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【課程對象】

銷售部門、營業(yè)廳、呼叫中心、業(yè)務(wù)支撐、經(jīng)營分析部、網(wǎng)管/網(wǎng)優(yōu)中心、運營分析部、系統(tǒng)開發(fā)部等對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析有基本要求的相關(guān)人員。

課程背景

本課程為大數(shù)據(jù)分析初級課程，面向所有應(yīng)用型人員，包括業(yè)務(wù)部門，以及數(shù)據(jù)分析部門，系統(tǒng)開發(fā)人員也同樣需要學(xué)習(xí)。

本課程核心內(nèi)容是理清大數(shù)據(jù)的本質(zhì)及核心理念，培訓(xùn)大數(shù)據(jù)人才的數(shù)據(jù)思維模式，以解決業(yè)務(wù)問題為導(dǎo)向，提升學(xué)員的數(shù)據(jù)分析綜合能力。

本課程覆蓋了如下內(nèi)容：

1、大數(shù)據(jù)的本質(zhì)，核心數(shù)據(jù)思維。

2、數(shù)據(jù)分析過程，數(shù)據(jù)分析工具。

3、數(shù)據(jù)分析方法，數(shù)據(jù)分析思路。

4、數(shù)據(jù)可視呈現(xiàn)，數(shù)據(jù)報告撰寫。

本課程從實際的業(yè)務(wù)需求出發(fā)，結(jié)合行業(yè)的典型應(yīng)用特點，圍繞實際的商業(yè)問題，對數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了全面的介紹（從數(shù)據(jù)收集與處理，到數(shù)據(jù)分析與挖掘，再到數(shù)據(jù)可視化和報告撰寫），通過大量的操作演練，幫助學(xué)員掌握數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的思路、方法、表達(dá)、工具，從大量的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)中進(jìn)行分析，挖掘客戶行為特點，幫助運營團(tuán)隊深入理解業(yè)務(wù)運作，以達(dá)到提升學(xué)員的數(shù)據(jù)綜合分析能力，支撐運營決策的目的。

課程收益

1、了解數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識，掌握數(shù)據(jù)分析的基本過程。

2、學(xué)會數(shù)據(jù)分析的框架和思路，掌握常用數(shù)據(jù)分析方法來分析問題。

3、熟悉數(shù)據(jù)分析的基本過程，掌握Excel高級數(shù)據(jù)分析庫操作。

4、熟悉大數(shù)據(jù)分析工具Power BI，提升數(shù)據(jù)分析效率，避免重復(fù)工作。

學(xué)員要求

1、每個學(xué)員自備一臺便攜機(jī)(必須)。

2、便攜機(jī)中事先安裝好Excel 2013版本及以上。

3、便攜機(jī)中事先安裝好Power BI Desktop軟件。

注：講師可以提供試用版本軟件及分析數(shù)據(jù)源。

課程大綱

第一部分：大數(shù)據(jù)的核心思維

問題：大數(shù)據(jù)的核心價值是什么？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)四大核心價值

用趨勢圖來探索產(chǎn)品銷量規(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)測經(jīng)濟(jì)危機(jī)的到來

從美國總統(tǒng)競選看大數(shù)據(jù)對選民行為進(jìn)行分析

4、大數(shù)據(jù)價值落地的三個關(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”的營業(yè)員（用數(shù)據(jù)管理來識別）

第二部分：數(shù)據(jù)分析基本過程

1、數(shù)據(jù)分析簡介

數(shù)據(jù)分析的三個階段

分析方法的三大類別

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)問題

確定分析思路：分解業(yè)務(wù)問題，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：報表撰寫--觀點表達(dá)

選擇報告種類

完整的報告結(jié)構(gòu)

9、演練：終端大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷案例賞析

如何搭建精準(zhǔn)營銷分析框架？

精準(zhǔn)營銷分析的過程和步驟？

精準(zhǔn)營銷分析結(jié)果呈現(xiàn)

