《企业经营数据分析与挖掘》内训课程,李勇老师授课数据分析培训

本课程为初级课程,面向业务部门的数据分析综合能力提升,主要使用统计分析方法,解决业务问题。一般情况下,在企业中有80%的数据分析工作(比如业务分析、经营分析等等),都可以使用简单的统计分析方法来解决,关键在于发现企业运营过程中的业务规律及业务问题,进而提出业务策略及建议,供企业领导进行决策。

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。

3、数据可视化呈现,数据报告撰写。

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高级数据分析库操作。

4、熟练使用图表制作工具,掌握图表美化原则,正确使用图表来表达观点。

5、掌握数据分析报告的写作技巧及要点,全面正确地呈现分析结果。

第一部分:认识数据分析

问题:数据分析是神马数据分析基本过程?

1、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)

2、认识数据分析

什么是数据分析

数据分析的三大作用

数据分析的三大类别

3、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

4、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

5、数据分析与挖掘在企业中的应用

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

先有数据还是先有问题?

确定分析目的

确定分析思路

3、步骤2:数据收集—理清思路

明确收集数据范围

确定收集方法

4、步骤3:数据预处理—寻找答案

数据清洗、转化、提取、计算

数据质量评估

5、步骤4:数据分析--寻找答案

分析方法选择

构建合适的分析模型

分析工具选择

6、步骤5:数据展示--观点表达

选择合适的可视化工具

选择恰当的图表

7、步骤6:报表撰写--观点表达

选择报告种类

完整的报告结构

8、数据分析的三大误区

第三部分:数据分析方法篇

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/…)

数据挖掘法(聚类/分类/关联/RFM模型/…)

2、基本分析方法及其适用场景

对比分析(查看数据差距)

分组分析(查看数据分布)

结构分析(评估事物结构)

趋势分析(发现变化规律)

3、综合分析方法及其适用场景

交叉分析(两维分析)

综合评价法(多维指标归一)

杜邦分析法(关键因素分析-财务数据分析)

漏斗分析法(关键流程环节分析-流失率与转化率分析)

矩阵分析法(产品策略分析-象限图分析法)

4、最合适的分析方法才是硬道理。

第四部分:解读数据分析结果

问题:数据多,看不明白,不知道从何处看出业务问题?

1、数据分析的目的

发现业务规律

发现业务异常

寻找业务策略

2、对比分析及业务策略

看差距,补短板

看极值,评优劣

看异常,找原因

3、结构分析及业务策略

看占比,聚焦重点

看失衡,优化结构

4、趋势分析及业务策略

看变化,说趋势

看峰谷,找规律

5、解读要符合业务逻辑

第五部分: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、企业外部环境分析(PEST分析法)

4、用户消费行为分析(5W2H分析法)

5、公司整体经营情况分析(4P营销理论)

6、业务问题专题分析(逻辑树分析法)

7、用户使用行为研究(用户使用行为分析法)

第六部分:图表呈现篇

问题:如何让你的分析结果更直观易懂?如何让数据“慧”说话?

1、图表类型与作用

2、常用图形及适用场景

3、常用图形

柱状图(对比分析)

条形图(对比分析)

折线图(趋势分析)

饼图(结构分析)

雷达图(多重数据比较)

演练:图形绘制

4、复杂图形

平均线图(对比分析)

双坐标图(不同量纲呈现)

对称条形图(对比)

散点图/气泡图(矩阵分析法)

瀑布图(成本、收益构成分析)

漏斗图(用户转化率分析)

5、动态图表画法技巧

6、图表美化原则

7、表格呈现

8、优秀图表示例解析

第七部分:分析报告撰写

问题:如何让你的分析报告显得更专业?

1、分析报告的种类与作用

2、报告的结构

3、报告命名的要求

4、报告的目录结构

5、前言

6、正文

7、结论与建议

8、优秀报告展现与解析

第八部分:数据分析实战篇(中级)

问题:营销费用会影响销售额吗?影响程度大吗?

