课程目标
本课程主要面向所有应用型人员，包括业务部分，以及数据分析部门，系统开发人员也同样需要学习。本课程核心内容是理清大数据的本质及核心理念，培训大数据人才的数据思维模式，以解决业务问题为导向，提升学员在数据分析综合能力。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：
大数据的本质及核心理念
数据分析基础，数据分析过程
数据分析方法，数据分析思路
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：
课程相关
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，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。
课程周期
2天
授课对象
销售部门、营业厅、呼叫中心、业务支撑、经营分析部、网管/网优中心、运营分析部、系统开发部等对业务数据分析有基本要求的相关人员。
授课方式
数据分析基础 + 方法讲解 + 实际业务问题分析 + Excel实践操作
采用互动式教学，围绕业务问题，展开数据分析过程，全过程演练操作，让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。
课程大纲
一. 大数据的核心理念
问题：大数据的核心价值是什么？大数据是怎样用于业务决策？
大数据时代：你缺的不是一堆方法而是大数据思维
大数据是探索事物发展和变化规律的工具
认识大数据分析
数据分析需要什么样的能力
大数据应用的四层结构
大数据分析的两大核心理念
大数据分析面临的常见问题
案例讲解
二. 数据分析基本过程
数据分析的六步曲
数据分析的三大误区
三. 统计分析实战篇
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？
数据分析方法的层次
统计分析常用指标
基本分析方法及其适用场景、演练
综合分析方法及其适用场景、演练
最合适的分析方法才是硬道理
四. 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？
数据分析的目的
对比分析及业务策略
结构分析及业务策略
趋势分析及业务策略
解读要符合业务逻辑及案例讲解
五. 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？
数据分析的思路
常用分析思路模型
企业外部环境分析及案例（PEST分析法）
用户消费行为分析及案例（5W2H分析法）
公司整体经营情况分析及案例（4P营销理论）
业务问题专题分析及案例（逻辑树分析法）
用户使用行为研究及案例（用户使用行为分析法）
六. 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？
图表类型与作用
常用图形及适用场景
常用图形
复杂图形
动态图表画法技巧
图表美化原则
表格呈现
优秀图表示例解析
七. 分析报告撰写
问题：如何让你的分析报告显得更专业？
分析报告的种类与作用
报告的结构
报告命名的要求
报告的目录结构
前言
正文
结论与建议
优秀报告展现与解析
八. 数据分析实战演练篇
影响因素分析，数值预测模型
相关分析及演练（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？
方差分析及演练
问题：哪些才是影响销量的关键因素
回归分析及演练（预测）
问题：如何预测未来的销售量（定量分析）？
时序分析及演练（预测）
问题：随着时间变化，未来的销量变化趋势如何？
九. 数据挖掘实战演练篇
聚类分析
问题：如何实现客户细分，开发符合细分市场的新产品？
分类分析
问题：如何提取客户流失者、拖欠货款者的特征？如何预测其流失的概率？
结束：课程总结与问题答疑。
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