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上海威才企業管理咨詢有限公司
本課程為大數據分析初級課程,面向所有應用型人員,包括業務部門,以及數據分析部門,系統開發人員也同樣需要學習。
本課程核心內容是理清大數據的本質及核心理念,培訓大數據人才的數據思維模式,以解決業務問題為導向,提升學員的數據分析綜合能力。
本課程覆蓋了如下內容:
大數據的本質,核心數據思維。
數據分析過程,數據分析工具。
數據分析方法,數據分析思路。
數據可視呈現,數據報告撰寫。
了解數據分析基礎知識,掌握數據分析的基本過程。
學會數據分析的框架和思路,掌握常用數據分析方法來分析問題。
熟悉數據分析的基本過程,掌握Excel高級數據分析庫操作。
熟悉大數據分析工具Power BI,提升數據分析效率,避免重復工作。
大數據的核心思維
問題:大數據的核心價值是什么?大數據是怎樣用于業務決策?
大數據時代:你缺的不是一堆方法,而是大數據思維
大數據的本質
數據,是對客觀事物的描述和記錄
大數據不在于大,而在于全
大數據四大核心價值
用趨勢圖來探索產品銷量規律
從谷歌的GFT產品探索用戶需求變化
從大數據炒股看大數據如何探索因素的相關性
阿里巴巴預測經濟危機的到來
從美國總統競選看大數據對選民行為進行分析
大數據價值落地的三個關鍵環節
業務數據化
數據信息化
信息策略化
案例:喜歡賺“差價”的營業員(用數據管理來識別)
數據分析基本過程
數據分析簡介
數據分析的三個階段
分析方法的三大類別
數據分析六步曲
步驟1:明確目的--理清思路
確定分析目的:要解決什么樣的業務問題
確定分析思路:分解業務問題,構建分析框架
步驟2:數據收集—準備數據
明確收集數據范圍
確定收集來源
確定收集方法
步驟3:數據預處理—準備數據
數據質量評估
數據清洗、數據處理和變量處理
探索性分析
步驟4:數據分析--尋找答案
選擇合適的分析方法
構建合適的分析模型
選擇合適的分析工具
步驟5:數據展示--觀點表達
選擇恰當的圖表
選擇合適的可視化工具
步驟6:報表撰寫--觀點表達
選擇報告種類
完整的報告結構
演練:終端大數據精準營銷案例賞析
如何搭建精準營銷分析框架?
精準營銷分析的過程和步驟?
精準營銷分析結果呈現
統計分析方法實戰篇
問題:數據分析有什么方法可依?不同的方法適用解決什么樣的問題?
數據分析方法的層次
描述性分析法(對比/分組/結構/趨勢/交叉…)
相關性分析法(相關/方差/卡方…)
預測性分析法(回歸/時序/決策樹/神經網絡…)
專題性分析法(聚類/關聯/RFM模型/…)
統計分析基礎
統計分析兩大要素
統計分析三個步驟
統計分析常用指標
匯總方式:計數、求和、百分比(增跌幅)
集中程度:均值、中位數、眾數
離散程度:極差、方差/標準差、IQR
分布形態:偏度、峰度
基本分析方法及其適用場景
對比分析(查看數據差距)
演練:尋找用戶的地域分布規律
演練:尋找公司主打產品
演練:用數據來探索增量不增收困境的解決方案
案例:銀行ATM柜員機現金管理分析(銀行)
分組分析(查看數據分布)
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:客服中心科學排班人數需求分析(客服中心)
演練:客戶年齡分布/消費分布分析
結構分析(評估事物構成)
案例:用戶市場占比結構分析
案例:物流費用占比結構分析(物流)
案例:中移動用戶群動態結構分析
演練:用戶結構/收入結構/產品結構的分析
趨勢分析(發現事物隨時間的變化規律)
案例:破解零售店銷售規律
案例:手機銷量的淡旺季分析
演練:發現產品銷售的時間規律
交叉分析(多維數據分析)
演練:用戶性別+地域分布分析
演練:不同區域的產品偏好分析
演練:不同教育水平的業務套餐偏好分析
綜合分析方法及其適用場景(略)
綜合評價法(多維指標歸一)
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(關鍵因素分析-財務數據分析)
案例:運營商市場占有率分析(通信)
案例:服務水平提升分析(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(關鍵流程環節分析-流失率與轉化率分析)
案例:電商產品銷售流程優化與策略分析(電商)
演練:營業廳終端銷售流程分析(電信)
演練:銀行業務辦理流程優化分析(銀行)
矩陣分析法(產品策略分析-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:波士頓產品策略分析
最合適的分析方法才是硬道理。
數據分析思路篇
問題:數據分析思路是怎樣的?如何才能全面/系統地分析而不遺漏?
常用分析思路模型
企業外部環境分析(PEST分析法)
案例:電信行業外部環境分析
用戶消費行為分析(5W2H分析法)
案例討論:搭建用戶消費習慣的分析框架(5W2H)
公司整體經營情況分析(4P營銷理論)
業務問題專題分析(邏輯樹分析法)
案例:用戶增長緩慢分析
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
數據分析策略
問題:數據多,看不明白,不知道從何處看出業務問題?
數據分析策略
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
數據解讀要訣
看差距,找短板
看極值,評優劣
看分布,分層次
看結構,思重點
看趨勢,思重點
看峰谷,找規律
看異常,找原因
解讀要符合業務邏輯
案例:營業廳客流趨勢分析
數據呈現(根據需要講解,課件留給學員參考)
常用圖形類型及選擇原則
基本圖形畫圖技巧
圖形美化原則
表格美化技巧
案例:繪圖示例
分析報告撰寫(根據需要講解,課件留給學員參考)
問題:如何讓你的分析報告顯得更專業?
分析報告的種類與作用
報告的結構
報告命名的要求
報告的目錄結構
前言
正文
結論與建議
Power Query預處理工具實戰篇
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
獲取和轉換(Power Query)
數據處理的常見問題
PQ功能簡介
多數據源讀取
多數據源讀取
演練:從文件/Excel/數據庫/Web頁獲取數據源
數據組合/集成
數據的追加
變量的合并
文件夾合并
演練:數據集成(追加、合并、文件夾)
數據轉換
數據表的管理
數據類型和格式
數據列的操作
數據行的操作
演練:數據預處理操作
PQ的本質—M語言
強大的M語言
Power View交互式圖表工具實戰篇
問題:如何讓你的分析結果更直觀易懂?如何讓數據“慧”說話?
圖表類型與作用
常用圖形及適用場景
Power view簡介
常用圖表制作
柱狀圖、條形圖
折線圖、餅圖
復雜圖形制作
雙坐標圖(不同量綱呈現)
對稱條形圖(對比)
散點圖/氣泡圖(矩陣分析法)
瀑布圖(成本、收益構成分析)
漏斗圖(用戶轉化率分析)
演練:圖表制作與演示
交互式圖表
分層鉆取
四種篩選器
Power Pivot數據建模工具實戰篇
Power Pivot簡介
PP基本功能
數據分類
匯總方式
超級透視表
建模的核心:篩選器與計算器
建立多表關系模型
關系管理:新建、修改、刪除
演練:數據預處理操作
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
計算列
新建列
列與度量值的區別
DAX數據分析表達式
DAX公式
DAX運算符
DAX函數
DAX高級篩選函數
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
結束:課程總結與問題答疑。
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