大数据分析与挖掘综合能力提升实战

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1、大数据分析与挖掘综合能力提升实战时间：2019年1月19日广州2019年10月19日广州费用：1600元/人【课程目标】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

2、，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。【授课时间】1天时间【授课对象】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。【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Excel2010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+Ex

3、cel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Ø用趋势图来探索产品销量规律Ø从谷歌的GFT产品探索用户需求变化Ø从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析Ø从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性1、认识大数据分析Ø什么是数据分析Ø数据分析的三大作用Ø常用分析的三大类

4、别案例：喜欢赚“差价”的营业员（用数据管理来识别）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、大数据分析的两大核心理念5、大数据分析面临的常见问题Ø不知道分析什么（分析目的不明确）Ø不知道怎样分析（缺少分析方法）Ø不知道收集什么样的数据（业务理解不足）Ø不知道下一步怎么做（不了解分析过程）Ø看不懂数据表达的意思（数据解读能力差）Ø担心分析不够全面（分析思路不系统）第一部分：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

5、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1、步骤5：数据展示--观点表达2、步骤6：报表撰写--观点表达3、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一部分：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、统计分析常用指标Ø计数、求和、百分比（增跌幅）Ø集中程度：均值、中位数、众数Ø离

6、散程度：极差、方差/标准差Ø分布形态：偏度、峰度3、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）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Ø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）Ø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

7、间规律Ø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一部分：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结束：课程总结与问题答疑。老师简介傅一航老师——华为大数据专家傅一航，男，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

8、兰等国家做