數字化運營下的數據分析與數據挖掘應用培訓

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【課程大綱】

第一部分：認識數據分析

問題：數據分析是神馬?數據分析基本過程？

1、 數據分析面臨的常見問題

? 不知道從哪里入手分析（缺少分析方法）

? 不知道收集什么樣的數據（業務理解不足）

? 看不懂數據表達的意思（數據解讀能力差）

? 擔心分析不夠全面（分析思路不系統）

2、 認識數據分析

? 什么是數據分析

? 數據分析的三大作用

? 數據分析的三大類型

3、 數據分析需要什么樣的能力

? 懂業務、懂分析、懂工具、懂呈現

4、 大數據應用的四層結構

? 數據基礎層、數據模型層、業務模型層、業務應用層

5、 數據分析與挖掘在企業中的應用
第二部分：數據分析基本過程

1、 數據分析的六步曲

2、 步驟1：明確目的–理清思路

? 先有數據還是先有問題？

? 確定分析目的

? 確定分析思路

3、 步驟2：數據收集—理清思路

? 明確收集數據范圍

? 確定收集來源

? 確定收集方法

4、 步驟3：數據預處理—尋找答案

? 數據清洗、轉化、提取、計算

? 數據質量評估

5、 步驟4：數據分析–尋找答案

? 分析方法選擇

? 構建合適的分析模型

? 分析工具選擇

6、 步驟5：數據展示–觀點表達

? 選擇合適的可視化工具

? 選擇恰當的圖表

7、 步驟6：報表撰寫–觀點表達

? 選擇報告種類

? 完整的報告結構

演練：Excel數據導入練習

演練：Excel數據預處理練習

8、 數據分析的三大誤區
第三部分：數據分析方法篇

問題：數據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、 數據分析的三層次

? 統計匯總（對比/分組/結構/趨勢/…）

? 數據分析（相關/方差/驗證/回歸/時序/…）

? 數據挖掘（聚類/分類/關聯/RFM模型/…）

2、 統計分析常用指標

? 正確理解均值、方差、分布

? 正確理解分布與直方圖

演練：呼叫中心通話時間、時長的數據分析

3、 學會使用透視表（數據統計的利器）

案例演練：數據統計利器（透視表）

4、 基本數據分析方法及其適用場景

? 對比分析

? 分組分析

? 平均分析

? 趨勢分析

? 交叉分析

? 結構分析

案例：呼叫中心服務水平數據分析案例

5、 綜合數據分析方法

? 多維數據分析（綜合評價法）

? 財務數據分析（杜邦分析法）

? 流失率與轉化率分析（漏斗分析法）

? 產品策略分析（象限圖分析法）

案例：品牌認知度分析

6、 **合適的分析方法才是硬道理。

7、 如何解讀數據分析結果？
第四部分：解讀數據分析結果

問題：數據多，看不明白，不知道從何處看出問題？

1、 數據分析的目的

? 發現業務問題

? 發現業務規律

? 尋找業務解決策略

2、 對比分析及業務策略

? 看差距，補短板

? 看極值，評優劣

? 看異常，找原因

3、 結構分析及業務策略

? 看占比，聚焦重點

? 看失衡，優化結構

4、 趨勢分析及業務策略

? 看變化，說趨勢

? 看峰谷，找規律

? 看異常，找原因

5、 解讀要符合業務邏輯
第五部分：數據分析思路篇

問題：數據分析思路是怎樣的？如何才能全面/系統地分析而不遺漏？

1、 數據分析的思想與框架

2、 企業外部環境分析（PEST分析法）

案例：電信行業情況分析

3、 用戶消費行為分析（5W2H分析法）

案例：用戶消費行為分析（5W2H）

4、 公司整體經營情況分析（4P營銷理論）

5、 業務問題專題分析（邏輯樹分析法）

6、 用戶使用行為研究（用戶使用行為分析法）

案例：終端銷量行為分析
第六部分：圖表呈現篇

問題：如何讓你的分析結果更直觀易懂？如何讓數據會說話？

1、 圖表類型與作用

2、 常用圖形及適用場景

3、 常用圖形

? 柱狀圖（對比分析）

? 條形圖（對比分析）

? 折線圖（數據趨勢分析）

? 餅圖（產品組成分析）

