基于數據統計與分析的企業運營管理訓練

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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
?不知道分析什么（分析目的不明確）
?不知道怎樣分析（缺少分析方法）
?不知道收集什么樣的數據（業務理解不足）
?不知道下一步怎么做（不了解分析過程）
?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
?數據分析的三大類別
案例：
3、數據分析需要什么樣的能力
?懂業務、懂管理、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
演練：
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
演練：
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
8、數據分析的三大誤區
案例：
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、數據分析方法的層次
?基本分析法（對比/分組/結構/趨勢/…）
?綜合分析法（交叉/綜合評價/杜邦/漏斗/…）
?高級分析法（相關/方差/驗證/回歸/時序/…）
?數據挖掘法（聚類/分類/關聯/RFM模型/…）
2、基本分析方法及其適用場景
?對比分析（查看數據差距）
?分組分析（查看數據分布）
?結構分析（評估事物結構）
?趨勢分析（發現變化規律）
3、綜合分析方法及其適用場景
?交叉分析（兩維分析）
?綜合評價法（多維指標歸一）
?杜邦分析法（關鍵因素分析-財務數據分析）
?漏斗分析法（關鍵流程環節分析-流失率與轉化率分析）
?矩陣分析法（產品策略分析-象限圖分析法）
4、最合適的分析方法才是硬道理。
第四部分：解讀數據分析結果
問題：數據多，看不明白，不知道從何處看出業務問題？
1、數據分析的目的
?發現業務規律
?發現業務異常
?尋找業務策略
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、數據分析的思路
?從KPI指標開始
?從營銷/管理模型開始
2、常用分析思路模型
3、企業外部環境分析（PEST分析法）
4、用戶消費行為分析（5W2H分析法）
5、公司整體經營情況分析（4P營銷理論）
6、業務問題專題分析（邏輯樹分析法）
7、用戶使用行為研究（用戶使用行為分析法）
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“慧”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（趨勢分析）
?餅圖（結構分析）
?雷達圖（多重數據比較）
演練：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）
?散點圖/氣泡圖（矩陣分析法）
?瀑布圖（成本、收益構成分析）
?漏斗圖（用戶轉化率分析）
演練：圖形繪制
5、動態圖表畫法技巧
6、圖表美化原則
7、表格呈現
8、優秀圖表示例解析

第七部分：分析報告撰寫
問題：如何讓你的分析報告顯得更專業？
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
第八部分：數據分析實戰篇（中級）
1、相關分析（衡量變量間的的相關性）
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
?相關分析的步驟與計算公式
?相關分析應用場景
2、方差分析
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
3、回歸分析（預測）
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和應用場景
?回歸分析的種類（一元/多元、線性/曲線）
?回歸分析的五個步驟與結果解讀
?回歸預測結果評估（如何評估預測質量，如何選擇最佳回歸模型）
?回歸分析（帶分類變量）
4、時序分析（預測）
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
第九部分：數據挖掘實戰篇（高級）
1、聚類分析
問題：
?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
?K均值聚類
2、分類分析
問題：
?分類與聚類
?決策樹分類的原理
?如何評估分類性能
3、關聯分析
問題：
?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
演練：
4、RFM模型
問題：如何評估客戶的價值？如何針對不同客戶采取不同的營銷策略？
?RFM模型介紹
?RFM的客戶細分框架理解