大數據時代的數據分析和挖掘培訓

1.了解大數據的概念，大數據如何跟企業業務相結合，明確未來的學習方向
2.學會查看數據指標，識別指標背后隱含的信息
3.學會使用常用分析方法，提升分析工作的效率的規范性
4.學會對未來做出預測，提前對市場的變化做出反應
5.了解數據挖掘技術有別于傳統分析方法的優勢，學習數據挖掘的入門知識

一、概述：大數據在企業的應用

1.數據支撐決策
a)縮短數據到決策的周期
b)動態發現企業的經營問題
c)企業績效可視化
2.數字化運營
a)全流程的數據監控
b)以客戶為中心的營銷和服務
c)從大眾化廣告到個性化營銷
3.常用的大數據工具
a)數據分析工具
b)數據挖掘工具

二、關鍵指標的分析方法
企業員工平常接觸的最多的數據是各類的業績指標，本節重點講述如何分析指標發生的變化，以及這些變化的背后蘊含的含義。
1.常用分析方法
a)對比分析
b)同比分析
c)交叉分析
d)構成分析
2.如何解讀指標的變化（例如同比、環比如何分析其發生的變化）
3.通過在維度上的展開和分類，解讀指標變化背后的原因
4.透過圖形化的方法簡化對數據變化的理解
5.原因分析的技巧，如何分析結果產生的真正原因
a)多維度場景下，如何發現哪一個維度是關鍵的維度？
b)如何更快的進行維度的遍歷
c)如何使用圖形化的方法對比多個維度的差異

三、商業預測
預測是企業重要的決策依據，企業通過預測技術可以估計下一季度、年度的市場規模、市場占有率、銷售量等。
1. 預測模型的類型概述
2. 如何選擇合適的預測模型
3. 基于時間序列的一元回歸預測，例如
a) 如何預測公司明年、后年的營業收入
b) 如何預測新年度生產成本
2.如何識別周期，發現季節性的規律
3.如何正確的解讀有季節特征的時間序列的發展趨勢
4.案例解析
a)數據周期分析
b)根據數據的趨勢特征，發現其中的趨勢變化規律

四、數據挖掘入門

數據挖掘方法極大改變了數據價值的發現過程，分析人員將可以用超過以往數千倍的速度來得到結論。本節詳細介紹挖掘的過程，以及注意事項。
1.數據挖掘技術概述
2.數據挖掘常用算法
3.數據挖掘的項目流程
4.數據挖掘的應用場景案例
a)精準營銷
b)交叉銷售
c)員工流失分析
d)風險預防：計算客戶違約概率、發現違約的模式
5.數據挖掘實戰演練
五、數據可視化呈現
圖表和可視化技術可以使數據的展示更為直觀，使數據的規律更容易被發現。同時，圖表使信息的傳遞更為快速。本節講述常用圖表的正確使用方法以及一些專業圖表的制作方式。

1.講解各類圖表類型的用途
a)Excel常用圖表：柱形圖、餅圖、堆積面積圖、散點圖、雷達圖
b)樹形圖
c)瀑布圖
d)箱線圖
e)旭日圖
2.圖表制作的實戰演練
a)如何做出專業的外觀
b)各類型圖表的制作方法

總結