第三部分：統(tǒng)計分析方法實戰(zhàn)篇

問題：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題？

1、數(shù)據(jù)分析方法的層次

描述性分析法（對比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢/交叉…）

相關(guān)性分析法（相關(guān)/方差/卡方…）

預(yù)測性分析法（回歸/時序/決策樹/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)…）

專題性分析法（聚類/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…）

2、統(tǒng)計分析基礎(chǔ)

統(tǒng)計分析兩大要素

統(tǒng)計分析三個步驟

3、統(tǒng)計分析常用指標(biāo)

匯總方式：計數(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景

對比分析（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：通信運營商的流量套餐劃分合理性的評估

演練：銀行用戶消費層次分析（銀行）

演練：呼叫中心接聽電話效率分析（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/消費分布分析

結(jié)構(gòu)分析（評估事物構(gòu)成）

案例：用戶市場占比結(jié)構(gòu)分析

案例：物流費用占比結(jié)構(gòu)分析（物流）

案例：中移動用戶群動態(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

趨勢分析（發(fā)現(xiàn)事物隨時間的變化規(guī)律）

案例：破解零售店銷售規(guī)律

案例：手機(jī)銷量的淡旺季分析

演練：發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品銷售的時間規(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景（略）

綜合評價法（多維指標(biāo)歸一）

案例：南京丈母娘選女婿分析表格

演練：人才選拔評價分析（HR）

杜邦分析法（關(guān)鍵因素分析-財務(wù)數(shù)據(jù)分析）

案例：運營商市場占有率分析（通信）

案例：服務(wù)水平提升分析（呼叫中心）

演戲：提升銷量的銷售策略分析（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)品銷售流程優(yōu)化與策略分析（電商）

演練：營業(yè)廳終端銷售流程分析（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：工作安排評估

案例：HR人員考核與管理

案例：波士頓產(chǎn)品策略分析

6、最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、用戶消費行為分析（5W2H分析法）

案例討論：搭建用戶消費習(xí)慣的分析框架（5W2H）

4、公司整體經(jīng)營情況分析（4P營銷理論）

5、業(yè)務(wù)問題專題分析（邏輯樹分析法）

案例：用戶增長緩慢分析

6、用戶使用行為研究（用戶使用行為分析法）

案例：終端銷售流程分析

第五部分：數(shù)據(jù)分析策略

問題：數(shù)據(jù)多，看不明白，不知道從何處看出業(yè)務(wù)問題？

1、數(shù)據(jù)分析策略

先宏觀，后微觀

先整體，再部分

先普遍，再個別

先單維，再多維

先表象，再根因

先過去，再未來

2、數(shù)據(jù)解讀要訣

看差距，找短板

看極值，評優(yōu)劣

看分布，分層次

看結(jié)構(gòu)，思重點

看趨勢，思重點

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：營業(yè)廳客流趨勢分析

第六部分：數(shù)據(jù)呈現(xiàn)（根據(jù)需要講解，課件留給學(xué)員參考）

1、常用圖形類型及選擇原則

2、基本圖形畫圖技巧

3、圖形美化原則

4、表格美化技巧

案例：繪圖示例

第七部分：分析報告撰寫（根據(jù)需要講解，課件留給學(xué)員參考）

問題：如何讓你的分析報告顯得更專業(yè)？

1、分析報告的種類與作用

2、報告的結(jié)構(gòu)

3、報告命名的要求

4、報告的目錄結(jié)構(gòu)

5、前言

6、正文

7、結(jié)論與建議

第八部分：Power Query預(yù)處理工具實戰(zhàn)篇

1、Power BI組件框架

Power Query超級查詢器

Power Pivot超級透視表

Power View交互式圖表工具

2、獲取和轉(zhuǎn)換（Power Query）

數(shù)據(jù)處理的常見問題

PQ功能簡介

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/Web頁獲取數(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語言

