大数据时代的数据分析和挖掘
陈剑 主讲
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：
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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
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学会查看数据指标，识别指标背后隐含的信息
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学会使用常用分析方法，提升分析工作的效率的规范性
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学会对未来做出预测，提前对市场的变化做出反应
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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
4特别声明
本课程有若干演练环节，为了保证培训效果，请携带笔记本电脑并安装Office（要求最低Office2010。可以使用WPS2016，但有小部分功能不能实现）。
授课时间
两天，上午9:00-12:00，下午13:30-16:30
课程大纲
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数据支撑决策
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缩短数据到决策的周期
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动态发现企业的经营问题
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企业绩效可视化
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数字化运营
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全流程的数据监控
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以客户为中心的营销和服务
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从大众化广告到个性化营销
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常用的大数据工具
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数据分析工具
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数据挖掘工具
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。
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常用分析方法
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对比分析
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同比分析
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交叉分析
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构成分析
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如何解读指标的变化（例如同比、环比如何分析其发生的变化）
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通过在维度上的展开和分类，解读指标变化背后的原因
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透过图形化的方法简化对数据变化的理解
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原因分析的技巧，如何分析结果产生的真正原因
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多维度场景下，如何发现哪一个维度是关键的维度？
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如何更快的进行维度的遍历
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如何使用图形化的方法对比多个维度的差异
预测是企业重要的决策依据，企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。
1. 预测模型的类型概述
2. 如何选择合适的预测模型
3. 基于时间序列的一元回归预测，例如
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如何预测公司明年、后年的营业收入
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如何预测新年度生产成本
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如何识别周期，发现季节性的规律
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如何正确的解读有季节特征的时间序列的发展趋势
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案例解析
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数据周期分析
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根据数据的趋势特征，发现其中的趋势变化规律
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。
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数据挖掘技术概述
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数据挖掘常用算法
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数据挖掘的项目流程
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数据挖掘的应用场景案例
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精准营销
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交叉销售
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员工流失分析
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风险预防：计算客户违约概率、发现违约的模式
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数据挖掘实战演练
图表和可视化技术可以使数据的展示更为直观，使数据的规律更容易被发现。同时，图表使信息的传递更为快速。本节讲述常用图表的正确使用方法以及一些专业图表的制作方式。
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讲解各类图表类型的用途
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Excel常用图表：柱形图、饼图、堆积面积图、散点图、雷达图
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树形图
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瀑布图
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箱线图
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旭日图
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图表制作的实战演练
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如何做出专业的外观
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各类型图表的制作方法
邀请嘉宾演讲电话：13811229543 李助理（工作日8:30-18:00，仅限演讲其他勿扰）
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