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   大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升培訓(xùn)

第一部分：大數(shù)據(jù)的核心思維
問(wèn)題：大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值是什么？大數(shù)據(jù)是怎樣用于業(yè)務(wù)決策？
1 、大數(shù)據(jù)時(shí)代：你缺的不是一堆方法，而是大數(shù)據(jù)思維
2 、大數(shù)據(jù)的本質(zhì)
◇ 數(shù)據(jù)，是對(duì)客觀事物的描述和記錄
◇ 大數(shù)據(jù)不在于大，而在于全
3 、大數(shù)據(jù)四大核心價(jià)值
◇ 用趨勢(shì)圖來(lái)探索產(chǎn)品銷(xiāo)量規(guī)律
◇ 從谷歌的GFT產(chǎn)品探索用戶需求變化
◇ 從大數(shù)據(jù)炒股看大數(shù)據(jù)如何探索因素的相關(guān)性
◇ 阿里巴巴預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)危機(jī)的到來(lái)
◇ 從美國(guó)總統(tǒng)競(jìng)選看大數(shù)據(jù)對(duì)選民行為進(jìn)行分析
4 、大數(shù)據(jù)價(jià)值落地的三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)
◇ 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化
◇ 數(shù)據(jù)信息化
◇ 信息策略化
案例：喜歡賺“差價(jià)”的營(yíng)業(yè)員（用數(shù)據(jù)管理來(lái)識(shí)別）

第二部分：數(shù)據(jù)分析基本過(guò)程
1 、數(shù)據(jù)分析簡(jiǎn)介
◇ 數(shù)據(jù)分析的三個(gè)階段
◇ 分析方法的三大類(lèi)別
2 、數(shù)據(jù)分析六步曲
3 、步驟1：明確目的--理清思路
◇ 確定分析目的：要解決什么樣的業(yè)務(wù)問(wèn)題
◇ 確定分析思路：分解業(yè)務(wù)問(wèn)題，構(gòu)建分析框架
4 、步驟2：數(shù)據(jù)收集—準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
◇ 明確收集數(shù)據(jù)范圍
◇ 確定收集來(lái)源
◇ 確定收集方法
5 、步驟3：數(shù)據(jù)預(yù)處理—準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
◇ 數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估
◇ 數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理和變量處理
◇ 探索性分析
6 、步驟4：數(shù)據(jù)分析--尋找答案
◇ 選擇合適的分析方法
◇ 構(gòu)建合適的分析模型
◇ 選擇合適的分析工具
7 、步驟5：數(shù)據(jù)展示--觀點(diǎn)表達(dá)
◇ 選擇恰當(dāng)?shù)膱D表
◇ 選擇合適的可視化工具
8 、步驟6：報(bào)表撰寫(xiě)--觀點(diǎn)表達(dá)
◇ 選擇報(bào)告種類(lèi)
◇ 完整的報(bào)告結(jié)構(gòu)
9 、演練：終端大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)案例賞析
◇ 如何搭建精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)分析框架？
◇ 精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)分析的過(guò)程和步驟？
◇ 精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)分析結(jié)果呈現(xiàn)

