大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升實戰(zhàn)

【課程目標】

本課程為基礎(chǔ)課程，面向所有業(yè)務(wù)部門。

本課程的主要目的是，幫助學(xué)員了解大數(shù)據(jù)的本質(zhì)，培養(yǎng)學(xué)員的數(shù)據(jù)意識和數(shù)據(jù)思維，掌握常用的統(tǒng)計分析方法和工具，以業(yè)務(wù)問題為導(dǎo)向，提升學(xué)員的數(shù)據(jù)分析綜合能力。

本課程具體內(nèi)容包括：

1、 大數(shù)據(jù)的本質(zhì)，核心數(shù)據(jù)思維。

2、 數(shù)據(jù)分析過程，數(shù)據(jù)分析工具。

3、 數(shù)據(jù)分析方法，數(shù)據(jù)分析思路。

4、 數(shù)據(jù)可視呈現(xiàn)，數(shù)據(jù)報告撰寫。

本課程從實際的業(yè)務(wù)需求出發(fā)，結(jié)合行業(yè)的典型應(yīng)用特點，圍繞實際的商業(yè)問題，對數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行了全面的介紹（從數(shù)據(jù)收集與處理，到數(shù)據(jù)分析與挖掘，再到數(shù)據(jù)可視化和報告撰寫），通過大量的操作演練，幫助學(xué)員掌握數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的思路、方法、表達、工具，從大量的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)中進行分析，挖掘客戶行為特點，幫助運營團隊深入理解業(yè)務(wù)運作，以達到提升學(xué)員的數(shù)據(jù)綜合分析能力，支撐運營決策的目的。

通過本課程的學(xué)習(xí)，達到如下目的：

1、 了解數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)，理解數(shù)據(jù)決策的底層邏輯

2、 學(xué)會搭建數(shù)據(jù)分析框架，熟悉常用的業(yè)務(wù)模型

3、 熟悉數(shù)據(jù)分析標準過程，能夠按步驟進行數(shù)據(jù)分析

4、 掌握常用統(tǒng)計分析方法，熟練使用Excel高級數(shù)據(jù)分析工具

5、 熟悉大數(shù)據(jù)分析工具Power BI，提升數(shù)據(jù)分析效率，避免重復(fù)工作

【授課時間】

2天時間（每天6個小時）

【授課對象】

銷售部門、營業(yè)廳、呼叫中心、業(yè)務(wù)支撐、經(jīng)營分析部、運營分析部等對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析有基本要求的相關(guān)人員。

【學(xué)員要求】

1、 每個學(xué)員自備一臺便攜機(必須)。

2、 便攜機中事先安裝好Excel 2013版本（建議2016版本以上）。

3、 便攜機中事先安裝好Power BI Desktop軟件。

注：講師可以提供試用版本軟件及分析數(shù)據(jù)源。

【授課方式】

數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) + 方法講解 + 實際業(yè)務(wù)問題分析 + 工具實踐操作

采用互動式教學(xué)，圍繞業(yè)務(wù)問題，展開數(shù)據(jù)分析過程，全過程演練操作，讓學(xué)員在分析、分享、講授、總結(jié)、自我實踐過程中獲得能力提升。

【課程大綱】

第一部分： 數(shù)據(jù)核心理念—數(shù)據(jù)思維篇

問題：什么是數(shù)據(jù)思維？大數(shù)據(jù)決策的底層邏輯以及決策依據(jù)是什么？

1、 數(shù)字化五大技術(shù)戰(zhàn)略：ABCDI戰(zhàn)略

? A：人工智能，目的是用機器模擬人類行為

? B：區(qū)塊鏈，構(gòu)建不可篡改的分布記賬系統(tǒng)

? C：云計算，搭建按需分配的計算資源平臺

? D：大數(shù)據(jù)，實現(xiàn)智能化的判斷和決策機制

? I：物聯(lián)網(wǎng)，實現(xiàn)萬物互聯(lián)通信的基礎(chǔ)架構(gòu)

2、 大數(shù)據(jù)的本質(zhì)