強(qiáng)大的M語言

第九部分：Power View交互式圖表工具實戰(zhàn)篇

問題：如何讓你的分析結(jié)果更直觀易懂？如何讓數(shù)據(jù)“慧”說話？

1、圖表類型與作用

2、常用圖形及適用場景

3、Power view簡介

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)）

對稱條形圖（對比）

散點圖/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)建模工具實戰(zhàn)篇

1、Power Pivot簡介

2、PP基本功能

數(shù)據(jù)分類

匯總方式

3、超級透視表

建模的核心：篩選器與計算器

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

度量值計算

度量值的雙層篩選

演練：度量值使用

5、計算列

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運算符

DAX函數(shù)

DAX高級篩選函數(shù)

7、上下文

行上下文

篩選上下文

度量值的計算原理

上下文沖突時的上下文處理

結(jié)束：課程總結(jié)與問題答疑。

傅老師

華為系大數(shù)據(jù)專家。

計算機(jī)軟件與理論碩士研究生（研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎）。在華為工作十年，五項國家專利，在華為工作期間獲得華為數(shù)項獎項，曾在英國、日本、荷蘭和比利時等海外市場做項目，對大數(shù)據(jù)有深入的研究。

傅老師專注于大數(shù)據(jù)分析與挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等應(yīng)用技術(shù)，以及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)部署解決方案。旨在將大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模應(yīng)用于行業(yè)及商業(yè)領(lǐng)域，解決行業(yè)實際的問題。

1、讓決策更科學(xué)：將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于運營決策，用大數(shù)據(jù)探索領(lǐng)域發(fā)展規(guī)律和行業(yè)發(fā)展趨勢，有效分析用戶需求，并預(yù)測用戶行為，最終實現(xiàn)市場變化預(yù)測，提升企業(yè)科學(xué)決策能力。

2、讓管理更高效：將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于企業(yè)管理，用大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)企業(yè)整體運營情況，診斷企業(yè)管理問題和風(fēng)險，全面理解組織、產(chǎn)品、人員、營銷、財務(wù)等要素間的相關(guān)性，實現(xiàn)企業(yè)資源的最優(yōu)化配置，提升企業(yè)管理效率。

3、讓營銷更精準(zhǔn)：將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于市場營銷，解決營銷中的用戶群細(xì)分和品牌定位，客戶價值評估，產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化，產(chǎn)品最優(yōu)定價等實際問題，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷和精準(zhǔn)推薦，以最小的營銷成本實現(xiàn)最大化的營銷效果。

傅老師目前致力于將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于通信、金融、航空、電商、互聯(lián)網(wǎng)、政府等領(lǐng)域。傅老師的課程最大特色：實戰(zhàn)性強(qiáng)！“圍繞業(yè)務(wù)問題+搭建分析框架+運用分析方法+建立分析模型+熟悉分析工具+形成業(yè)務(wù)策略”。以商業(yè)問題為起點，基于實際的業(yè)務(wù)應(yīng)用場景（明確目的），搭建全面系統(tǒng)的業(yè)務(wù)框架和分析維度（分析思路），選擇最合適的方法（分析方法），深入淺出的理論講解（分析模型），使用簡單實用的工具操作（分析工具），對分析結(jié)果進(jìn)行有效的解讀（數(shù)據(jù)可視化），最終形成具體的業(yè)務(wù)建議，實現(xiàn)業(yè)務(wù)分析/數(shù)據(jù)分析的閉環(huán)。

重思路：核心理念+分析思路；

重體系：分析過程+分析步驟；

重實戰(zhàn)：分析方法+分析模型+分析工具；

重落地：數(shù)據(jù)可視化+數(shù)據(jù)解讀+業(yè)務(wù)策略。

服務(wù)客戶

傅老師曾提供過培訓(xùn)咨詢服務(wù)的客戶遍及通信、金融、交通、制造、政府等行業(yè)，其中包括中移動、華為、施耐德、富士康、平安集團(tuán)、中國銀行、西部航空、廣州地鐵、東風(fēng)日產(chǎn)、廣州稅務(wù)、良品鋪子、中冶賽迪、埃森哲、海天集團(tuán)、正泰電器等公司和單位。

