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大数据分析与挖掘综合能力提升实战 下载课程WORD文档
添加时间:2019-09-30      修改时间: 2019-09-30      课程编号:100288340
《大数据分析与挖掘综合能力提升实战》课程详情
点击下载课大纲及报名表
课程简介
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】
数据分析基础 + 方法讲解 + 实际业务问题分析 + Excel实践操作
采用互动式教学,围绕业务问题,展开数据分析过程,全过程演练操作,让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。


课程大纲
第一部分:大数据的核心理念
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。





《大数据分析与挖掘综合能力提升实战》所属分类
市场营销

《大数据分析与挖掘综合能力提升实战》所属专题
excel培训营销数据分析新媒体营销培训分析销售数据

《大数据分析与挖掘综合能力提升实战》授课培训师简介
傅一航
傅一航
华为大数据专家
计算机软件与理论硕士研究生(研究方向:数据挖掘、搜索引擎)。在华为工作十年,五篇国家专利,在华为工作期间获得华为数项奖项,曾在英国、日本、荷兰等国家做项目,对大数据有深入的研究。

服务过的部分企业
傅老师专注于大数据分析与挖掘等应用技术,以及大数据系统部署解决方案。旨在将大数据的数据分析、数据挖掘、数据建模应用于行业及商业领域,解决行业实际的问题。将大数据应用于运营决策,帮助企业提升运营决策能力;应用于市场营销,通过大数据营销,解决营销中的用户群细分,产品定位,精准营销,精准促销等实际问题,提升营销效果,节省营销费用,以及市场预测、用户行为预测等。
傅老师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、政府等领域。傅老师的课程最大特色:实战性强!实现“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。
获得国家专利:
1.CN1925642:对集群用户进行处理的方法和集群用户处理系统
2.CN101114999A:数据发送控制方法及数据传输设备
3.CN101119183A:重传控制方法及传输设备
4.CN101483847A:实现策略控制的方法、装置及系统
5.CN101605359B:一种切换过程中转发数据的方法、无线实体和基站

论文:
1.基于统计的无词典分词方法
2.文本的自动分类
3.基于Internet的智能信息检索技术研究
《大数据分析与挖掘综合能力提升实战》报名服务流程
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