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大数据分析与挖掘综合能力提升实战

(第1966期)

公开课详情
开课时间: 2019年01月19日 09:00(该课程已结束)
结束时间: 2019年01月19日 16:30
课程价格: 非会员价格1600/人,需学习卡套票2张 购买学习卡享受更多优惠
授课讲师:
讲师简介
开课地点:
广州 
课程类别: 营销策略 -- 整合营销
推荐指数:
咨询热线:400-0808-155

适用对象

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

课程时长

一天

课程收益

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。

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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