制造行業(yè)培訓(xùn)客戶

施耐德：《大數(shù)據(jù)分析》《大數(shù)據(jù)挖掘》《大數(shù)據(jù)建模及優(yōu)化》

富士康：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

中冶賽迪：《Python數(shù)據(jù)分析》《Python數(shù)據(jù)建模》

正泰電器：《大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)》《大數(shù)據(jù)建模及優(yōu)化》

海天集團(tuán)：《大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)》《大數(shù)據(jù)思維與可視化》

ABB：《大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)培訓(xùn)》

延峰海納川：《Python基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)分析》《Python數(shù)據(jù)建模》《RAP辦公自動化》

昌碩科技：《大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)》

村田電子：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

博西家用電器：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

深圳YKK吉田拉鏈：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

雅圖仕：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

索菲亞：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

沁園：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

浦林成山：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

翔路騰龍：《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及應(yīng)用創(chuàng)新》

泰科：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

萬家樂：《Python基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)分析》

億力機(jī)電：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

深圳大疆：《數(shù)說營銷》

一汽解放錫柴：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

通信/運營商行業(yè)培訓(xùn)客戶

華為技術(shù)：《話務(wù)量預(yù)測與排班管理》

聯(lián)通研究院：《大數(shù)據(jù)預(yù)測建模優(yōu)化》《Python數(shù)據(jù)分析》

北京聯(lián)通：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》《數(shù)說營銷》《數(shù)據(jù)挖掘?qū)ｎ}分析》

廣州電信：《大數(shù)據(jù)時代的精準(zhǔn)營銷》

北京電信：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

香港電信：《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷實戰(zhàn)》

上海電信：《渠道大數(shù)據(jù)分析與挖掘思路及方法》兩期

河北電信：《數(shù)據(jù)化運營下的大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升實戰(zhàn)》

南京電信：《大數(shù)據(jù)視圖支撐精準(zhǔn)化營銷》

佛山電信：《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用培訓(xùn)》

泉州電信：《大數(shù)據(jù)挖掘、信息分析及應(yīng)用培訓(xùn)》

湖北聯(lián)通：《大數(shù)據(jù)分析與商業(yè)智能》

廣東聯(lián)通：《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)培訓(xùn)》兩期

江蘇聯(lián)通：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

吉林聯(lián)通：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升-中級》

烏魯木齊聯(lián)通：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

上海移動：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘、建模及優(yōu)化》叁期

浙江移動：《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實戰(zhàn)》

江蘇移動：《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷技能提升實戰(zhàn)》

深圳移動：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

廣西移動：《大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢及在公司營銷領(lǐng)域的應(yīng)用》

遼寧移動2期：《數(shù)據(jù)分析方法與經(jīng)營分析技巧》

泉州移動3期：《數(shù)說營銷—市場營銷數(shù)據(jù)分析與挖掘應(yīng)用》

德陽移動2期：《大數(shù)據(jù)挖掘與建模優(yōu)化實戰(zhàn)培訓(xùn)》

浙江移動：《大數(shù)據(jù)產(chǎn)品營銷能力提升》

四川移動：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》

吉林移動：《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)》；

貴州移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》

海南移動：《基于大數(shù)據(jù)運營的用戶行為分析與精準(zhǔn)定位》

山東移動：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

深圳移動：《大數(shù)據(jù)在行業(yè)內(nèi)外的應(yīng)用》

中國移動終端公司：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升培訓(xùn)》

中山移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》

東莞移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》

成都移動：《數(shù)字化運營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》

眉山移動2期：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

云浮移動：《大數(shù)據(jù)挖掘和信息提煉專項培訓(xùn)》

陽江移動：《小數(shù)據(jù)·大運營--運營數(shù)據(jù)的分析與挖掘》

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