? 數(shù)據(jù)，是事物發(fā)展和變化過程中留下的痕跡

? 大數(shù)據(jù)不在于量大，而在于全（多維性）

? 業(yè)務(wù)導(dǎo)向還是技術(shù)導(dǎo)向

3、 大數(shù)據(jù)決策的底層邏輯（即四大核心價值）

? 探索業(yè)務(wù)規(guī)律，按規(guī)律來管理決策

案例：客流規(guī)律與排班及最佳營銷時機

案例：致命交通事故發(fā)生的時間規(guī)律

? 發(fā)現(xiàn)運營變化，定短板來運營決策

案例：考核周期導(dǎo)致的員工月初懈怠

案例：工序信號異常監(jiān)測設(shè)備故障

? 理清要素關(guān)系，找影響因素來決策

案例：情緒對于股市漲跌的影響

案例：為何升職反而會增加離職風(fēng)險？

? 預(yù)測未來趨勢，通過預(yù)判進行決策

案例：惠普預(yù)測員工離職風(fēng)險及挽留

案例：保險公司的車險預(yù)測與個性化保費定價

4、 大數(shù)據(jù)決策的三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)

? 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化：將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問題

? 數(shù)據(jù)信息化：提取數(shù)據(jù)中的業(yè)務(wù)規(guī)律信息

? 信息策略化：基于規(guī)律形成業(yè)務(wù)應(yīng)對策略

案例：用數(shù)據(jù)來識別喜歡賺“差價”的營業(yè)員

第二部分： 數(shù)據(jù)分析過程—流程步驟篇

1、 數(shù)據(jù)分析的六步曲

2、 步驟1：明確目的，確定分析思路

? 確定分析目的：要解決什么樣的業(yè)務(wù)問題

? 確定分析思路：分解業(yè)務(wù)問題，構(gòu)建分析框架

3、 步驟2：收集數(shù)據(jù)，尋找分析素材

? 明確數(shù)據(jù)范圍

? 確定收集來源

? 確定收集方法

4、 步驟3：整理數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量

? 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估

? 數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理和變量處理

? 探索性分析

5、 步驟4：分析數(shù)據(jù)，尋找業(yè)務(wù)答案

? 選擇合適的分析方法

? 構(gòu)建合適的分析模型

? 選擇合適的分析工具

6、 步驟5：呈現(xiàn)數(shù)，解讀業(yè)務(wù)規(guī)律

? 選擇恰當?shù)膱D表

? 選擇合適的可視化工具

? 提煉業(yè)務(wù)含義

7、 步驟6：撰寫報告，形成業(yè)務(wù)策略

? 選擇報告種類

? 完整的報告結(jié)構(gòu)

演練：產(chǎn)品精準營銷案例分析

? 如何搭建精準營銷分析框架

? 精準營銷分析的過程和步驟

第三部分： 數(shù)據(jù)分析方法—統(tǒng)計方法篇

問題：數(shù)據(jù)分析方法的種類？分析方法的不同應(yīng)用場景？

1、 業(yè)務(wù)分析的三個階段

? 現(xiàn)狀分析：通過企業(yè)運營指標來發(fā)現(xiàn)規(guī)律及短板

? 原因分析：查找數(shù)據(jù)相關(guān)性，探尋目標影響因素

? 預(yù)測分析：合理配置資源，預(yù)判業(yè)務(wù)未來的趨勢

2、 常用的數(shù)據(jù)分析方法種類

? 描述性分析法（對比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢/交叉…）

? 相關(guān)性分析法（相關(guān)/方差/卡方…）

? 預(yù)測性分析法（回歸/時序/決策樹/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)…）

? 專題性分析法（聚類/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…）

3、 統(tǒng)計分析基礎(chǔ)

? 統(tǒng)計分析兩大關(guān)鍵要素（類別、指標）

? 統(tǒng)計分析的操作模式（類別à指標）

? 統(tǒng)計分析三個操作步驟（統(tǒng)計、畫圖、解讀）

? 透視表的三個組成部分

4、 常用的描述性指標

? 集中程度：均值、中位數(shù)、眾數(shù)