2、方差分析

问题:哪些才是影响销量的关键因素?

方差分析解决什么问题

方差分析种类:单因素/双因素可重复/双因素无重复

方差分析的应用场景

如何解决方差分析结果

3、回归分析(预测)

问题:如何预测未来的销售量(定量分析)?

回归分析的基本原理和应用场景

回归分析的种类(一元/多元、线性/曲线)

回归分析的五个步骤与结果解读

回归预测结果评估(如何评估预测质量,如何选择最佳回归模型)

回归分析(带分类变量)

4、时序分析(预测)

移动平均的预测原理

指数平滑的预测原理

第九部分:数据挖掘实战篇(高级)

1、聚类分析

问题:

聚类分析及其作用

聚类分析的种类

层次聚类:发现多个类别

R型聚类与Q型聚类的区别

K均值聚类

2、分类分析

分类与聚类

决策树分类的原理

如何评估分类性能

3、关联分析

关联分析解决什么样的问题

如何提取关联规则

关联规则的应用场景

4、RFM模型

问题:如何评估客户的价值?如何针对不同客户采取不同的营销策略?

RFM模型介绍

RFM的客户细分框架理解

结束:课程总结与问题答疑。

【专业资质】

山东大学研究生计算机专业

10多年互联网电商平台运营实战经验

10多年企业管理,培训及咨询经验

华为高级项目督导

百度产品经理

上海鲸工COO

易车VP

互联网产品及运营专家

【从业经历】

华为研发&项目管理近四年,百度产品经理四年(后期参与到百度云及人工智能项目中),易车VP两年,鲸工网COO两年,青岛趣饮商贸有限公司创始人

【主讲课程】

(以创新为主题,全面打造以新技术、新产品、新经济的为主题的三大创新类课程,2020年所有课件全面更新升级!!)

方向一新时代新技术应用发展:

区块链方向:区块链技术的应用与发展、区块链和人工智能、物联网等联合发展;

AI人工智能方向:人工智能在营销、客服等领域的应用,人工智能在智慧城市,智慧零售,智慧物流,金融科技等方面的发展,人工智能在AR、VR、MR、全息影像等应用;

5G和物联网方向:5G和物联网的技术解析及应用发展;5G及物联在智慧城市,智慧物流,智慧交通,智慧零售,智慧政务,智慧金融,智慧电力等方面的应用和发展解析;

方向二:新时代产品设计及运营:

互联网产品设计和运营方向:含TOB,TOC,UIUE,交互等方面产品设计;智慧(数据)城市产品设计,华为IPD产品研发设计,银行类产品设计;

方向三:新时代数字经济发展方向:

经济趋势类,发展类:新时代,新格局,新趋势和中美贸易摩擦;全球经济趋势分析;百年变局经济新机遇;中国经济发展机遇和挑战;下沉市场的机遇与挑战;

数字化新经济:数字化经济的发展,数字化营销,数字化经营发展等;数字(新)零售、数字制造、数字能源、数字技术、数字金融等五新的发展;数字银行及电力的发展;

产业互联网,工业互联网:产业互联网的发展;工业互联网的发展;互联网的下半场

【授课风格】

1、授课内容:李老师曾就职于华为和百度公司,对新技术、新商业、新经济、新思维等有着丰富的实战经验,授课内容以实战干货为主,理论为辅,授课风格幽默、生动、逻辑性极强,善于通过案例启迪学员智慧,能把理论和实战充分结合起来,使受训者真正领悟课程的真谛。

2、场景实操、互动及参与式学习:培训注重务实、效果一直是李老师培训的核心,针对学员的情况进行灵活的分组安排,并拿出实战案例进行场景实战模拟,让学员真正能通过实战案例的互动和参与讨论,可以深刻理解授课内容本质。

