大数据分析与挖掘综合能力提升实战（广州，9月21-22日）

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2022-09-16 06:51:37

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大数据分析与挖掘综合能力提升实战（广州，9月21-22日） 【举办单位】北京曼顿培训网 www.mdpxb.com 【咨询电话】4006820825 010-56133998 13810210257 【培训日期】2022年9月21-22日 【培训地点】广州 【培训对象】销售部门、营业厅、业务支撑、经营分析部、网管/网优中心、运营分析部、呼叫中心等对业务数据分析有基本要求的相关人员。 【课程目标】 本课程覆盖了如下内容： 1、数据分析基础，数据分析过程 2、数据分析方法，数据分析思路。 本课程从实际的业务需求出发，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，对数据分析及数据挖掘技术进行了全面的介绍（从数据收集与处理，到数据分析与挖掘，再到数据可视化和报告撰写），通过大量的操作演练，帮助学员掌握数据分析和数据挖掘的思路、方法、表达、工具，从大量的企业经营数据中进行分析，挖掘客户行为特点，帮助运营团队深入理解业务运作，以达到提升学员的数据综合分析能力，支撑运营决策的目的。 通过本课程的学习，达到如下目的： 1、了解数据分析基础知识，掌握数据分析的基本过程。 2、学会数据分析的框架和思路，掌握常用数据分析方法来分析问题。 3、熟悉数据分析的基本过程，掌握Excel数据分析库操作。 【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。 注：讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。 【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。 【课程大纲】 第一部分：大数据的核心思维 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、大数据的本质 数据，是对客观事物的描述和记录 大数据不在于大，而在于全 3、大数据四大核心价值 用趋势图来探索产品销量规律 从谷歌的GFT产品探索用户需求变化 从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性 阿里巴巴预测经济危机的到来 从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析 4、大数据价值落地的三个关键环节 业务数据化 数据信息化 信息策略化 案例：喜欢赚“差价”的营业员（用数据管理来识别） 第二部分：数据分析基本过程 1、数据分析简介 数据分析的三个阶段 分析方法的三大类别 2、数据分析六步曲 3、步骤1：明确目的--理清思路 确定分析目的：要解决什么样的业务问题 确定分析思路：分解业务问题，构建分析框架 4、步骤2：数据收集—准备数据 明确收集数据范围 确定收集来源 确定收集方法 5、步骤3：数据预处理—准备数据 数据质量评估 数据清洗、数据处理和变量处理 探索性分析 6、步骤4：数据分析--寻找答案 选择合适的分析方法 构建合适的分析模型 选择合适的分析工具 7、步骤5：数据展示--观点表达 选择恰当的图表 选择合适的可视化工具 8、步骤6：报表撰写--观点表达 选择报告种类 完整的报告结构 9、演练：终端大数据精准营销案例赏析 如何搭建精准营销分析框架？ 精准营销分析的过程和步骤？ 精准营销分析结果呈现 第三部分：统计分析方法实战篇 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 描述性分析法（对比/分组/结构/趋势/交叉…） 相关性分析法（相关/方差/卡方…） 预测性分析法（回归/时序/决策树/神经网络…） 专题性分析法（聚类/关联/RFM模型/…） 2、统计分析基础 统计分析两大要素 统计分析三个步骤 3、统计分析常用指标 汇总方式：计数、求和、百分比（增跌幅） 集中程度：均值、中位数、众数 离散程度：极差、方差/标准差、IQR 分布形态：偏度、峰度 4、基本分析方法及其适用场景 对比分析（查看数据差距） 演练：寻找用户的地域分布规律 演练：寻找公司主打产品 演练：用数据来探索增量不增收困境的解决方案 案例：银行ATM柜员机现金管理分析（银行） 分组分析（查看数据分布） 案例：排班后面隐藏的猫腻 案例：通信运营商的流量套餐划分合理性的评估 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/消费分布分析 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） 案例：中移动用户群动态结构分析 演练：用户结构/收入结构/产品结构的分析 趋势分析（发现事物随时间的变化规律） 案例：破解零售店销售规律 案例：手机销量的淡旺季分析 演练：发现产品销售的时间规律 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 5、综合分析方法及其适用场景（略） 综合评价法（多维指标归一） 案例：南京丈母娘选女婿分析表格 演练：人才选拔评价分析（HR） 杜邦分析法（关键因素分析-财务数据分析） 案例：运营商市场占有率分析（通信） 案例：服务水平提升分析（呼叫中心） 演戏：提升销量的销售策略分析（零售商/电商） 漏斗分析法（关键流程环节分析-流失率与转化率分析） 案例：电商产品销售流程优化与策略分析（电商） 演练：营业厅终端销售流程分析（电信） 演练：银行业务办理流程优化分析（银行） 矩阵分析法（产品策略分析-象限图分析法） 案例：工作安排评估 案例：HR人员考核与管理 案例：波士顿产品策略分析 6、最合适的分析方法才是硬道理。 