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大数据分析与挖掘综合能力提升实战

  • 开课时间:

    2019

  • 课程时长:

    6

  • 授课讲师:

    傅一航 老师

  • 课程价格:

    1600

  • 天数:

    1天

  • 开课地点:

    广州,

  • 专业分类:

    营销销售综合管理, 大数据营销,

  • 行业分类:

    商业零售业, 产品制造业, IT行业, 金融行业,

  • 岗位分类:

    营销总监, 市场经理, 销售经理, 服务经理, 渠道经理,

  • 关键字:

    大数据分析,大数据挖掘,大数据

  • 内训说明:

开课计划
城市 天数 价格 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
广州 1天 1600 19 19
课程背景

课程前言

本课程覆盖了如下内容:

1、数据分析基础,数据分析过程

2、数据分析方法,数据分析思路

本课程从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,对数据分析及数据挖掘技术进行了全面的介绍(从数据收集与处理,到数据分析与挖掘,再到数据可视化和报告撰写),通过大量的操作演练,帮助学员掌握数据分析和数据挖掘的思路、方法、表达、工具,从大量的企业经营数据中进行分析,挖掘客户行为特点,帮助运营团队深入理解业务运作,以达到提升学员的数据综合分析能力,支撑运营决策的目的。

通过本课程的学习,达到如下目的:

1、了解数据分析基础知识,掌握数据分析的基本过程。

2、学会数据分析的框架和思路,掌握常用数据分析方法来分析问题。

3、熟悉数据分析的基本过程,掌握Excel数据分析库操作。

学员要求

1、每个学员自备一台便携机(必须)。

2、便携机中事先安装好Excel 2010版本及以上。

注:讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。

授课方式

1、每个学员自备一台便携机(必须)。

2、便携机中事先安装好Excel 2010版本及以上。

注:讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。

课程目标
适合人员概述
销售部门、营业厅、业务支撑、经营分析部、网管/网优中心、运营分析部、呼叫中心等对业务数据分析有基本要求的相关人员。
主要内容

第一部分:核心理念

问题:大数据的核心价值是什么?大数据是怎样用于业务决策?

1、 大数据时代:你缺的不是一堆方法,而是大数据思维

2、 大数据是探索事物发展和变化规律的工具

3、 从案例看大数据的核心本质

 用趋势图来探索产品销量规律

 从谷歌的GFT产品探索用户需求变化

 从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析

 从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性

4、 认识大数据分析

 什么是数据分析

 数据分析的三大作用

 常用分析的三大类别

案例:喜欢赚“差价”的营业员(用数据管理来识别)

5、 数据分析需要什么样的能力

 懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现

6、 大数据应用的四层结构

 数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层

7、 大数据分析的两大核心理念

8、 大数据分析面临的常见问题

 不知道分析什么(分析目的不明确)

 不知道怎样分析(缺少分析方法)

 不知道收集什么样的数据(业务理解不足)

 不知道下一步怎么做(不了解分析过程)

 看不懂数据表达的意思(数据解读能力差)

 担心分析不够全面(分析思路不系统)

第二部分:数据分析基本过程

1、 数据分析的六步曲

2、 步骤1:明确目的--理清思路

3、 步骤2:数据收集—理清思路

4、 步骤3:数据预处理—寻找答案

5、 步骤4:数据分析--寻找答案

6、 步骤5:数据展示--观点表达

7、 步骤6:报表撰写--观点表达

8、 数据分析的三大误区

演练:如何用大数据来支撑手机精准营销项目

第三部分:统计分析方法篇

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

 基本分析法(对比/分组/结构/趋势/…)

 综合分析法(交叉/综合评价/杜邦/漏斗/…)

 高级分析法(相关/方差/验证/回归/时序/…)

 数据挖掘法(聚类/分类/关联/RFM模型/…)

2、 统计分析常用指标

 计数、求和、百分比(增跌幅)

 集中程度:均值、中位数、众数

 离散程度:极差、方差/标准差

 分布形态:偏度、峰度

3、 基本分析方法及其适用场景

 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

 分组分析(查看数据分布)

案例:银行ATM柜员机现金管理分析(银行)

案例:排班后面隐藏的猫腻

案例:通信运营商的流量套餐的合理性评估

演练:银行用户消费层次分析(银行)

演练:呼叫中心接听电话效率分析(呼叫中心)

演练:客服中心科学排班人数需求分析(客服中心)

演练:客户年龄分布分析

 结构分析(评估事物构成)

案例:用户市场占比结构分析

案例:物流费用占比结构分析(物流)

 趋势分析(发现变化规律)

案例:破解零售店销售规律

演练:发现产品销售的时间规律

 交叉分析(多维数据分析)

演练:用户性别+地域分布分析

演练:不同区域的产品偏好分析

演练:不同教育水平的业务套餐偏好分析

第四部分: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

 从KPI指标开始

 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

结束:课程总结与问题答疑。

主办单位

上海销能营销咨询有限公司

收费标准

听课费用:1600元/人(包括听课费、讲义费、午餐费、水果茶点、学员合影留念照片等);

联系方式

电话:021-65214013  18917636997

网址:http://www.shortline.cn/

周末及下班时间服务热线:13817832229

授课老师

授课讲师 傅一航 老师

实战经验

曾在华为工作10年,近十年以来一直从事通信行业的研究与分析,对通信行业的市场态势、客户行为、服务效果以及运营分析等方面有深入的接触和研究,特别是针对大数据、4G及LTE标准发展,无线网络演进,网络融合,市场发展及业务应用分析,在业务应用领域投入了更多的精力,积累了相当的知识和见解。目前致力于将大数据技术应用于通信、金融、航空、电商、互联网等领域,专注于将大数据应用于行业及商业领域,解决行业实际的问题,帮助企业提升运营决策能力和大数据营销预测能力。

课程特色

业务问题+分析思路+分析方法/分析模型+分析工具+结果应用融为一体。即,结合清晰的业务场景(明确目的),分解转化为具体的数据问题(分析思路),选择最合适的方法(分析方法),深入浅出的理论讲解(分析模型),使用简单实用的工具操作(分析工具),实现分析结果到业务策略的落地。

服务客户

华为技术有限公司、平安集团、安能物流、中国移动、中国联通、中国电信、西部航空、富维江森、广州地铁、富士康、光大银行、招商银行……

学员反馈

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邮箱:65219450@xiaoneng.com.cn
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