《大数据分析与挖掘综合能力提升实战》（1天）
《大数据分析与挖掘综合能力提升实战》（1天）详细内容
《大数据分析与挖掘综合能力提升实战》（1天）
【课程大纲】：
**部分：认识数据分析
问题：数据分析是神马?数据分析基本过程？
1、 认识数据分析
Ø 什么是数据分析
Ø 数据分析的三大作用
Ø 数据分析的三大类别
案例：喜欢赚“差价”的营业员
2、 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
3、 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
4、 数据分析与挖掘在企业中的应用
5、 数据分析六步曲
Ø 步骤1：明确目的--理清思路
Ø 步骤2：数据收集—理清思路
Ø 步骤3：数据预处理—寻找答案
Ø 步骤4：数据分析--寻找答案
Ø 步骤5：数据展示--观点表达
Ø 步骤6：报表撰写--观点表达
案例：终端精准营销项目过程讨论
第二部分：数据分析方法篇
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
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、 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）
演练：银行信用卡月消费分析（银行）
演练：客服中心科学排班人数需求分析（客服中心）
Ø 结构分析（评估事物构成）
案例：用户市场占比结构分析
Ø 趋势分析（发现变化规律）
案例：破解零售店销售规律
3、 综合分析方法及其适用场景
Ø 交叉分析（两维分析）
Ø 综合评价法（多维指标归一）
Ø 杜邦分析法（关键因素分析-财务数据分析）
Ø 漏斗分析法（关键流程环节分析-流失率与转化率分析）
案例：销售流程优化策略
4、 常见数据分析任务
第三部分：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、 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
第四部分：数据分析实战篇（中级）
影响因素分析，数值预测模型。
1、 相关分析（衡量变量间的的相关性）
问题：营销费用会影响销售额吗？影响程度大吗？
Ø 什么是相关关系
Ø 相关系数：衡量相关程度的指标
Ø 相关分析的步骤与计算公式
Ø 相关分析应用场景
演练：营销费用与销售额的关系
案例：酒楼生意好坏与报纸销量的相关分析
2、 方差分析
问题：哪些才是影响销量的关键因素？
Ø 方差分析解决什么问题
Ø 方差分析种类：单因素/双因素可重复/双因素无重复
Ø 方差分析的应用场景
Ø 如何解决方差分析结果
演练：终端摆放位置与终端销量有关吗？（单因素方差分析）
案例：2015年大学生工资与父母职业的关系
3、 回归分析（预测）
问题：如何预测未来的销售量（定量分析）？
Ø 回归分析的基本原理和应用场景
Ø 回归分析的种类（一元/多元、线性/曲线）
Ø 回归分析的几种常用方法
Ø 回归分析的五个步骤与结果解读
Ø 回归预测结果评估（如何评估预测质量，如何选择**回归模型）
演练：散点图找推广费用与销售额的关系（一元线性回归）
演练：推广费用、办公费用与销售额的关系（多元线性回归）
演练：**选择的预测销售额的回归模型（一元曲线回归）
Ø 回归分析（带分类变量）
案例：汽车销量的季度预测
演练：工龄、性别与终端销量的关系
讨论：终端销售预测分析（营业厅）
4、 时序分析（预测）
问题：随着时间变化，未来的销量变化趋势如何？
Ø 时序分析的应用场景（基于时间的变化规律）
Ø 移动平均的预测原理
Ø 指数平滑的预测原理
案例：销售额的时序预测及评估
演练：产品销量预测及评估
结束：课程总结与问题答疑。
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