• 2021/4/9至2021/4/10 广州

课程背景

踏入21世纪，人类将飞速进入大数据时代。大数据开启了一次重大的时代转型大数据正在改变我们的生活，工作甚至是我们的思维；越来越多的行业对大数据应用持比较乐观的态度，越来越多的用户在初步尝试或者在考虑怎么样使用类似大数据解决方案，来提升自己的业务水平。然而，对于大数据的应用，许多人困惑于——

如何探索数据的模式？

如何寻找数据间的相关性？

如何从你所有的数据中去挖掘商业机会？

针对以上问题，我们特邀华为大数据专家傅一航老师与您一同进行探讨和学习，本课程旨在帮助学员理清大数据的本质及核心理念，培训大数据人才的数据思维模式，以解决业务问题为导向，提升学员的数据分析综合能力。

课程收获

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高级数据分析库操作；

4、熟练使用图表制作工具，掌握图表美化原则，正确使用图表来表达观点；

5、掌握数据分析报告的写作技巧及要点，全面正确地呈现分析结果；

6、熟悉大数据分析工具Power BI，提升数据分析效率，避免重复工作。

课程特色

1、数据分析基础 + 方法讲解 + 实际业务问题分析 + Excel实践操作；

2、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

一、大数据的核心思维

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、大数据价值实现的三个关键环节

4、从四个案例看数据信息化

5、数据分析的三大作用

6、数据分析的三大类别

7、数据分析需要什么样的能力

二、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

三、统计分析方法实战篇

1、数据分析方法的层次

2、统计分析常用指标

3、基本分析方法及其适用场景

4、综合分析方法及其适用场景

四、数据分析策略及数据解读

1、数据分析策略

2、数据解读要诀

3、解读要符合业务逻辑

五、数据分析思路篇

1、数据分析的思路

（1）从KPI指标开始

（2）从营销/管理模型开始

2、常用分析思路模型 3、企业外部环境分析（PEST分析法）

4、用户消费行为分析（5W2H分析法）

5、公司整体经营情况分析（4P营销理论）

6、业务问题专题分析（逻辑树分析法）

7、用户使用行为研究（用户使用行为分析法）

六、数据呈现

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

七、分析报告撰写

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

8、优秀报告展现与解析

八、Power Query预处理工具实战篇

1、Power BI组件框架

2、获取和转换（Power Query）

3、多数据源读取

4、数据组合/集成

5、数据转换

6、PQ的本质—M语言

老师介绍：

华为大数据专家 傅一航

实战经验

曾在华为工作10年，近十年以来一直从事通信行业的研究与分析，对通信行业的市场态势、客户行为、服务效果以及运营分析等方面有深入的接触和研究，特别是针对大数据、4G及LTE标准发展，无线网络演进，网络融合，市场发展及业务应用分析，在业务应用领域投入了更多的精力，积累了相当的知识和见解。目前致力于将大数据技术应用于通信、金融、航空、电商、互联网等领域，专注于将大数据应用于行业及商业领域，解决行业实际的问题，帮助企业提升运营决策能力和大数据营销预测能力。

授课特点

深入浅出的理论讲解（分析模型），使用简单实用的工具操作（分析工具），实现分析结果到业务策略的落地。

主讲课程

“数”说营销-大数据挖掘与营销应用、大数据产业现状及应用创新、Hadoop大数据解决方案开发技术基础培训、数据分析与数据挖掘应用高级培训、大数据时代的精准营销。

服务客户

华为技术有限公司、平安集团、安能物流、中国移动、中国联通、中国电信、西部航空、富维江森、广州地铁、富士康、光大银行、招商银行……