【培訓對象】
銷售部門、營業廳、呼叫中心、業務支撐、經營分析部、網管/網優中心、運營分析部、系統開發部等對業務數據分析有基本要求的相關人員

【培訓收益】
1、了解數據分析基礎知識，掌握數據分析的基本過程。 2、學會數據分析的框架和思路，掌握常用數據分析方法來分析問題。 3、熟悉數據分析的基本過程，掌握Excel高級數據分析庫操作。 4、熟悉大數據分析工具Power BI，提升數據分析效率，避免重復工作。

第一部分：大數據的核心思維
問題：大數據的核心價值是什么？大數據是怎樣用于業務決策？
1、大數據時代：你缺的不是一堆方法，而是大數據思維
2、大數據的本質
數據，是對客觀事物的描述和記錄
大數據不在于大，而在于全
3、大數據四大核心價值
用趨勢圖來探索產品銷量規律
從谷歌的GFT產品探索用戶需求變化
從大數據炒股看大數據如何探索因素的相關性
阿里巴巴預測經濟危機的到來
從美國總統競選看大數據對選民行為進行分析
4、大數據價值落地的三個關鍵環節
業務數據化
數據信息化
信息策略化
案例：喜歡賺“差價”的營業員（用數據管理來識別）

第二部分：數據分析基本過程
1、數據分析簡介
數據分析的三個階段
分析方法的三大類別
2、數據分析六步曲
3、步驟1：明確目的--理清思路
確定分析目的：要解決什么樣的業務問題
確定分析思路：分解業務問題，構建分析框架
4、步驟2：數據收集—準備數據
明確收集數據范圍
確定收集來源
確定收集方法
5、步驟3：數據預處理—準備數據
數據質量評估
數據清洗、數據處理和變量處理
探索性分析
6、步驟4：數據分析--尋找答案
選擇合適的分析方法
構建合適的分析模型
選擇合適的分析工具
7、步驟5：數據展示--觀點表達
選擇恰當的圖表
選擇合適的可視化工具
8、步驟6：報表撰寫--觀點表達
選擇報告種類
完整的報告結構
9、演練：終端大數據精準營銷案例賞析
如何搭建精準營銷分析框架？
精準營銷分析的過程和步驟？
精準營銷分析結果呈現

第三部分：統計分析方法實戰篇
問題：數據分析有什么方法可依?不同的方法適用解決什么樣的問題？
1、數據分析方法的層次
描述性分析法（對比/分組/結構/趨勢/交叉…）
相關性分析法（相關/方差/卡方…）
預測性分析法（回歸/時序/決策樹/神經網絡…）
專題性分析法（聚類/關聯/RFM模型/…）
2、統計分析基礎
統計分析兩大要素
統計分析三個步驟
3、統計分析常用指標
匯總方式：計數、求和、百分比（增跌幅）
集中程度：均值、中位數、眾數
離散程度：極差、方差/標準差、IQR
分布形態：偏度、峰度
4、基本分析方法及其適用場景
對比分析（查看數據差距）
演練：尋找用戶的地域分布規律
演練：尋找公司主打產品
演練：用數據來探索增量不增收困境的解決方案
案例：銀行ATM柜員機現金管理分析（銀行）
分組分析（查看數據分布）
案例：排班后面隱藏的貓膩
案例：通信運營商的流量套餐劃分合理性的評估
演練：銀行用戶消費層次分析（銀行）
演練：呼叫中心接聽電話效率分析（呼叫中心）
演練：客服中心科學排班人數需求分析（客服中心）
演練：客戶年齡分布/消費分布分析
結構分析（評估事物構成）
案例：用戶市場占比結構分析
案例：物流費用占比結構分析（物流）
案例：中移動用戶群動態結構分析
演練：用戶結構/收入結構/產品結構的分析
趨勢分析（發現事物隨時間的變化規律）
案例：破解零售店銷售規律
案例：手機銷量的淡旺季分析
演練：發現產品銷售的時間規律
交叉分析（多維數據分析）
演練：用戶性別+地域分布分析
演練：不同區域的產品偏好分析
演練：不同教育水平的業務套餐偏好分析
5、綜合分析方法及其適用場景（略）
綜合評價法（多維指標歸一）
案例：南京丈母娘選女婿分析表格
演練：人才選拔評價分析（HR）
杜邦分析法（關鍵因素分析-財務數據分析）
案例：運營商市場占有率分析（通信）
案例：服務水平提升分析（呼叫中心）
演戲：提升銷量的銷售策略分析（零售商/電商）
漏斗分析法（關鍵流程環節分析-流失率與轉化率分析）
案例：電商產品銷售流程優化與策略分析（電商）
演練：營業廳終端銷售流程分析（電信）
演練：銀行業務辦理流程優化分析（銀行）
矩陣分析法（產品策略分析-象限圖分析法）
案例：工作安排評估
案例：HR人員考核與管理
案例：波士頓產品策略分析
6、最合適的分析方法才是硬道理。