? 離散程度：極差、方差/標準差、IQR

? 分布形態(tài)：偏度、峰度

5、 基本分析方法及其適用場景

? 對比分析（查看數(shù)據(jù)差距，發(fā)現(xiàn)事物變化）

演練：尋找用戶的地域分布特征

演練：分析產(chǎn)品受歡迎情況及貢獻大小

演練：用數(shù)據(jù)來探索增量不增收困境的解決方案

? 分布分析（查看數(shù)據(jù)分布，探索業(yè)務(wù)層次）

演練：銀行用戶的消費水平和消費層次分析

演練：客戶年齡分布/收入分布分析

案例：通信運營商的流量套餐劃分合理性的評估

演練：呼叫中心接聽電話效率分析（呼叫中心）

? 結(jié)構(gòu)分析（查看指標構(gòu)成，評估結(jié)構(gòu)合理性）

案例：增值業(yè)務(wù)收入結(jié)構(gòu)分析（通信）

案例：物流費用成本結(jié)構(gòu)分析（物流）

案例：中移動用戶群動態(tài)結(jié)構(gòu)分析

演練：財務(wù)領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)瀑布圖、財務(wù)收支的變化瀑布圖

? 趨勢分析（發(fā)現(xiàn)事物隨時間的變化規(guī)律）

案例：破解零售店銷售規(guī)律

案例：手機銷量的淡旺季分析

案例：微信用戶的活躍時間規(guī)律

演練：發(fā)現(xiàn)客流量的時間規(guī)律

? 交叉分析（從多個維度的數(shù)據(jù)指標分析）

演練：用戶性別+地域分布分析

演練：不同客戶的產(chǎn)品偏好分析

演練：不同學(xué)歷用戶的套餐偏好分析

演練：銀行用戶的違約影響因素分析

第四部分： 數(shù)據(jù)分析方法—分析框架篇

問題：如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏？如何分解和細化業(yè)務(wù)問題？

1、 業(yè)務(wù)分析思路和分析框架來源于業(yè)務(wù)模型

2、 常用的業(yè)務(wù)模型

? 外部環(huán)境分析：PEST

? 業(yè)務(wù)專題分析：5W2H

? 競品/競爭分析：SWOT、波特五力

? 營銷市場專題分析：4P/4C等

3、 用戶行為分析（5W2H分析思路和框架）

? WHY：原因（用戶需求、產(chǎn)品亮點、競品優(yōu)劣勢）

? WHAT：產(chǎn)品（產(chǎn)品喜好、產(chǎn)品貢獻、產(chǎn)品功能、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)）

? WHO：客戶（基本特征、消費能力、產(chǎn)品偏好）

? WHEN：時間（淡旺季、活躍時間、重購周期）

? WHERE：區(qū)域/渠道（區(qū)域喜好、渠道偏好）

? HOW：支付/促銷（支付方式、促銷方式有效性評估等）

? HOW MUCH：價格（費用、成本、利潤、收入結(jié)構(gòu)、價格偏好等）

案例討論：結(jié)合公司情況，搭建用戶消費習(xí)慣的分析框架（5W2H）

第五部分： 數(shù)據(jù)分析方法—分析策略篇

問題：數(shù)據(jù)多，混亂不堪，不知道從何處看出業(yè)務(wù)問題？

1、 數(shù)據(jù)分析策略

? 先宏觀，后微觀

? 先整體，再部分

? 先普遍，再個別

? 先單維，再多維

? 先表象，再根因

? 先過去，再未來

2、 數(shù)據(jù)解讀要訣

? 看差距，找短板

? 看極值，評優(yōu)劣

? 看分布，分層次

? 看結(jié)構(gòu)，思重點

? 看趨勢，思重點

? 看峰谷，找規(guī)律

? 看異常，找原因

3、 解讀要符合業(yè)務(wù)邏輯

案例：營業(yè)廳客流趨勢分析

第六部分： 數(shù)據(jù)分析報告—數(shù)據(jù)可視化篇（根據(jù)需要講解，課件留給學(xué)員參考）

1、 常用圖形類型及選擇原則

2、 基本圖形畫圖技巧

3、 圖形美化原則

4、 表格美化技巧

案例：繪圖示例

第七部分： 數(shù)據(jù)分析報告—數(shù)據(jù)報告篇（根據(jù)需要講解，課件留給學(xué)員參考）

問題：如何讓你的分析報告顯得更專業(yè)？

1、 分析報告的種類與作用

2、 報告的結(jié)構(gòu)

