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大数据分析与挖掘综合能力提升实战
发布时间: 2019-09-30  更新时间: 2019-09-30  授课讲师:傅一航
 开课信息 课程编号:100488340
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 《大数据分析与挖掘综合能力提升实战》参与目的



 《大数据分析与挖掘综合能力提升实战》参与对象



 《大数据分析与挖掘综合能力提升实战》课程大纲

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。





 讲师介绍

傅一航

"
大数据分析专家
计算机软件与理论硕士研究生
多项国家专利技术获得者
曾任:
华为无线产品部门部长
英国电信BT某项目负责人
日本软银SBM某项目负责人"
傅一航,男,华为大数据专家,计算机软件与理论专业硕士,应用数学专业本科。目前专注于大数据产业研究,致力于将大数据分析与数据挖掘能力应用于通信、金融、零售、互联网等各种行业领域。
在华为工作十年,并曾游学英国、日本等国,对欧洲、日本的电信市场有比较深的了解。傅老师近十年以来一直从事通信行业的研究与分析,先后在SP增值行业应用、终端应用与服务、熟悉通信行业的项目运作,流程建设。对通信行业的市场态势、客户行为、服务效果、集团客户以及运营分析等方面有深入的接触和研究;特别是针对4G及LTE标准发展,无线网络演进,网络融合,市场发展及业务应用分析,在业务应用领域和集团客户市场投入了更多的精力,积累了相当的知识和见解。近20年的工作经历,其中在国内知名企业华为公司,工作超过10年时间。受到华为的管理模式与管理方法的深刻影响,通过后期管理实践的不断创新和完善,将华为的管理方法与现实企业的管理相融合,从而帮助客户提升组织管理能力。
2009与英国电信BT、荷兰Zesko运营商交流,探讨3G业务的开展与市场分析,2010年与菲律宾、印尼电信运营商会议,探讨3G业务应用发展状况分析,2012年与日本软银SBM,实施4G网络解决方案及4G业务应用分析。

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


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