? 雷達圖（多重數據比較）

案例：圖形繪制

4、 復雜圖形

? 平均線圖（對比分析）

? 雙坐標圖（不同量綱呈現）

? 對稱條形圖（對比）

? 瀑布圖（成本、收益構成分析）

? 漏斗圖（用戶轉化率分析）

? 散點圖/氣泡圖（用戶、產品分類分析）

? 帕累托圖/柏拉圖(主要根因分析）

案例：圖形繪制

5、 動態圖表畫法技巧

6、 圖表美化原則

? 簡約

? 整潔

? 對比/突出

7、 表格呈現

8、 優秀圖表示例解析

9、 常見的可視化工具
第七部分：分析報告撰寫

問題：如何讓你的分析報導更專業？

1、 分析報告的種類與作用

2、 報告的結構

3、 報告命名的要求

4、 報告的目錄結構

5、 前言

6、 正文

7、 結論與建議

8、 優秀報告展現與解析

案例：營業時間調整專題報告

案例：運營分析報告
第八部分：數據分析實戰篇（中級）

1、 常用數據分析工具

? 常用數據分析EXCEL

? 專業數據分析SPSS

2、 EXCEL分析功能介紹

? 模擬分析

? 規劃求解

? 數據分析庫

3、 描述統計（對數據的簡單描述）

商業問題：如何更好地描述數據？如何衡量集中程度、離散程度？

? 描述統計內容

案例：均值、范圍/方差計算？如何理解？

? 直方圖/柏拉圖

商業問題：如何評估銷量數據的分布情況？

案例：客服中心如何排班更合理？

4、 相關分析（衡量變量間的的相關性）

商業問題：營銷費用會影響銷售額嗎？影響程度大嗎？

? 什么是相關關系

? 相關系數：衡量相關程度的指標

? 相關分析的過程

? 相關分析應用場景

演練：體重與腰圍的關系

案例：香港酒樓與報考廳的相關關系

5、 方差分析

商業問題：哪些才是影響銷量的關鍵因素？

? 方差分析解決什么問題

? 方差分析種類：單因素/雙因素可重復/雙因素無重復

? 方差分析的應用場景

? 如何解決方差分析結果

演練：終端銷量與擺放位置有關系嗎？（單因素方差分析）

演練：時間、區域是否是影響終端銷量的關鍵因素（雙因素無重復方差分析）

演練：廣告和價格是影響終端銷量的關鍵因素嗎（雙因素可重復）

案例：2015年大學生工資與父母職業的關系

案例：洗手與嬰兒存活率的關系

6、 回歸分析（預測）

商業問題：如何預測未來的銷售量（定量分析）？

? 回歸分析的基本原理

? 回歸分析的作用

? 回歸分析的種類（一元/多元、線性/曲線）

? 回歸分析的方法及分析結果解讀

演練：推廣費用、辦公費用與銷售額的關系

? 回歸分析（帶分類變量）

演練：工齡、性別與終端銷量的關系

演練：多元線性回歸：汽車銷量的季節性變化

7、 時序分析（預測）

商業問題：隨著時間變化，未來的銷量變化趨勢如何？

? 時序分析的應用場景（基于時間的變化規律）

? 移動平均的預測原理

? 指數平滑的預測原理

案例：終端銷量數據分析與預測
第九部分：數據挖掘實戰篇（高級）

1、 聚類分析

商業問題：如何實現客戶細分，開發符合細分市場的新產品？

? 聚類分析及其作用

? 聚類分析的種類

? 層次聚類：發現多個類別

? R型聚類與Q型聚類的區別

演練：中國省市經濟發展情況分析（Q型聚類）

演練：裁判評分的標準衡量（R型聚類）

? K均值聚類

演練：如何選擇新產品試銷區域？

演練：如何評選優秀員工？

2、 分類分析

案例：美國零售商（Target）如何預測少女懷孕

商業問題：如何識別客戶流失者、拖欠貨款者？他們有什么特征？

? 分析與聚類

? 決策樹分類的原理

? 如何評估分類性能

演練：識別銀行欠貨風險，提取欠貨者的特征

3、 關聯分析

案例：啤酒與尿布、颶風與蛋撻

商業問題：購買面包的人是否也會購買牛奶？他們同時購買哪些產品？

? 關聯分析解決什么樣的問題

? 如何提取關聯規則

? 關聯規則的應用場景

4、 RFM模型

商業問題：如何評估客戶的價值？如何針對不同的客戶采取營銷策略？

? RFM模型介紹

? RFM的客戶細分框架理解

演練：淘寶客戶選擇促銷客戶的方式

演練：結合響應模型，宜家IKE實現**大化營銷利潤