【授课项目】

项目授课课题

江苏丹阳电力局物联网和大数据

上海红星美凯龙集团数字化时代的营销模式解析

宜昌联通云产品销售实战

圣象地板集团数据化门店应用

甘肃省电信数据驱动下的产品运营

上海咪咕公司产品运营技能修炼

连云港电力局泛在电力物联网

国家电网电动汽车有限公司互联网产品设计

佛山电力局大数据,云计算及物联网的发展

广东省移动公司数字化产品设计

上海电信云产品销售实战

中电万维信息技术UIUE产品设计

黑龙江省联通产业互联网(工,农,政等八大行业)产品设计和推广

贵州省电力物联网发展技术,发展及未来展望

泸州移动公司基于数据分析下的市场经营

郑州移动公司5G,企业云,大数据,物联网创新技术及应用

贵州省电力区块链的解码与应用

河南中移在线5G大连接背景下的行业商机发展趋势

一汽无锡柴油机厂云计算及边缘计算应用和发展趋势

铁岭移动公司5G创新应用及其发展趋势

上海电信互联网产品设计与运营

佛山供电局云计算,物联网,人工智能,区块链等新技术在电力行业的应用和发展

北京电信互联网产品运营推广策略创新

骏途旅游网产品创新思维

浙江省移动公司产品规划与推广(三期)

贵州省移动公司5G技术发展趋势及应用

广东省电力区块链在电力行业的发展及应用

北京电信5G及物理网技术应用及其发展趋势

上海移动5G及物联网时代商业画布设计

深圳移动云计算行业趋势及发展(两期)

盐城市电力泛在电力物联网的几大挑战

湖北省联通5G技术应用及其发展趋势

云南移动公司互联网产品设计与运营

甘肃飞天网景信息技术公司物联网的发展和应用

上海松江电信局5G和人工智能的联系与发展

溧阳电力泛在电力物联网及三型两网

煤电控股集团人工智能、5G及大数据的发展

玉溪电力5G及万物互联新时代

上海移动浦东分公司5G技术应用及其发展趋势

上海移动闵行分公司5G技术应用及其发展趋势

广东移动数据分析统计与挖掘

青岛农行人工智能在银行业的应用

上海浦东电信云计算与5G的发展

北京移动政企公司新业态及新兴商业模式解析

贵阳电力电力大数据物联网及人工智能的发展

广东中烟集团云计算和边缘计算的智慧应用及发展趋势

上海电信云产品解析及销售实战

云南移动互联网产品及权益会员设计与运营

苏州银行UIUE产品体验式设计

北京政企移动公司5G时代商业模式设计

上海航天技术研究院数字经济的发展(云,大数据,边缘计算,人工智能,区块链等)

北京怀柔电信云产品销售实战

泰兴电力三型两网战略解读及泛在电力物联网的发展

甘肃飞天网景区块链及人工智能在智慧城市中的应用

咨询辅导类项目:

绿源集团(一期咨询与辅导项目)新零售项目辅导(含智慧制造,AI门店管理,天猫,抖音等线上营销平台推广,数据中台建设辅导等工作内容)

【培训客户】

运营商:广东移动、浙江移动、北京移动、上海移动、湖南移动、湖北移动、成都移动、广东移动南方基地、四川移动、上海电信、贵州电信、湖北省电信、武汉电信、辽宁电信、北京电信、上海联通、深圳联通、深圳移动、湖南联通、福建联通、海南联通、黑龙江移动、南京咪咕互动、上海咪咕、中移在线、铁塔公司、中移苏研、电信爱音乐公司…..

