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大数据时代的数据分析和挖掘

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大数据时代的数据分析和挖掘授课老师

陈剑

陈剑企业信息化领域资深讲师

【行业背景】 企业信息化领域资深讲师,微软认证讲师、IPMA认证项目经理、经济分析师、国际职业培训师协会认证讲师、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、流程再造)建设;历任项目经理,技术总监,副总经理等职务、熟悉整公司营运管理,财务管理...[详细]

课程简介

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) 对比分析

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(例如同比、环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. 透过图形化的方法简化对数据变化的理解

5. 原因分析的技巧,如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) 如何使用图形化的方法对比多个维度的差异

 三、 商业预测

预测是企业重要的决策依据,企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。

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

1. 如何识别周期,发现季节性的规律

2. 如何正确的解读有季节特征的时间序列的发展趋势

3. 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. 数据挖掘技术概述

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

图表和可视化技术可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

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