第三部分：統(tǒng)計(jì)分析方法實(shí)戰(zhàn)篇
問(wèn)題：數(shù)據(jù)分析有什么方法可依?不同的方法適用解決什么樣的問(wèn)題？
1 、數(shù)據(jù)分析方法的層次
◇ 描述性分析法（對(duì)比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢(shì)/交叉…）
◇ 相關(guān)性分析法（相關(guān)/方差/卡方…）
◇ 預(yù)測(cè)性分析法（回歸/時(shí)序/決策樹(shù)/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)…）
◇ 專(zhuān)題性分析法（聚類(lèi)/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…）
2 、統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)
◇ 統(tǒng)計(jì)分析兩大要素
◇ 統(tǒng)計(jì)分析三個(gè)步驟
3 、統(tǒng)計(jì)分析常用指標(biāo)
◇ 匯總方式：計(jì)數(shù)、求和、百分比（增跌幅）
◇ 集中程度：均值、中位數(shù)、眾數(shù)
◇ 離散程度：極差、方差/標(biāo)準(zhǔn)差、IQR
◇ 分布形態(tài)：偏度、峰度
4 、基本分析方法及其適用場(chǎng)景
◇ 對(duì)比分析（查看數(shù)據(jù)差距）
演練：尋找用戶的地域分布規(guī)律
演練：尋找公司主打產(chǎn)品
演練：用數(shù)據(jù)來(lái)探索增量不增收困境的解決方案
案例：銀行ATM柜員機(jī)現(xiàn)金管理分析（銀行）
◇ 分組分析（查看數(shù)據(jù)分布）
案例：排班后面隱藏的貓膩
案例：通信運(yùn)營(yíng)商的流量套餐劃分合理性的評(píng)估
演練：銀行用戶消費(fèi)層次分析（銀行）
演練：呼叫中心接聽(tīng)電話效率分析（呼叫中心）
演練：客服中心科學(xué)排班人數(shù)需求分析（客服中心）
演練：客戶年齡分布/消費(fèi)分布分析
◇ 結(jié)構(gòu)分析（評(píng)估事物構(gòu)成）
案例：用戶市場(chǎng)占比結(jié)構(gòu)分析
案例：物流費(fèi)用占比結(jié)構(gòu)分析（物流）
案例：中移動(dòng)用戶群動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)分析
演練：用戶結(jié)構(gòu)/收入結(jié)構(gòu)/產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的分析
◇ 趨勢(shì)分析（發(fā)現(xiàn)事物隨時(shí)間的變化規(guī)律）
案例：破解零售店銷(xiāo)售規(guī)律
案例：手機(jī)銷(xiāo)量的淡旺季分析
演練：發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品銷(xiāo)售的時(shí)間規(guī)律
◇ 交叉分析（多維數(shù)據(jù)分析）
演練：用戶性別+地域分布分析
演練：不同區(qū)域的產(chǎn)品偏好分析
演練：不同教育水平的業(yè)務(wù)套餐偏好分析
5 、綜合分析方法及其適用場(chǎng)景
◇ 綜合評(píng)價(jià)法（多維指標(biāo)歸一）
案例：南京丈母娘選女婿分析表格
演練：人才選拔評(píng)價(jià)分析（HR）
◇ 杜邦分析法（關(guān)鍵因素分析-財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析）
案例：運(yùn)營(yíng)商市場(chǎng)占有率分析（通信）
案例：服務(wù)水平提升分析（呼叫中心）
演戲：提升銷(xiāo)量的銷(xiāo)售策略分析（零售商/電商）
◇ 漏斗分析法（關(guān)鍵流程環(huán)節(jié)分析-流失率與轉(zhuǎn)化率分析）
案例：電商產(chǎn)品銷(xiāo)售流程優(yōu)化與策略分析（電商）
演練：營(yíng)業(yè)廳終端銷(xiāo)售流程分析（電信）
演練：銀行業(yè)務(wù)辦理流程優(yōu)化分析（銀行）
◇ 矩陣分析法（產(chǎn)品策略分析-象限圖分析法）
案例：工作安排評(píng)估
案例：HR人員考核與管理
案例：波士頓產(chǎn)品策略分析
6 、合適的分析方法才是硬道理。

第四部分：數(shù)據(jù)分析思路篇
問(wèn)題：數(shù)據(jù)分析思路是怎樣的？如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏？
1 、常用分析思路模型
2 、企業(yè)外部環(huán)境分析（PEST分析法）
案例：電信行業(yè)外部環(huán)境分析
3 、用戶消費(fèi)行為分析（5W2H分析法）
案例討論：搭建用戶消費(fèi)習(xí)慣的分析框架（5W2H）
4 、公司整體經(jīng)營(yíng)情況分析（4P營(yíng)銷(xiāo)理論）
5 、業(yè)務(wù)問(wèn)題專(zhuān)題分析（邏輯樹(shù)分析法）
案例：用戶增長(zhǎng)緩慢分析
6 、用戶使用行為研究（用戶使用行為分析法）
案例：終端銷(xiāo)售流程分析

第五部分：數(shù)據(jù)分析策略
問(wèn)題：數(shù)據(jù)多，看不明白，不知道從何處看出業(yè)務(wù)問(wèn)題？
1 、數(shù)據(jù)分析策略
◇ 先宏觀，后微觀
◇ 先整體，再部分
◇ 先普遍，再個(gè)別
◇ 先單維，再多維
◇ 先表象，再根因
◇ 先過(guò)去，再未來(lái)
2 、數(shù)據(jù)解讀要訣
◇ 看差距，找短板
◇ 看極值，評(píng)優(yōu)劣
◇ 看分布，分層次
◇ 看結(jié)構(gòu)，思重點(diǎn)
◇ 看趨勢(shì)，思重點(diǎn)
◇ 看峰谷，找規(guī)律
◇ 看異常，找原因
3 、解讀要符合業(yè)務(wù)邏輯
案例：營(yíng)業(yè)廳客流趨勢(shì)分析