第四部分：数据分析思路篇 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、常用分析思路模型 2、企业外部环境分析（PEST分析法） 案例：电信行业外部环境分析 3、用户消费行为分析（5W2H分析法） 案例讨论：搭建用户消费习惯的分析框架（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） 案例：用户增长缓慢分析 6、用户使用行为研究（用户使用行为分析法） 案例：终端销售流程分析 第五部分：数据分析策略 问题：数据多，看不明白，不知道从何处看出业务问题？ 1、数据分析策略 先宏观，后微观 先整体，再部分 先普遍，再个别 先单维，再多维 先表象，再根因 先过去，再未来 2、数据解读要诀 看差距，找短板 看极值，评优劣 看分布，分层次 看结构，思重点 看趋势，思重点 看峰谷，找规律 看异常，找原因 3、解读要符合业务逻辑 案例：营业厅客流趋势分析 第六部分：数据呈现（根据需要讲解，课件留给学员参考） 1、常用图形类型及选择原则 2、基本图形画图技巧 3、图形美化原则 4、表格美化技巧 案例：绘图示例 第七部分：分析报告撰写（根据需要讲解，课件留给学员参考） 问题：如何让你的分析报告显得更专业？ 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 第八部分：Power Query预处理工具实战篇 1、Power BI组件框架 Power Query超级查询器 Power Pivot超级透视表 Power View交互式图表工具 2、获取和转换（Power Query） 数据处理的常见问题 PQ功能简介 3、多数据源读取 多数据源读取 演练：从文件/Excel/数据库/Web页获取数据源 4、数据组合/集成 数据的追加 变量的合并 文件夹合并 演练：数据集成（追加、合并、文件夹） 5、数据转换 数据表的管理 数据类型和格式 数据列的操作 数据行的操作 演练：数据预处理操作 6、PQ的本质—M语言 强大的M语言 第九部分：Power View交互式图表工具实战篇 问题：如何让你的分析结果更直观易懂？如何让数据“慧”说话？ 1、图表类型与作用 2、常用图形及适用场景 3、Power view简介 4、常用图表制作 柱状图、条形图 折线图、饼图 5、复杂图形制作 双坐标图（不同量纲呈现） 对称条形图（对比） 散点图/气泡图（矩阵分析法） 瀑布图（成本、收益构成分析） 漏斗图（用户转化率分析） 演练：图表制作与演示 6、交互式图表 7、分层钻取 8、四种筛选器 第十部分：Power Pivot数据建模工具实战篇 1、Power Pivot简介 2、PP基本功能 数据分类 汇总方式 3、超级透视表 建模的核心：筛选器与计算器 建立多表关系模型 关系管理：新建、修改、删除 演练：数据预处理操作 4、度量值 度量值定义 度量值计算 度量值的双层筛选 演练：度量值使用 5、计算列 新建列 列与度量值的区别 6、DAX数据分析表达式 DAX公式 DAX运算符 DAX函数 DAX高级筛选函数 7、上下文 行上下文 筛选上下文 度量值的计算原理 上下文冲突时的上下文处理 结束：课程总结与问题答疑。 【讲师介绍】 傅一航老师，曼顿培训网(www.mdpxb.com)资深讲师。 计算机软件与理论硕士研究生（研究方向：数据挖掘、搜索引擎）。在华为工作十年，五篇国家专利，在华为工作期间获得华为数项奖项，曾在英国、日本、荷兰等国家做项目，对大数据有深入的研究。 傅老师专注于大数据分析与挖掘等应用技术，以及大数据系统部署解决方案。旨在将大数据的数据分析、数据挖掘、数据建模应用于行业及商业领域，解决行业实际的问题。将大数据应用于运营决策，帮助企业提升运营决策能力；应用于市场营销，通过大数据营销，解决营销中的用户群细分，产品定位，精准营销，精准促销等实际问题，提升营销效果，节省营销费用，以及市场预测、用户行为预测等。 傅老师目前致力于将大数据技术应用于通信、金融、航空、电商、互联网、政府等领域。傅老师的课程最大特色：实战性强！实现“业务问题+分析思路+分析方法/分析模型+分析工具+结果应用”融为一体。即，结合清晰的业务场景（明确目的），分解为具体的数据问题（分析思路），选择最合适的方法（分析方法），深入浅出的理论讲解（分析模型），使用简单实用的工具操作（分析工具），实现分析结果到业务策略的落地。 获得国家专利： 1.CN1925642:对集群用户进行处理的方法和集群用户处理系统 2.CN101114999A:数据发送控制方法及数据传输设备 3.CN101119183A:重传控制方法及传输设备 4.CN101483847A:实现策略控制的方法、装置及系统 5.CN101605359B:一种切换过程中转发数据的方法、无线实体和基站 【费用及报名】 1、费用：培训费3800元（含培训费、讲义费）；如需食宿，会务组可统一安排,费用自理。 2、报名咨询：4006820825 010-56133998 56028090 13810210257 鲍老师 3、报名流程：电话登记-->填写报名表-->发出培训确认函 4、备注：如课程已过期，请访问我们的网站，查询最新课程 5、详细资料请访问北京曼顿培训网：www.mdpxb.com (每月在全国开设四百多门公开课，欢迎报名学习)

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