析(電信)

演練:銀行業(yè)務辦理流程優(yōu)化分析(銀行)

?矩陣分析法(產(chǎn)品策略分析-象限圖分析法)

案例:工作安排評估

案例:HR人員考核與管理

案例:波士頓產(chǎn)品策略分析

6、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、用戶消費行為分析(5W2H分析法)

案例討論:搭建用戶消費習慣的分析框架(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)預處理操作

6、PQ的本質(zhì)—M語言

?強大的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、復雜圖形制作

?雙坐標圖(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

?建立多表關系模型

?關系管理:新建、修改、刪除

演練:數(shù)據(jù)預處理操作

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)分析表達式

?DAX公式

?DAX運算符

?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。


講師介紹

傅一航 老師

2華為系大數(shù)據(jù)專家。

計算機軟件與理論碩士研究生(研究方向:數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎)。在華為工作十年,五項國家專利,在華為工作期間獲得華為數(shù)項獎項,曾在英國、日本、荷蘭和比利時等海外市場做項目,對大數(shù)據(jù)有深入的研究。

 

傅老師專注于大數(shù)據(jù)分析與挖掘、機器學習等應用技術,以及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)部署解決方案。旨在將大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模應用于行業(yè)及商業(yè)領域,解決行業(yè)實際的問題。

 

1、讓決策更科學:將大數(shù)據(jù)應用于運營決策,用大數(shù)據(jù)探索領域發(fā)展規(guī)律和行業(yè)發(fā)展趨勢,有效分析用戶需求,并預測用戶行為,最終實現(xiàn)市場變化預測,提升企業(yè)科學決策能力。

2、讓管理更高效:將大數(shù)據(jù)應用于企業(yè)管理,用大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)企業(yè)整體運營情況,診斷企業(yè)管理問題和風險,全面理解組織、產(chǎn)品、人員、營銷、財務等要素間的相關性,實現(xiàn)企業(yè)資源的最優(yōu)化配置,提升企業(yè)管理效率。

3、讓營銷更精準:將大數(shù)據(jù)應用于市場營銷,解決營銷中的用戶群細分和品牌定位,客戶價值評估,產(chǎn)品設計優(yōu)化,產(chǎn)品最優(yōu)定價等實際問題,實現(xiàn)精準營銷和精準推薦,以最小的營銷成本實現(xiàn)最大化的營銷效果。

傅老師目前致力于將大數(shù)據(jù)技術應用于通信、金融、航空、電商、互聯(lián)網(wǎng)、政府等領域。傅老師的課程最大特色:實戰(zhàn)性強!“圍繞業(yè)務問題+搭建分析框架+運用分析方法+建立分析模型+熟悉分析工具+形成業(yè)務策略”。以商業(yè)問題為起點,基于實際的業(yè)務應用場景(明確目的),搭建全面系統(tǒng)的業(yè)務框架和分析維度(分析思路),選擇最合適的方法(分析方法),深入淺出的理論講解(分析模型),使用簡單實用的工具操作(分析工具),對分析結(jié)果進行有效的解讀(數(shù)據(jù)可視化),最終形成具體的業(yè)務建議,實現(xiàn)業(yè)務分析/數(shù)據(jù)分析的閉環(huán)。

?重思路:核心理念+分析思路;

?重體系:分析過程+分析步驟;

?重實戰(zhàn):分析方法+分析模型+分析工具;

?重落地:數(shù)據(jù)可視化+數(shù)據(jù)解讀+業(yè)務策略。

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