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大数据时代的数据分析和挖掘(中级)

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  • 开课时间:2019年08月30日 09:00 周五 已结束
  • 结束时间:2019年08月31日 09:00 周六
  • 开课地点:深圳市
  • 授课讲师: 陈剑
  • 课程编号:364846
  • 课程分类:销售管理
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  • 收藏 人气:510
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364847 上海市 陈剑 2019-12-07 09:00 ¥4200元 点击报名
364848 深圳市 陈剑 2019-12-14 09:00 ¥4200元 点击报名

培训受众:

各部门主管,财务部、市场部、营销部等相关部门工作人员。

课程大纲:

举办时间:2019年04月13-14日 上海? ? ?04月20-21日 深圳
? ? ? ? ? ? ? ? ?2019年08月23-24日 上海? ? ?08月30-31日 深圳
? ? ? ? ? ? ? ? ?2019年12月07-08日 上海? ? ?12月14-15日 深圳
费  用:4200元/人 (包括培训、教材、午餐、以及上下午茶点等)
授课对象:各部门主管,财务部、市场部、营销部等相关部门工作人员。
注:本课程可为企业提供上门内训服务和咨询服务,欢迎来电咨询!


课 程 背 景:
“大数据”的概念出现至今已经十多年了,?#27426;?#20225;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?#25214;?#19979;内容:
1. 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
2. 学会查看数据指标,识别指标背后隐含的信息
3. 学会使用常用分析方法,提升分析工作的效率的规范性
4. 学会对未来做出预测,提前对市场的变化做出反应
5. 了解数据挖掘?#38469;?#26377;别于传统分析方法的优势,学习数据挖掘的入门知识


特别声明:本课程有若干演练?#26041;冢?#20026;了保证培训效果,请携带?#22987;?#26412;电?#22278;?#23433;装Office2016(也可以使用其他Office版本或者WPS2016,但有小部分功能不能实现),请预先准备。


课 程 大 纲:
一、概述:大数据在企业的应用


1. 数据支撑决策
a) 缩短数据到决策的周期
b) 动态发现企业的经营问题
c) 企业绩效可视化
2. 数字化运营
a) 全流程的数据监控
b) 以客户为中心的营销和服务
c) 从大众化广告到个性化营销
3. 常用的大数据工具
a) 数据分析工具
b) 数据挖掘工具


二、关键指标的分析方法
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。
1. 常用分析方法
a) ?#21592;?#20998;析
b) 同比分析
c) 交叉分析
d) 构成分析
2. 如何解读指标的变化(例如同?#21462;?#29615;比如何分析其发生的变化)
3. 通过在维度上的展开和分类,解读指标变化背后的原因
4. 透过图?#20301;?#30340;方法简化对数据变化的理解
5. 原因分析的?#35760;桑?#22914;何分析结果产生的真正原因
a) 多维度场景下,如何发现哪一个维度是关键的维度?
b) 如何更快的进行维度的遍历
c) 如何使用图?#20301;?#30340;方法?#21592;?#22810;个维度的差异


三、商业预测
预测是企?#25269;?#35201;的决策依据,企业通过预测?#38469;?#21487;以估计下一季?#21462;?#24180;度的市场规模、市场占有率、销售量?#21462;?br>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
a) 如何预测公司明年、后年的营业收入
b) 如何预测新年度生产成本
2. 如何识别周期,发现季节性的规律
3. 如何正确的解读有季节特征的时间序列的发展趋势
4. 案例解析
a) 数据周期分析
b) 根据数据的趋势特征,发现其中的趋势变化规律


四、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。
1. 数据挖掘?#38469;?#27010;述
2. 数据挖掘常用算法
3. 数据挖掘的项目流程
4. 数据挖掘的应用场景案例
a) 精准营销
b) 交叉销售
c) 员工流失分析
d) 风险预防:计算客户违约概率、发现违约的模式
5. 数据挖掘实战演练


五、数据可视化呈现
图表和可视化?#38469;?#21487;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。
1. 讲解各类图表类型的用途
a) Excel常用图表:柱形图、饼图、堆积面积图、散点图、雷达图
b) 树形图
c) 瀑布图
d) 箱线图
e) 旭日图
2. 图表制作的实战演练
a) 如何做出专业的外观
b) 各类型图表的制作方法

培训师介绍:

 
陈剑老师
主要背景资历:计算机专业硕士、微软?#29616;?#19987;家、IPMP项目管理协会会员、经济分析师、国际职业培训师协会?#29616;?#35762;师。曾任某大型跨国公司运营总监,曾负责实施集团信息化(包括ERP和信息平台建立、流?#28120;?#36896;)建设;历任项目经理,?#38469;?#24635;监,副总经理等职务、熟悉整个公司的营运管理、财务管理、信息化管理、人事行政管理等工作。
擅长课程:《实用企业数据统计和分析?#38469;酢貳ⅰ?#19987;业幻灯片和图表制作?#38469;酢貳ⅰ?#29616;代项目管理》、《新产?#36153;?#21457;和客户需求分析》、《Excel、Access和PowerPoint在管理中的实战运用》
曾服务过客户:中国移动(昆明、阳江、大庆、东莞、?#26412;?#28145;圳、江苏、佛山、哈尔滨)、中烟(广州、郴州)、东风汽车(武汉、十堰)、中海油(大亚湾、天津、上海、惠州)、?#26412;?#20132;大、上海交大MBA班、国药控股(广州、昆明)、中纺粮油、黛安芬、巴鲁夫、中电广西、神州数码、日立电梯、科达、星河地产、凌阳科技、Bacardi、奇瑞汽车、大成集团、中信银?#23567;?#22797;兴医药、虔东稀土、洲明科技、九星印刷、江铃汽车、兰州电信、中?#21576;?#21270;、沈鼓集团、立信集团、CTI论?#22330;?#28196;海国?#24066;磐小?#40614;格昆磁、恒?#24067;?#22242;、三一重工、泰凯英、顶新、天威、松?#20934;?#22242;、丹宝利酵母、红蜻?#36873;?#36154;利氏古莎、爱施德、博深工具、雅?#24405;?#25104;?#35838;蕁?#20852;业银行(福州)、中轻南方?#30701;?#32440;业、龙头股份、华创证券、派克、大众医药、东软、蒙牛、东方航空、大连商?#26041;?#26131;所、交银施罗德、雅芳、新世界集团、天合光能、哈尔斯、攀岭鞋业、福田医疗、银雁金融、泉林包装、卓志物流、东风置业、金域医疗检验、中钞特种防伪、金茂集团、海烟物流、中国测试?#38469;?#30740;究院奇正藏药、深投投资、亿道电子?#21462;?/div>

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