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数字化运营下的数据分析与数据挖掘应用培训

发布日期:2015-10-14浏览:4926

  • 课程时长

    30 H

    课程大纲


    第一部分:认识大数据


    1、 大数据时代已经来临


    2、 大数据战略


    3、 大数据的4V特征


     大规模(Volume)


     多样性(Variety)


     高速度(Velocity)


     价值性(Value)


    4、 大数据的应用领域


     生活领域


     金融领域


     行政执法


     商业领域


    5、 数据分析与经营决策


    第二部分:认识数据分析


    1、 认识数据分析


     什么是数据分析


     数据分析的三大作用


     数据分析的三大类型


    2、 数据分析与挖掘在行业的应用


     客户市场细分与精准营销


     客户流失预警与客户挽留


     产品交叉销售与套餐捆绑


     营销效果评估与广告投放


     客户价值评估与忠诚度


     销售趋势分析与销售预测


     客户满意度分析与影响因素


    3、 数据分析的六步曲


     步骤1:需求明确--理清思路


     步骤2:数据收集—理清思路


     步骤3:数据预处理--寻找答案


     步骤4:数据分析--寻找答案


     步骤5:数据展示--观点表达


     步骤6:报表撰写--观点表达


    案例演练:Excel数据导入练习


    案例演练:Excel数据预处理练习


    第三部分:数据分析方法篇


    1、 基本数据分析方法


     对比分析、分组分析、结构分析、平均分析、交叉分析


    案例演练:数据统计应用(二维交叉表-透视表)


    2、 综合数据分析方法


     多维数据分析(综合评价法)


     财务数据分析(杜邦分析法)


     流失率与转化率分析(漏斗分析法)


     产品策略分析(象限图分析法)


    案例演练:品牌认知度分析


    第四部分:数据分析方法论篇


    1、 数据分析的思想与框架


    2、 企业外部环境分析(PEST分析法)


    案例演练:电信行业情况分析


    3、 用户消费行为分析(5W2H分析法)


    案例演练:用户消费行为分析(5W2H)


    4、 公司整体经营情况分析(4P营销理论)


    5、 业务问题专题分析(逻辑树分析法)


    6、 用户使用行为研究(用户使用行为分析法)


    第五部分:数据挖掘篇


    1、 什么是数据挖掘


    2、 数据挖掘的发展历程


    3、 数据挖掘的标准流程(CRISP-DM)


     商业理解


     数据准备


     数据理解


     模型建立


     模型评估


     模型应用


    4、 数据挖掘技术实践


     SPSS基本操作:数据导入、计算变量、描述性统计


     参数检验分析(样本均值检验)


    案例演练:信用卡消费评估分析


    案例演练:吸烟对胆固醇指标影响的评估


    案例演练:促销效果评估


     非参数检验分析(样本分布检验)


    案例演练:产品合格率检验


    案例演练:儿童身高差异检验


    案例演练:制造工艺差异检验


    案例演练:训练新方法有效性检验


    案例演练:促销方式效果检验


    案例演练:客户满意度差异检验


     方差分析(影响因素分析)


    案例演练:广告形式、地区对销量的影响因素分析


    案例演练:饲料与生猪体重的影响分析


     相关分析(相关程度计算)


    案例演练:腰围与体重的相关分析


    案例演练:家庭生活开支的相关分析


     回归分析(预测分析)


    案例演练:工资与工龄的关系分析


    案例演练:客户购买预测分析


    案例演练:品牌选择预测分析


     时间序列分析(预测分析)


    案例演练:电视机销量预测分析


    案例演练:上海证券交易所综合指数收益率序列分析


    案例演练:汽车销量预测分析


     聚类分析(Clustering)


    案例演练:小康指数划分


    案例演练:裁判标准一致性分析


    案例演练:商场服务奖项奖选择


     分类分析(Classification)


    案例演练:银行低信用客户特征分析


    案例演练:电信行业客户流失预警与客户挽留


     关联分析(Association)


    案例演练:超市商品交叉销售与布局优化


     RFM模型


    案例演练:用户价值评估与促销名单


    案例演练:重购用户特征分析


     预测分析(回归分析)


    案例演练:产品销量预测分析


    第六部分:图表呈现篇


    1、 图表类型与作用


    2、 常用图形


     柱状图(对比分析)


     条形图(对比分析)


     折线图(数据趋势分析)


     饼图(产品组成分析)


     雷达图(多重数据比较)


    案例演练:图形绘制


    3、 复杂图形


     平均线图(对比分析)


     双坐标图(不同量纲呈现)


     对称条形图(对比)


     瀑布图(成本、收益构成分析)


     漏斗图(用户转化率分析)


     散点图/气泡图(用户、产品分类分析)


     帕累托图/柏拉图(主要根因分析)


    案例演练:图形绘制


    4、 图表美化原则


     简约


     整洁


     对比/突出


    5、 表格呈现


    6、 优秀图表示例解析


    第七部分: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


    结束:课程总结与问题答疑。


     



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