大数据分析与挖掘综合能力提升实战

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【授课方式】

数据分析基础 + 方法讲解 + 实际业务问题分析 + Excel实践操作

采用互动式教学，围绕业务问题，展开数据分析过程，全过程演练操作，让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。

【学员要求】

1、 每个学员自备一台便携机(必须)。

2、 便携机中事先安装好Excel 2010版本及以上。

第一部分： 大数据的核心理念

问题：大数据的核心价值是什么？大数据是怎样用于业务决策？

1、大数据时代：你缺的不是一堆方法，而是大数据思维

2、大数据是探索事物发展和变化规律的工具

3、从案例看大数据的核心本质

Ø  用趋势图来探索产品销量规律

Ø  从谷歌的GFT产品探索用户需求变化

Ø  从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析

Ø  从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性

4、认识大数据分析

Ø  什么是数据分析

Ø  数据分析的三大作用

Ø  常用分析的三大类别

案例：喜欢赚“差价”的营业员（用数据管理来识别）

5、数据分析需要什么样的能力

Ø  懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现

6、大数据应用的四层结构

Ø  数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层

7、大数据分析的两大核心理念

8、大数据分析面临的常见问题

Ø  不知道分析什么（分析目的不明确）

Ø  不知道怎样分析（缺少分析方法）

Ø  不知道收集什么样的数据（业务理解不足）

Ø  不知道下一步怎么做（不了解分析过程）

Ø  看不懂数据表达的意思（数据解读能力差）

Ø  担心分析不够全面（分析思路不系统）

1、数据分析的六步曲

2、步骤1：明确目的--理清思路

3、步骤2：数据收集—理清思路

4、步骤3：数据预处理—寻找答案

5、步骤4：数据分析--寻找答案

6、步骤5：数据展示--观点表达

7、步骤6：报表撰写--观点表达

8、数据分析的三大误区

演练：如何用大数据来支撑手机精准营销项目

问题：数据分析有什么方法可依?不同的方法适用解决什么样的问题？

1、数据分析方法的层次

Ø  基本分析法（对比/分组/结构/趋势/…）

Ø  综合分析法（交叉/综合评价/杜邦/漏斗/…）

Ø  高级分析法（相关/方差/验证/回归/时序/…）

Ø  数据挖掘法（聚类/分类/关联/RFM模型/…）

2、统计分析常用指标

Ø  计数、求和、百分比（增跌幅）

Ø  集中程度：均值、中位数、众数

Ø  离散程度：极差、方差/标准差

Ø  分布形态：偏度、峰度

3、基本分析方法及其适用场景

Ø  对比分析（查看数据差距）

演练：按性别、省份、产品进行分类统计

Ø  分组分析（查看数据分布）

案例：银行ATM柜员机现金管理分析（银行）

案例：排班后面隐藏的猫腻

案例：通信运营商的流量套餐的合理性评估

演练：银行用户消费层次分析（银行）

演练：呼叫中心接听电话效率分析（呼叫中心）

演练：客服中心科学排班人数需求分析（客服中心）

演练：客户年龄分布分析

Ø  结构分析（评估事物构成）

案例：用户市场占比结构分析

案例：物流费用占比结构分析（物流）

Ø  趋势分析（发现变化规律）

案例：破解零售店销售规律

演练：发现产品销售的时间规律

Ø  交叉分析（多维数据分析）

演练：用户性别+地域分布分析

演练：不同区域的产品偏好分析

演练：不同教育水平的业务套餐偏好分析

问题：数据分析思路是怎样的？如何才能全面/系统地分析而不遗漏？

1、数据分析的思路

Ø  从KPI指标开始

Ø  从营销/管理模型开始

2、常用分析思路模型

3、用户消费行为分析（5W2H分析法）

演练：用户购买行为分析思路细化

结束：课程总结与问题答疑。