适用学员
本课程属于数据分析和挖掘的入门课程,适用各部门经常需要分析数据的学员,具有基本的Excel基础。
课程背景
“大数据”的概念出现至今已经十多年了,然而,企业的多数员工,还在使用原始低效的统计和分析方法,对数据的分析只停留在数据和信息的简单汇总和流水帐式的通报,缺乏对客户、业务、营销、竞争方面的深入分析,结果决策者只能凭着本能的反应来运作,决策存在很大的失误风险。
本课程着眼于数据分析的思路和工具方法,教授如何挖掘数据背后的规律和隐含的信息。通过学习本课程您将可以更高效的处理日常的分析任务,并能系统的分析业务问题,为决策提供更佳参考。
学习本课程您将可以掌握以下内容:
了解大数据的概念,大数据如何跟企业业务相结合,明确未来的学习方向
学会查看数据指标,识别指标背后隐含的信息
学会使用常用分析方法,提升分析工作的效率的规范性
学会对未来做出预测,提前对市场的变化做出反应
了解数据挖掘技术有别于传统分析方法的优势,学习数据挖掘的入门知识
说明
本次课程的目的是教授数据分析的思维和部分方法,课程中有若干演练环节,需要用到分析工具。因此本课程需要学员提前安装powerbi用于课程的演练。
授课时间：
两天,上午9:00-12:00,下午13:30-16:30
概述:大数据在企业的应用
本章节为理论讲授
数据支撑决策
缩短数据到决策的周期
动态发现企业的经营问题
企业绩效可视化
案例:数据分析能力影响竞争力案例
数字化运营
全流程的数据监控
以客户为中心的营销和服务
从大众化广告到个性化营销
案例:数字化运营的案例
常用的大数据工具
数据分析工具
数据挖掘工具
数据清洗
1. 数据清洗的概念和步骤
2. 不同场景的数据清洗策略
3. 多文件合并的技巧
不规则表清洗实战演练
分析方法入门
企业员工平常接触的最多的数据是各类的业绩指标,本节重点讲述如何分析指标发生的变化,以及这些变化的背后蕴含的含义。
趋势分析
对比分析
同比分析
交叉分析
构成分析
此部分含实战演练
数据挖掘入门
数据挖掘方法极大改变了数据价值的发现过程,分析人员将可以用超过以往数千倍的速度来得到结论。本节详细介绍挖掘的过程,以及注意事项。
数据挖掘技术概述
数据挖掘常用算法
数据挖掘的项目流程
数据挖掘的应用场景案例
精准营销
交叉销售
员工流失分析
数据挖掘实战演练(调研数据的分析案例)
数据可视化呈现
主要介绍不同图表的使用场景
讲解各类图表类型的用途
Excel常用图表:柱形图、饼图、堆积面积图、散点图、雷达图
树形图
瀑布图
箱线图
旭日图
图表制作的实战演练
如何做出专业的外观
各类型图表的制作方法
授课老师
陈剑 信息化专家、IPMA认证项目经理
常驻地：成都、厦门
邀请老师授课：13439064501 陈助理
