数据分析与运营分析( 1天)
数据分析与运营分析( 1天)详细内容
数据分析与运营分析( 1天)
数据分析与运营分析
课程时间:1天(6小时)
纪贺元
课程大纲
什么是数据化思维?
数据化的定义
企业数据化的先决条件
数据化思维的定义
数据化思维的好处
数据化思维中的基本指标
数据分布:中位数、四分位数、十分位数
贡献率指标:静态贡献率和动态贡献率
时间序列相关指标
数据形态指标(峰度、偏度、最大值最小值出现点)
数据波动指标
自定义指标的常见方法
数据化思维的一些方法
在数据化思维中,有一些重要的方法和逻辑,这些方法是数据化思维的落地之处:
分类方法
矩阵方法
漏斗分析方法
相关思维
决策树思维
闭环思维(分析-验算思维)
逻辑链思维(数据归纳和演绎)
时间序列思维
数据描述
数据描述指对销售数据进行描述统计,采用多种指标和方法揭示数据的概况,为后续分析做好准备工作。描述的指标有求和、计数、平均值、中位数、众数、方差(标准差)、变异系数、峰度、偏度、占比、累计占比、同比、环比等。
数据的七个百分比
营销数据的描述统计
多列对比
一个多列对比的小工具,非常方便,可以一次性地输出多列之间平均值、总数、中位数、变异系数、二八系数等的对比。
相关分析
相关分析原理
EXCEL“数据分析”模块安装及介绍
操作及输出说明
相关分析在营销数据分析中的作用
方差分析
方差分析是重要的分析数据间影响关系的分析方法,不过由于模型的限制,其只能
分析最多两个变量对于一个因变量的影响。
单因素方差分析
双因素无重复方差分析
双因素有重复方差分析
回归
回归是数据分析的重要组成部分,我们介绍几种常用的数据分析技术:
R2和SIG
添加趋势线
线性和非线性回归
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