大數據時代的數據分析和挖掘培訓

1.了解大數據的概念，大數據如何跟企業的日常工作相結合
2.學習常用分析方法，提升分析工作的效率的規范性
3.了解數據挖掘技術有別于傳統分析方法的優勢，學習數據挖掘的入門知識
4.數據分析的工具介紹：包括常用的工具及相關的統計學算法介紹

一、大數據概述和建模思想
本節重點學習什么是模型以及建模的思維方式

1.為什么企業需求大數據技能：經典案例
2.數據挖掘，從一個電影談起
3.跨行業的數據分析與挖掘方法論
4.分析人員的技能要求
5.常用的分析工具工具
a)數據挖掘的商業工具
b)數據挖掘的開源工具

二、關鍵指標的分析方法
指標分析目的是分析關鍵指標的變化，了解背后隱含的信息。
1.基礎報表的設計：層疊表和交叉表的優缺點和使用方式
2.如何解讀指標的差異
3.如何發現指標變化背后的原因
4.多指標分析和數據的關聯性思考
5.原因分析的技巧，如何產生結果的真正原因：

三、漏斗分析
漏斗分析是大客戶銷售的主要分析模式。
1.項目的生命周期
2.漏斗模型的原理
3.基于漏斗模型的預測
4.基于漏斗模型的項目分析

四、數據挖掘入門

數據挖掘方法極大改變了數據價值的發現過程，分析人員將可以用超過以往數千倍的速度來得到結論。數據挖掘方法經常用于招投標的分析和風險的分析。
1.數據挖掘技術概述
2.數據挖掘的應用場景
a)響應分析：例如員工流失分析、投標成敗分析
b)調查表分析：發現客戶屬性和滿意度分類
3.數據挖掘案例
五、圖表呈現
圖表和可視化技術可以使數據的展示更為直觀，使數據的規律更容易被發現。同時，圖表使信息的傳遞更為快速。
1.各類圖表類型及其適用場合
2.專業級分析圖表的制作


總結