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【课程大纲】
**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
Ø 不知道分析什么（分析目的不明确）
Ø 不知道怎样分析（缺少分析方法）
Ø 不知道收集什么样的数据（业务理解不足）
Ø 分析完了然后呢（不了解分析过程）
Ø 看不懂数据表达的意思（数据解读能力差）
Ø 担心分析不够全面（分析思路不系统）
2、 认识数据分析
Ø 什么是数据分析
Ø 数据分析的三大作用
Ø 数据分析的三大层次
3、 数据分析需要什么样的能力
Ø 懂业务、懂分析、懂工具、懂呈现
4、 大数据应用的四层结构
Ø 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
Ø 先有数据还是先有问题？
Ø 确定分析目的
Ø 确定分析思路
3、 步骤2：数据收集—理清思路
Ø 明确收集数据范围
Ø 确定收集来源
Ø 确定收集方法
演练：Excel数据导入练习
4、 步骤3：数据预处理—寻找答案
Ø 数据清洗、转化、提取、计算
Ø 数据质量评估
演练：Excel数据预处理练习
5、 步骤4：数据分析--寻找答案
Ø 选择合适的分析方法
Ø 构建合适的分析模型
Ø 选择易用的分析工具
6、 步骤5：数据展示--观点表达
Ø 选择合适的可视化工具
Ø 选择恰当的图表
7、 步骤6：报表撰写--观点表达
Ø 选择报告种类
Ø 完整的报告结构
8、 数据分析的三大误区
演练：终端营销项目过程讨论
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、 数据分析的三层次
Ø 统计分析（对比/分组/结构/趋势/…）
Ø 数据分析（相关/方差/验证/回归/时序/…）
Ø 数据挖掘（聚类/分类/关联/RFM模型/…）
2、 统计分析常用指标
Ø 计数、求和、百分比（增跌幅）
Ø 集中程度：均值、中位数、众数
Ø 离散程度：极差、方差/标准差
Ø 分布形态：偏度、峰度
3、 学会使用透视表（数据统计的利器）
Ø 分类汇总
Ø 交叉表（二维、多维）
演练：数据统计利器（透视表）
4、 典型统计分析方法及其适用场景
Ø 对比分析
演练：分类统计
Ø 分组分析
演练：科学排班与客流时间分布分析（呼叫中心）
Ø 结构分析
Ø 趋势分析
Ø 交叉分析（两维分析）
演练：用户性别与地域分布分析
5、 综合数据分析方法
Ø 多维数据分析（综合评价法）
演练：人才选拔评价分析（HR）
案例：南京丈母娘选女婿分析表格
Ø 财务数据分析（杜邦分析法）
演练：服务水平提升分析（呼叫中心）
Ø 流失率与转化率分析（漏斗分析法）
演练：终端销售流程分析（营业厅）
Ø 产品策略分析（象限图分析法）
演练：工作安排、波士顿产品矩阵
6、 **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
Ø 发现业务规律
Ø 发现业务异常
Ø 寻找业务策略
2、 对比分析及业务策略
Ø 看差距，补短板
Ø 看极值，评优劣
Ø 看异常，找原因
3、 结构分析及业务策略
Ø 看占比，聚焦重点
Ø 看失衡，优化结构
4、 趋势分析及业务策略
Ø 看变化，说趋势
Ø 看峰谷，找规律
Ø 看异常，找原因
5、 解读要符合业务逻辑
第五部分：营业厅的数据分析篇
问题：营业厅有哪些关键数据，如何开展分析？
1、 营业厅的关键数据
Ø 营业厅有哪些关键数据
Ø 营业厅关注什么样的数据分析
2、 营业厅的工单分析
Ø 整体工单分析（你的工作量饱和吗）
Ø 工单结构分析（让你聚焦重点工作）
3、 营业厅的客流分析
Ø 每日客流趋势分析、峰谷分析（让你的排班更科学）
Ø 客流与平均处理时间分析（让你的人员配置更合理）
4、 营业厅的终端分析
Ø 终端销量趋势分析（发现销量变化的秘密）
Ø 终端价格区间走势分析（让你了解客户层次）