银行及保险:中国银行、湖北农行、湖南农行、内蒙农行、上海建行、上海招商银行信用卡中心、青岛农业银行、苏州银行、兴业银行、人保产险、泰康人寿、中国银行、兴业银行、青岛银行、平安集团……

电网及南方电网:天津电力、浙江省电力、南京电力、河南省电力、山东省电力、北京电力、河北省电力、湖北省电力、丹阳电力、连云港电力、邯郸电力、盐城电力、泰兴电力、龙岩电力、广东省电力、佛山电力、贵州省电力、贵阳电力、玉溪电力、国家电网其他公司:国家电网电商公司,国家电网电动汽车、国家电网客服中心(天津及南京)……

IT、制造、家居、零售、钢铁、服装、物流、高速管理等集团公司和政府企业:联想集团、海尔集团、海信集团、红星美凯龙、青啤集团、浪潮集团、红领集团、赛轮金宇集团、中外运集团、沧州招商局、华菱钢铁集团、永城煤电控股、河北高速管理局、浙江高速管理集团、北京城乡商业集团、圣象地板集团…..

互联网公司:滴滴公司、京东、百度、俊途旅游网……

企业培训公开课日历2024年

2023年

2022年

2021年

2020年

2019年

素质重塑创始人、接受过国际教练联合会(ICF)认证的训练,获得专业教练资格,接受过NLP国际专业及格...

