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大数据分析与挖掘综合能力提升实战

  • 开课时间: 2019年1月19日 周六 2019年1月19日 周六 查看最新上课时间
  • 开课城市: 广州
  • 培训时长:1天
  •  
  • 课程类别: 市场营销
  • 主讲老师:专家(查看该老师更多课程)
  • 课程编号: 54685
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大数据分析与挖掘综合能力提升实战其它上课时间:

培训对象:

销售部门、营业厅、业务支撑、经营分析部、网管/网优中心、运营分析部、呼叫中心等对业务数据分析有基本要求的相关人员。

培训内容:

【课程目标】

本课程覆盖了如下内容:

1、数据分析基础,数据分析过程

2、数据分析方法,数据分析思路。

本课程从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,对数据分析及数据挖掘技术进行了全面的介绍(从数据收集与处理,到数据分析与挖掘,再到数据可视化和报告撰写),通过大量的操作演练,帮助学员掌握数据分析和数据挖掘的思路、方法、表达、工具,从大量的企业经营数据中进行分析,挖掘客户行为特点,帮助运营团队深入理解业务运作,以达到提升学员的数据综合分析能力,支撑运营决策的目的。


课程目的:

1、了解数据分析基础知识,掌握数据分析的基本过程。

2、学会数据分析的框架和思路,掌握常用数据分析方法来分析问题。

3、熟悉数据分析的基本过程,掌握Excel数据分析库操作。


【学员要求】

1、每个学员自备一台便携机(必须)。

2、便携机中事先安装好Excel 2010版本及以上。

注:讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。


【授课方式】

数据分析基础 + 方法讲解 + 实际业务问题分析 + Excel实践操作

采用互动式教学,围绕业务问题,展开数据分析过程,全过程演练操作,让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。


【课程大纲】

第一部分:大数据的核心理念

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、大数据是探索事物发展和变化规律的工具

3、从案例看大数据的核心本质

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

从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析

从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性

4、认识大数据分析

什么是数据分析

数据分析的三大作用

常用分析的三大类别

案例:喜欢赚“差价”的营业员(用数据管理来识别)

5、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

6、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

7、大数据分析的两大核心理念

8、大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)


第二部分:数据分析基本过程

1、数据分析的六步曲

2、步骤1:明确目的--理清思路

3、步骤2:数据收集—理清思路

4、步骤3:数据预处理—寻找答案

5、步骤4:数据分析--寻找答案

6、步骤5:数据展示--观点表达

7、步骤6:报表撰写--观点表达

8、数据分析的三大误区

演练:如何用大数据来支撑手机精准营销项目


第三部分:统计分析方法篇

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/…)

2、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

3、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)

案例:银行ATM柜员机现金管理分析(银行)

案例:排班后面隐藏的猫腻

案例:通信运营商的流量套餐的合理性评估


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)

趋势分析(发现变化规律)

案例:破解零售店销售规律

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


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、数据分析的思路

从KPI指标开始

从营销/管理模型开始

2、常用分析思路模型

3、用户消费行为分析(5W2H分析法)

演练:用户购买行为分析思路细化


结束:课程总结与问题答疑。


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