课程大纲：

数据分析能力的提升

    对象
    营业厅、呼叫中心、市场部、经营分析部等对数据分析有要求的相关人员

    目的
    掌握数据分析与挖掘的方法、思路、过程，提升数据分析综合能力。

    内容
    第一部分：认识数据分析
    1、数据分析面临的常见问题
    2、认识数据分析：类型与作用
    3、数据分析师需要什么样的技能
    4、大数据应用的四层结构
    5、数据分析与挖掘在企业中的应用
    案例：如何用数据管理来识别“赚外块”的店长

    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：如何用大数据支撑终端精准营销项目

    第三部分：数据分析方法篇
    1、数据分析的三层次
    2、学会使用透视表（数据统计的利器）
    3、基本数据分析方法及其适用场景
    对比分析
    分组分析
    趋势分析
    结构分析
    案例：通信运营商的流量套餐合理划分分析
    案例：银行ATM柜员机现金管理分析
    演练：银行用户消费层次分析
    演练：呼叫中心科学排班分析
    4、综合数据分析方法
    多维度分析（交叉分析法）
    多维归一分析（综合评价法）
    业务流程优化分析（*分析法）
    流失率与转化率分析（漏斗分析法）
    产品策略分析（象限图分析法）
    案例：运营商市场占有率分析
    演练：银行服务效率提升分析
    演练：运营商营业厅终端销售策略分析
    5、最合适的分析方法才是硬道理。
    6、怎样解读数据分析结果

    第四部分：数据分析思路篇
    1、数据分析的思想与框架
    2、企业外部环境分析（PEST分析法）
    3、用户消费行为分析（5W2H分析法）
    4、公司整体经营情况分析（4P营销理论）
    5、业务问题专题分析（逻辑树分析法）
    6、用户使用行为研究（用户使用行为分析法）
    演练：用户购买行为分析思路探讨

    第五部分：图表呈现篇
    1、图表类型与作用
    2、常用图形及适用场景
    3、常用图形
    柱状图（对比分析）
    条形图（对比分析）
    折线图（数据趋势分析）
    饼图（产品组成分析）
    雷达图（多重数据比较）
    4、复杂图形
    平均线图（对比分析）
    双坐标图（不同量纲呈现）
    对称条形图（对比）
    瀑布图（成本、收益构成分析）
    漏斗图（用户转化率分析）
    散点图/气泡图（用户、产品分类分析）
    帕累托图/柏拉图(主要根因分析）
    5、动态图表画法技巧
    6、图表美化原则
    7、表格呈现
    8、优秀图表示例解析
    9、常见的可视化工具

    第六部分：分析报告撰写
    1、分析报告的种类与作用
    2、报告的结构
    3、报告命名的要求
    4、报告的目录结构
    5、前言
    6、正文
    7、结论与建议
    8、优秀报告展现与解析

    第七部分：数据分析实战篇（中级）
    1、常用数据分析工具
    2、EXCEL分析功能介绍
    3、描述统计（对数据的简单描述）
    演练：客服中心如何排班更合理？
    4、相关分析（衡量变量间的的相关性）
    演练：营销费用会影响销售额吗？影响程度大吗？
    5、方差分析（哪些才是影响销量的关键因素？）
    演练：终端销量与摆放位置有关系吗？（单因素方差分析）
    演练：广告和价格是影响终端销量的关键因素吗（双因素可重复）
    演练：寻找影响产品销量的关键因素？
    6、回归分析（预测）
    商业问题：如何预测未来的销售量（定量分析）？
    演练：推广费用、办公费用与销售额的关系
    回归分析（带分类变量）
    演练：工龄、性别与终端销量的关系，如何评估销售目标的合理性？
    演练：多元线性回归-汽车销量的季节性变化
    7、时序分析（预测）
    商业问题：随着时间变化，未来的销量变化趋势如何？
    演练：汽车销量数据分析与预测

    第八部分：数据挖掘实战篇（高级）
    1、客户细分与聚类分析
    商业问题：如何实现客户细分，开发符合细分市场的新产品？
    案例：中移动如何实现客户细分与产品定位
    演练：宝洁公司如何选择新产品试销区域
    2、客户行为预测与决策树分析
    商业问题：如何识别客户流失者、拖欠货款者？他们有什么特征？
    案例：*零售商（Target）如何预测少女怀孕
    演练：识别银行欠货风险，提取欠货者的特征
    3、交叉销售与关联分析
    商业问题：几种事物是否会同时出现，购买面包的人是否也会购买牛奶？他们同时购买哪些产品？
    关联分析解决什么样的问题
    如何提取关联规则
    关联规则的应用场景
    案例：啤酒与尿布、飓风与蛋挞
    演练：商场购物篮分析与产品捆绑销售
    4、客户价值与RFM模型
    商业问题：如何评估客户的价值？如何针对不同的客户采取营销策略？
    RFM模型介绍
    RFM的客户细分框架理解
    演练：淘宝客户选择促销客户的方式
    演练：结合响应模型，宜家IKE实现*化营销利润
    实战：电信客户流失分析与预警模型
    课程总结与问题答疑

数据分析能力的提升