THE END
1.数据挖掘的分析方法可以划分为关联分析序列模式分析分类分析和数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的方法,主要分为四种分析方式:关联分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析。在本指南中,我们将详细介绍这四种方法的实现过程,并提供相应的代码示例。 数据挖掘流程 首先,我们需要明确数据挖掘的基本流程,如下表所示: 流程图 https://blog.51cto.com/u_16213297/12863680
2.数据挖掘算法(AnalysisServices–数据挖掘)MicrosoftLearn“数据挖掘算法”是创建数据挖掘模型的机制。为了创建模型,算法将首先分析一组数据并查找特定模式和趋势。算法使用此分析的结果来定义挖掘模型的参数。然后,这些参数应用于整个数据集,以便提取可行模式和详细统计信息。 算法创建的挖掘模型可以采用多种形式,这包括: https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms175595(v=sql.100).aspx
3.数据挖掘之七种常用的方法经管文库(原现金交易docx 203.39 KB0个论坛币 GDP和人均GDP平减说明.xls 27 KB0个论坛币 关键词:数据挖掘 https://bbs.pinggu.org/thread-13312809-1-1.html
4.R语言数据挖掘基于apriori算法在数据挖掘前先对数据进行预处理,比如将长数据转换为宽数据; importpandasaspdd1=pd.read_excel('gl.xlsx',header=0)#向数据框中加入一列并赋值为1,方便将转换后的值进行赋值d1['value']=1# 遍历对象##order_name = d1['order_name'].unique()#将数据列转为行d1_wide=d1.pivot_table(index=['usehttps://zhuanlan.zhihu.com/p/9590245831
5.贵州电网申请基于数据挖掘的电力项目风险预测专利,提高风险预测准确金融界2024年12月18日消息,国家知识产权局信息显示,贵州电网有限责任公司申请一项名为“一种基于数据挖掘的电力项目风险预测方法及系统”的专利,公开号CN 119130112 A,申请日期为2024年8月。 专利摘要显示,本发明公开了一种基于数据挖掘的电力项目风险预测方法及系统,涉及电力项目风险预测技术领域,包括采集电力项目数据,https://www.163.com/dy/article/JJND53PH0519QIKK.html
6.作为Java工程师必看的成神之路——2020年最新Java核心书籍推荐→ 数据挖掘,mahout 09 网络安全知识 → XSS XSS 的防御 → CSRF → 注入攻击 SQL 注入、XML 注入、CRLF 注入 → 文件上传漏洞 → 加密与解密 对称加密、非对称加密、哈希算法、加盐哈希算法 MD5,SHA1、DES、AES、RSA、DSA 彩虹表 → DDOS攻击 DOS 攻击、DDOS 攻击 https://maimai.cn/article/detail?fid=1656311323&efid=NSfo2ivUYpeeiMthZ6XLoA
7.学习计划(合集15篇)我们认为,数据是机器学习的`关键。因此,我们需要不断优化数据挖掘技术,以提高数据集的质量和准确性。具体地说,首先需要优化数据预处理流程,包括数据压缩、特征工程、异常数据检测等,以提高数据的完整性和可用性。其次,需要优化机器学习算法,通过多种算法做出更为准确的预测和推荐结果。 https://www.qunzou.com/xuexijihua/1865859.html
8.数据挖掘项目思路整理模板数据挖掘项目数据挖掘-项目思路整理模板 ( 以kaggle上信用卡欺诈案例-不平衡数据处理为例 简单分类问题 一.数据预处理 1.数据缺失值处理(遇到补充)(可以直接画那个图看下所有数据的缺失值情况(我找到了再补充) (1)均值or线性替代(2)删除 2.分类数据训练不平衡处理https://blog.csdn.net/summrmj/article/details/121572792
9.147.论文发表后如何继续深挖研究方向?学术研究是一个不断探索和深入的过程,发表论文后,你可以通过进一步挖掘研究方向,扩展自己的学术影响力。以下是一些实用的策略,帮助你在论文发表后继续推进研究,让你的学术之路更上一层楼。?1.从论文结论中寻找未解问题论文的结论部分通常会提到研究的局限性或尚未解决的问题,这些内容是继续深挖研究方向的https://www.bilibili.com/read/cv40086882
10.数据挖掘与统计方法12篇(全文)数据挖掘与统计方法 第1篇 统计制度与方法的变革是统计工作的一项重要内容之一,因为随着社会经济环境的变化,统计制度和方法也应产生相应的转变,才能适应国民经济发展的需求。改革开放以来,中国国民经济统计工作在计划经济时代的基础上取得了巨大的飞跃,在很大程度上归功于统计制度和方法变革的推动。20世纪90年代,中国国民https://www.99xueshu.com/w/ikeywcfdp2k7.html
11.Python爬虫与数据可视化实战1.数据挖掘 代码所需包 import urllib.requestimport xlwtimport reimport urllib.parseimport time12345 进入前程无忧官网我这里以搜索大数据职位信息 打开开发者模式Request Headers 里面是我们用浏览器访问网站的信息,有了信息后就能模拟浏览器访问这也是为了防止网站封禁IP,不过前程无忧一般是不会封IP的。 模拟浏览器 https://aiqicha.baidu.com/qifuknowledge/detail?id=10003451228