3、 報告命名的要求

4、 報告的目錄結(jié)構(gòu)

5、 前言

6、 正文

7、 結(jié)論與建議

第八部分： 數(shù)據(jù)分析工具—Power Query數(shù)據(jù)預(yù)處理

問題：如何提高數(shù)據(jù)預(yù)處理效率？如何避免重復(fù)工作避免加班？

1、 Power BI微軟專業(yè)數(shù)據(jù)工具簡介

2、 Power BI組件框架

? Power Query超級查詢器

? Power Pivot超級透視表

? Power View交互式圖表工具

3、 PQ數(shù)據(jù)預(yù)處理功能

? 數(shù)據(jù)集成：數(shù)據(jù)集合并

? 數(shù)據(jù)清洗：異常數(shù)據(jù)處理

? 樣本處理：行篩選、提升標題等

? 變量處理：列篩選、填充/合并/派生等

? 其它：表/查詢管理及其它

4、 多數(shù)據(jù)源讀取

? 多數(shù)據(jù)源讀取

演練：從文件/Excel/數(shù)據(jù)庫/Web頁獲取數(shù)據(jù)源

5、 數(shù)據(jù)組合/集成

? 樣本追加：橫向合并

? 變量合并：縱向合并/連接類型

? 文件夾合并

演練：數(shù)據(jù)集成（追加、合并、文件夾）

6、 數(shù)據(jù)整理/預(yù)處理

? 數(shù)據(jù)表的管理

? 數(shù)據(jù)行的操作

? 數(shù)據(jù)列的操作

? 數(shù)據(jù)類型和格式

演練：數(shù)據(jù)預(yù)處理操作

7、 數(shù)據(jù)共享

8、 PQ的本質(zhì)—強大M語言

演練：多表合并/成績排名/借貸費用處理/采購計劃處理等

第九部分： 數(shù)據(jù)分析工具—Power View交互式圖表

問題：如何讓你的分析結(jié)果更直觀易懂？如何讓數(shù)據(jù)“慧”說話？

1、 Power view簡介

2、 圖表類型與作用

3、 常用圖形及適用場景

4、 常用圖表格式化

? 柱狀圖、條形圖（差距對比分析）

? 折線圖（趨勢變化）

? 直方圖（分布層次分析）

? 餅圖、瀑布圖（指標構(gòu)成分析）

? 雙坐標圖（不同量綱呈現(xiàn)）

? 散點圖/氣泡圖（矩陣分析法）

? 漏斗圖（用戶轉(zhuǎn)化率分析）

演練：圖表制作與演示

5、 交互式圖表（快速交叉分析的法寶）

6、 分層鉆?。ň啿煌S度的分析圖）

7、 四種篩選器（不同級別的篩選）

第十部分： 數(shù)據(jù)分析工具—Power Pivot數(shù)據(jù)建模

1、 超級透視表Power Pivot簡介

2、 PP主要功能

? 關(guān)系模型：建立多表關(guān)聯(lián)，跨表作透視

? 計算列：生成新字段

? 新建表：生成新的表

? 度量值：定義統(tǒng)計指標

演練：數(shù)據(jù)預(yù)處理操作

3、 計算列

? 新建簡單列、關(guān)聯(lián)列、索引列等

? 計算列與度量值的區(qū)別

4、 度量值

? 度量值定義公式

? 度量值保存與計算

演練：度量值使用

5、 DAX數(shù)據(jù)分析表達式

? DAX公式

? DAX運算符

? DAX函數(shù)

? DAX高級篩選函數(shù)

6、 上下文

? 行上下文

? 篩選上下文

? 度量值的計算原理

? 上下文沖突時的上下文處理

結(jié)束：課程總結(jié)與問題答疑。