第四部分：數據分析思路篇
問題：數據分析思路是怎樣的？如何才能全面/系統地分析而不遺漏？
1、常用分析思路模型
2、企業外部環境分析（PEST分析法）
案例：電信行業外部環境分析
3、用戶消費行為分析（5W2H分析法）
案例討論：搭建用戶消費習慣的分析框架（5W2H）
4、公司整體經營情況分析（4P營銷理論）
5、業務問題專題分析（邏輯樹分析法）
案例：用戶增長緩慢分析
6、用戶使用行為研究（用戶使用行為分析法）
案例：終端銷售流程分析

第五部分：數據分析策略
問題：數據多，看不明白，不知道從何處看出業務問題？
1、數據分析策略
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、數據解讀要訣
看差距，找短板
看極值，評優劣
看分布，分層次
看結構，思重點
看趨勢，思重點
看峰谷，找規律
看異常，找原因
3、解讀要符合業務邏輯
案例：營業廳客流趨勢分析

第六部分：數據呈現（根據需要講解，課件留給學員參考）
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：分析報告撰寫（根據需要講解，課件留給學員參考）
問題：如何讓你的分析報告顯得更專業？
1、分析報告的種類與作用
2、報告的結構
3、報告命名的要求
4、報告的目錄結構
5、前言
6、正文
7、結論與建議

第八部分：Power Query預處理工具實戰篇
1、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
2、獲取和轉換（Power Query）
數據處理的常見問題
PQ功能簡介
3、多數據源讀取
多數據源讀取
演練：從文件/Excel/數據庫/Web頁獲取數據源
4、數據組合/集成
數據的追加
變量的合并
文件夾合并
演練：數據集成（追加、合并、文件夾）
5、數據轉換
數據表的管理
數據類型和格式
數據列的操作
數據行的操作
演練：數據預處理操作
6、PQ的本質—M語言
強大的M語言
第九部分：Power View交互式圖表工具實戰篇
問題：如何讓你的分析結果更直觀易懂？如何讓數據“慧”說話？
1、圖表類型與作用
2、常用圖形及適用場景
3、Power view簡介
4、常用圖表制作
柱狀圖、條形圖
折線圖、餅圖
5、復雜圖形制作
雙坐標圖（不同量綱呈現）
對稱條形圖（對比）
散點圖/氣泡圖（矩陣分析法）
瀑布圖（成本、收益構成分析）
漏斗圖（用戶轉化率分析）
演練：圖表制作與演示
6、交互式圖表
7、分層鉆取
8、四種篩選器
第十部分：Power Pivot數據建模工具實戰篇
1、Power Pivot簡介
2、PP基本功能
數據分類
匯總方式
3、超級透視表
建模的核心：篩選器與計算器
建立多表關系模型
關系管理：新建、修改、刪除
演練：數據預處理操作
4、度量值
度量值定義
度量值計算
度量值的雙層篩選
演練：度量值使用
5、計算列
新建列
列與度量值的區別
6、DAX數據分析表達式
DAX公式
DAX運算符
DAX函數
DAX高級篩選函數
7、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
結束：課程總結與問題答疑。
 

華為系大數據專家。
計算機軟件與理論碩士研究生（研究方向：數據挖掘、搜索引擎）。在華為工作十年，五項國家專利，在華為工作期間獲得華為數項獎項，曾在英國、日本、荷蘭和比利時等海外市場做項目，對大數據有深入的研究。

傅老師專注于大數據分析與挖掘、機器學習等應用技術，以及大數據系統部署解決方案。旨在將大數據的數據分析、數據挖掘、數據建模應用于行業及商業領域，解決行業實際的問題。

1、讓決策更科學：將大數據應用于運營決策，用大數據探索領域發展規律和行業發展趨勢，有效分析用戶需求，并預測用戶行為，最終實現市場變化預測，提升企業科學決策能力。
2、讓管理更高效：將大數據應用于企業管理，用大數據呈現企業整體運營情況，診斷企業管理問題和風險，全面理解組織、產品、人員、營銷、財務等要素間的相關性，實現企業資源的最優化配置，提升企業管理效率。
3、讓營銷更精準：將大數據應用于市場營銷，解決營銷中的用戶群細分和品牌定位，客戶價值評估，產品設計優化，產品最優定價等實際問題，實現精準營銷和精準推薦，以最小的營銷成本實現最大化的營銷效果。
傅老師目前致力于將大數據技術應用于通信、金融、航空、電商、互聯網、政府等領域。傅老師的課程最大特色：實戰性強！“圍繞業務問題+搭建分析框架+運用分析方法+建立分析模型+熟悉分析工具+形成業務策略”。以商業問題為起點，基于實際的業務應用場景（明確目的），搭建全面系統的業務框架和分析維度（分析思路），選擇最合適的方法（分析方法），深入淺出的理論講解（分析模型），使用簡單實用的工具操作（分析工具），對分析結果進行有效的解讀（數據可視化），最終形成具體的業務建議，實現業務分析/數據分析的閉環。
重思路：核心理念+分析思路；
重體系：分析過程+分析步驟；
重實戰：分析方法+分析模型+分析工具；
重落地：數據可視化+數據解讀+業務策略。

 

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