第六部分：數(shù)據(jù)呈現(xiàn)
1 、常用圖形類(lèi)型及選擇原則
2 、基本圖形畫(huà)圖技巧
3 、圖形美化原則
4 、表格美化技巧
案例：繪圖示例

第七部分：分析報(bào)告撰寫(xiě)
問(wèn)題：如何讓你的分析報(bào)告顯得更專(zhuān)業(yè)？
1 、分析報(bào)告的種類(lèi)與作用
2 、報(bào)告的結(jié)構(gòu)
3 、報(bào)告命名的要求
4 、報(bào)告的目錄結(jié)構(gòu)
5 、前言
6 、正文
7 、結(jié)論與建議

第八部分：Power Query預(yù)處理工具實(shí)戰(zhàn)篇
1 、Power BI組件框架
◇ Power Query超級(jí)查詢器
◇ Power Pivot超級(jí)透視表
◇ Power View交互式圖表工具
2 、獲取和轉(zhuǎn)換（Power Query）
◇ 數(shù)據(jù)處理的常見(jiàn)問(wèn)題
◇ PQ功能簡(jiǎn)介
3 、多數(shù)據(jù)源讀取
◇ 多數(shù)據(jù)源讀取
演練：從文件/Excel/數(shù)據(jù)庫(kù)/Web頁(yè)獲取數(shù)據(jù)源
4 、數(shù)據(jù)組合/集成
◇ 數(shù)據(jù)的追加
◇ 變量的合并
◇ 文件夾合并
演練：數(shù)據(jù)集成（追加、合并、文件夾）
5 、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
◇ 數(shù)據(jù)表的管理
◇ 數(shù)據(jù)類(lèi)型和格式
◇ 數(shù)據(jù)列的操作
◇ 數(shù)據(jù)行的操作
演練：數(shù)據(jù)預(yù)處理操作
6 、PQ的本質(zhì)—M語(yǔ)言
◇ 強(qiáng)大的M語(yǔ)言

第九部分：Power View交互式圖表工具實(shí)戰(zhàn)篇
問(wèn)題：如何讓你的分析結(jié)果更直觀易懂？如何讓數(shù)據(jù)“慧”說(shuō)話？
1 、圖表類(lèi)型與作用
2 、常用圖形及適用場(chǎng)景
3 、Power view簡(jiǎn)介
4 、常用圖表制作
◇ 柱狀圖、條形圖
◇ 折線圖、餅圖
5 、復(fù)雜圖形制作
◇ 雙坐標(biāo)圖（不同量綱呈現(xiàn)）
◇ 對(duì)稱(chēng)條形圖（對(duì)比）
◇ 散點(diǎn)圖/氣泡圖（矩陣分析法）
◇ 瀑布圖（成本、收益構(gòu)成分析）
◇ 漏斗圖（用戶轉(zhuǎn)化率分析）
演練：圖表制作與演示
6 、交互式圖表
7 、分層鉆取
8 、四種篩選器

第十部分：Power Pivot數(shù)據(jù)建模工具實(shí)戰(zhàn)篇
1 、Power Pivot簡(jiǎn)介
2 、PP基本功能
◇ 數(shù)據(jù)分類(lèi)
◇ 匯總方式
3 、超級(jí)透視表
◇ 建模的核心：篩選器與計(jì)算器
◇ 建立多表關(guān)系模型
◇ 關(guān)系管理：新建、修改、刪除
演練：數(shù)據(jù)預(yù)處理操作
4 、度量值
◇ 度量值定義
◇ 度量值計(jì)算
◇ 度量值的雙層篩選
演練：度量值使用
5 、計(jì)算列
◇ 新建列
◇ 列與度量值的區(qū)別
6 、DAX數(shù)據(jù)分析表達(dá)式
◇ DAX公式
◇ DAX運(yùn)算符
◇ DAX函數(shù)
◇ DAX高級(jí)篩選函數(shù)
7 、上下文
◇ 行上下文
◇ 篩選上下文
◇ 度量值的計(jì)算原理
◇ 上下文沖突時(shí)的上下文處理