12.以海底捞数据分析为例:餐饮行业数据挖掘分析的思路和方法那就餐饮行业如何做数据分析和挖掘为例做一个简单的说明。 企业经营最大的目的就是盈利,而餐饮企业盈利的核心就是菜品和顾客,也就是餐厅提供的产品和服务对象。企业经营者每天都在思考的是推出什么样的菜系和种类能够吸引更多的顾客,究竟顾客各自的喜好是什么,在不同的时间段是不是有不同的菜品畅销,当把几种不同https://www.cloud.tencent.com/developer/article/1145952
13.单细胞转录组数据挖掘分析思路单细胞转录组数据挖掘分析思路 1)细胞鉴定 对于单细胞转录组第一步也是最最重要的一步就是细胞鉴定,分析结果中的细胞聚类结果cluster0、cluster1,……clusterN是基于细胞基因表达谱获得。我们需要根据细胞特异性marker基因(marker基因的选择可参考数据库:CellMarker: 单细胞转录组测序定义细胞群体之利器 )对获得的clusterhttps://www.jianshu.com/p/5040e96345d3
14.信息化建设工作总结总结是在某一时期、某一项目或某些工作告一段落或者全部完成后进行回顾检查、分析评价,从而得出教训和一些规律性认识的一种书面材料,它可以明确下一步的工作方向,少走弯路,少犯错误,提高工作效益,为此要我们写一份总结。总结怎么写才是正确的呢?以下是小编精心整理的信息化建设工作总结,供大家参考借鉴,希望可以帮助到https://www.fwsir.com/Article/html/Article_20230104173847_2198389.html
15.信息化建设工作总结总结是事后对某一时期、某一项目或某些工作进行回顾和分析,从而做出带有规律性的结论,它可以明确下一步的工作方向,少走弯路,少犯错误,提高工作效益,不如静下心来好好写写总结吧。总结你想好怎么写了吗?下面是小编为大家收集的信息化建设工作总结,欢迎阅读,希望大家能够喜欢。 https://www.pinda.com/zhichang/gongzuozongjie/385567.html
16.数据分析年终工作总结(精选15篇)做一份能令领导满意的数据表格不单单是自己一个人闭门造车所能造出来的,需要合理的意见和适当的帮助,自己的制表思路是要在前人的启发下才能发挥出色。 二、精准的数据需要懂得数据的理念和要求,数据的运用做数据表格是给人一种一目了然的清晰感,怎样把公司的数据信息及时传达公司领导、客户及客户主任尤为重要。准https://www.hrrsj.com/gongzuozongjie/qitazongjie/727496.html
17.大型外贸网站进行SEO的一些基本思路2、 热点数据挖掘:我们可以通过自身的网站日志分析以及一些外在的工具和SEO自己对热点的把握能力来进行热点数据的挖掘。热点数据的挖掘主要有以下手段:a、把握行业热点,可以由编辑与SEO共同完成;b、预测潜在热点,对信息的敏感度要求较高,能够预测潜在的热门信息。c、自己创造热点,如炒作等;d、 为热点制作专题 https://www.xingbell.com/./en/3/98971298178906/news-n659.html
18.基于MapReduce的增量数据挖掘研究AET摘要: 频繁项集挖掘是数据挖掘过程中的重要部分,传统数据挖掘算法中常用Apriori算法和FP增长算法来挖掘频繁项集。在实际应用中,传统算法往往不能用于频繁更新的数据库,采用IMBT数据结构能从不断更新的数据库中挖掘频繁项集,但是这将导致存储空间不足和运行效率低下的问题。基于MapReduce的增量数据挖掘能够有效解决这些http://www.chinaaet.com/article/218164
19.数据挖掘概念与方法(精选八篇)空间数据挖掘[1 - 3]是指从空间数据库中抽取没有清楚表现出来的隐含的知识和空间关系, 并发现其中有用的特征和模式的理论、方法和技术。它是多种技术和学科交叉的新领域, 综合了机器学习、数据库技术、模式识别、统计、地理信息系统等领域的有关技术。针对空间数据的特点, 空间数据挖掘可发现空间分布规律、空间关联https://www.360wenmi.com/f/cnkey6cf58u0.html
20.临床研究数据分析与优质SCI论文写作发表培训班2、 临床大数据的收集、整合和管理 3、 临床大数据的样本库和资料库的建立 模块二 疾病组学大数据相关知识介绍 1、 疾病相关的组学大数据概述 2、 基于二代测序技术的多组学数据获取 3、 疾病组学数据库、知识库和工具库 模块三 疾病大数据挖掘思路 1、 案例形式介绍临床大数据的数据挖掘思路 https://meeting.dxy.cn/article/616129
21.数据库开题报告4、数据库技术发展的又一趋势———数据库技术与多学科技术的有机结合 5、未来数据库技术及市场发展的两大方向———数据仓库和电子商务 6、数据库技术的实践性发展———面向专门应用领域的数据库技术 (四)当代与未来数据库研究的热点———数据挖掘、知识发现与数据仓库 https://www.yjbys.com/bylw/kaitibaogao/101575.html
22.第四范式招聘信息上海交通大学电子信息与电气工程学院5.参加过机器学习与数据挖掘相关竞赛(Kaggle, KDD Cup等) 6.IBM,Oracle,华为等对公公司的实习经历,参与过与客户打交道的项目 七、PM-intern(实习产品经理) 工作地点:北京 工作职责: 1.准确理解产品设计思路与逻辑,协助产品经理进行需求分析和产品设计 https://xsb.seiee.sjtu.edu.cn/xsb/detail/2496_1696.htm