Ø 终端畅销机型分析（让你更明白客户的终端偏好）
Ø 终端客户匹配分析（让你的推荐更精准）
5、 营业厅的客户分析（让你更了解你的客户）
Ø 哪些客户喜欢来营业厅，哪些客户从来不来？
Ø 客户分类分析（客户特征分析）
Ø 客户喜欢使用哪些套餐（套餐使用分析）
Ø 客户喜欢使用什么话费类型（消费特征分析）
Ø 客户的流量使用分析（流量套餐分析）
案例讨论：客户满意度分析
6、 营业厅数据分析小结
第六部分：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、 数据分析的思想
Ø 从KPI指标开始
Ø 从营销/管理模型开始
案例：呼叫中心如何提升服务水平
2、 常用分析思路模型
3、 企业外部环境分析（PEST分析法）
案例：电信行业情况分析
4、 用户消费行为分析（5W2H分析法）
案例：用户消费行为分析（5W2H）
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）
案例：终端销售流程分析
第七部分：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
Ø 柱状图（对比分析）
Ø 条形图（对比分析）
Ø 折线图（数据趋势分析）
Ø 饼图（产品组成分析）
Ø 雷达图（多重数据比较）
演练：图形绘制
4、 复杂图形
Ø 平均线图（对比分析）
Ø 双坐标图（不同量纲呈现）
Ø 对称条形图（对比）
Ø 瀑布图（成本、收益构成分析）
Ø 漏斗图（用户转化率分析）
Ø 散点图/气泡图（用户、产品分类分析）
Ø 帕累托图/柏拉图(主要根因分析）
演练：图形绘制
5、 动态图表画法技巧
6、 图表美化原则
Ø 简约
Ø 整洁
Ø 对比/突出
7、 表格呈现
8、 优秀图表示例解析
9、 常见的可视化工具
第八部分：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
案例：营业时间调整专题报告
第九部分：数据分析实战篇（中级）
1、 常用数据分析工具
Ø 常用数据分析EXCEL
Ø 专业数据分析SPSS
2、 EXCEL数据分析功能介绍
Ø 模拟分析
Ø 规划求解
Ø 数据分析工具库
3、 描述统计（对数据的简单描述）
问题：如何更好地描述数据？如何衡量集中程度、离散程度？
Ø 描述统计内容
案例：均值、范围/方差计算？如何理解？
Ø 直方图/柏拉图
问题：如何评估销量数据的分布情况？
案例：客服中心如何排班更合理？
4、 相关分析（衡量变量间的的相关性）
问题：营销费用会影响销售额吗？影响程度大吗？
Ø 什么是相关关系
Ø 相关系数：衡量相关程度的指标
Ø 相关分析的过程
Ø 相关分析应用场景
演练：体重与腰围的关系
演练：营销费用与销售额的关系
案例：香港酒楼与报考厅的相关关系
5、 方差分析
问题：哪些才是影响销量的关键因素？
Ø 方差分析解决什么问题
Ø 方差分析种类：单因素/双因素可重复/双因素无重复
Ø 方差分析的应用场景
Ø 如何解决方差分析结果
演练：终端摆放位置与终端销量有关吗？（单因素方差分析）
演练：时间、区域是否是影响终端销量的关键因素（双因素无重复方差分析）
演练：广告和价格是影响终端销量的关键因素吗（双因素可重复）
案例：2015年大学生工资与父母职业的关系
案例：洗手与婴儿存活率的关系
6、 回归分析（预测）
问题：如何预测未来的销售量（定量分析）？
Ø 回归分析的基本原理
Ø 回归分析的作用
Ø 回归分析的种类（一元/多元、线性/曲线）
Ø 回归分析的方法及分析结果解读
演练：推广费用、办公费用与销售额的关系
Ø 回归分析（带分类变量）
演练：工龄、性别与终端销量的关系（人员结构分析）
演练：产品销量的季节性变化
7、 时序分析（预测）
问题：随着时间变化，未来的销量变化趋势如何？
Ø 时序分析的应用场景（基于时间的变化规律）
Ø 移动平均的预测原理
Ø 指数平滑的预测原理
案例：终端销量数据分析与预测
结束：课程总结与问题答疑。
