数字化运营下的数据分析与数据挖掘应用培训
发布日期:2015-10-14浏览:7683
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                                                                                                                                                                                                                                                                课程时长30 H课程大纲
 第一部分:认识大数据
 
 
 1、 大数据时代已经来临
 
 
 2、 大数据战略
 
 
 3、 大数据的4V特征
 
 
 大规模(Volume)
 
 
 多样性(Variety)
 
 
 高速度(Velocity)
 
 
 价值性(Value)
 
 
 4、 大数据的应用领域
 
 
 生活领域
 
 
 金融领域
 
 
 行政执法
 
 
 商业领域
 
 
 5、 数据分析与经营决策
 
 
 第二部分:认识数据分析
 
 
 1、 认识数据分析
 
 
 什么是数据分析
 
 
 数据分析的三大作用
 
 
 数据分析的三大类型
 
 
 2、 数据分析与挖掘在行业的应用
 
 
 客户市场细分与精准营销
 
 
 客户流失预警与客户挽留
 
 
 产品交叉销售与套餐捆绑
 
 
 营销效果评估与广告投放
 
 
 客户价值评估与忠诚度
 
 
 销售趋势分析与销售预测
 
 
 客户满意度分析与影响因素
 
 
 3、 数据分析的六步曲
 
 
 步骤1:需求明确--理清思路
 
 
 步骤2:数据收集—理清思路
 
 
 步骤3:数据预处理--寻找答案
 
 
 步骤4:数据分析--寻找答案
 
 
 步骤5:数据展示--观点表达
 
 
 步骤6:报表撰写--观点表达
 
 
 案例演练:Excel数据导入练习
 
 
 案例演练:Excel数据预处理练习
 
 
 第三部分:数据分析方法篇
 
 
 1、 基本数据分析方法
 
 
 对比分析、分组分析、结构分析、平均分析、交叉分析
 
 
 案例演练:数据统计应用(二维交叉表-透视表)
 
 
 2、 综合数据分析方法
 
 
 多维数据分析(综合评价法)
 
 
 财务数据分析(杜邦分析法)
 
 
 流失率与转化率分析(漏斗分析法)
 
 
 产品策略分析(象限图分析法)
 
 
 案例演练:品牌认知度分析
 
 
 第四部分:数据分析方法论篇
 
 
 1、 数据分析的思想与框架
 
 
 2、 企业外部环境分析(PEST分析法)
 
 
 案例演练:电信行业情况分析
 
 
 3、 用户消费行为分析(5W2H分析法)
 
 
 案例演练:用户消费行为分析(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)
 
 
 6、 用户使用行为研究(用户使用行为分析法)
 
 
 第五部分:数据挖掘篇
 
 
 1、 什么是数据挖掘
 
 
 2、 数据挖掘的发展历程
 
 
 3、 数据挖掘的标准流程(CRISP-DM)
 
 
 商业理解
 
 
 数据准备
 
 
 数据理解
 
 
 模型建立
 
 
 模型评估
 
 
 模型应用
 
 
 4、 数据挖掘技术实践
 
 
 SPSS基本操作:数据导入、计算变量、描述性统计
 
 
 参数检验分析(样本均值检验)
 
 
 案例演练:信用卡消费评估分析
 
 
 案例演练:吸烟对胆固醇指标影响的评估
 
 
 案例演练:促销效果评估
 
 
 非参数检验分析(样本分布检验)
 
 
 案例演练:产品合格率检验
 
 
 案例演练:儿童身高差异检验
 
 
 案例演练:制造工艺差异检验
 
 
 案例演练:训练新方法有效性检验
 
 
 案例演练:促销方式效果检验
 
 
 案例演练:客户满意度差异检验
 
 
 方差分析(影响因素分析)
 
 
 案例演练:广告形式、地区对销量的影响因素分析
 
 
 案例演练:饲料与生猪体重的影响分析
 
 
 相关分析(相关程度计算)
 
 
 案例演练:腰围与体重的相关分析
 
 
 案例演练:家庭生活开支的相关分析
 
 
 回归分析(预测分析)
 
 
 案例演练:工资与工龄的关系分析
 
 
 案例演练:客户购买预测分析
 
 
 案例演练:品牌选择预测分析
 
 
 时间序列分析(预测分析)
 
 
 案例演练:电视机销量预测分析
 
 
 案例演练:上海证券交易所综合指数收益率序列分析
 
 
 案例演练:汽车销量预测分析
 
 
 聚类分析(Clustering)
 
 
 案例演练:小康指数划分
 
 
 案例演练:裁判标准一致性分析
 
 
 案例演练:商场服务奖项奖选择
 
 
 分类分析(Classification)
 
 
 案例演练:银行低信用客户特征分析
 
 
 案例演练:电信行业客户流失预警与客户挽留
 
 
 关联分析(Association)
 
 
 案例演练:超市商品交叉销售与布局优化
 
 
 RFM模型
 
 
 案例演练:用户价值评估与促销名单
 
 
 案例演练:重购用户特征分析
 
 
 预测分析(回归分析)
 
 
 案例演练:产品销量预测分析
 
 
 第六部分:图表呈现篇
 
 
 1、 图表类型与作用
 
 
 2、 常用图形
 
 
 柱状图(对比分析)
 
 
 条形图(对比分析)
 
 
 折线图(数据趋势分析)
 
 
 饼图(产品组成分析)
 
 
 雷达图(多重数据比较)
 
 
 案例演练:图形绘制
 
 
 3、 复杂图形
 
 
 平均线图(对比分析)
 
 
 双坐标图(不同量纲呈现)
 
 
 对称条形图(对比)
 
 
 瀑布图(成本、收益构成分析)
 
 
 漏斗图(用户转化率分析)
 
 
 散点图/气泡图(用户、产品分类分析)
 
 
 帕累托图/柏拉图(主要根因分析)
 
 
 案例演练:图形绘制
 
 
 4、 图表美化原则
 
 
 简约
 
 
 整洁
 
 
 对比/突出
 
 
 5、 表格呈现
 
 
 6、 优秀图表示例解析
 
 
 第七部分:分析报告撰写
 
 
 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
 
 
 8、 优秀报告展现与解析
 
 
 结束:课程总结与问题答疑。
 
 
 
 
 
 
 
 
                
 
             
                 
                 
    


 
	                
	                    
	            




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