数据统计分析与数据挖掘

课程背景：

经营分析是以探索企业关心的问题为目标，以数据为基础，以定量分析为主要手段说明、预测和评价企业的经营活动，发现市场经营机会并支撑策略实施。目前，企业经营分析人员由于对分析流程、方法和软件使用缺乏系统了解，因此经营分析的报告只停留在数据和信息的流水帐式的通报，缺乏对客户、业务、营销、竞争方面的深入分析，由此经营分析价值和意义大打折扣。

课程收益：

通过本课程，你将：

找寻：数据与商业的结合点

看透：统计分析的意义

挖掘：数据隐藏的商机

习得：有效改进管理的方法

掌握：数据决策的工具

提出：结构化的解决方案

课程需求：

着眼于生产与财务数据的分析和统计，教授如何挖掘数据背后的规律和隐含的信息。

授课对象：

企业生产业务骨干、财务人员、中高层管理人员。

授课时间：

2天，6小时/天

课程特点：

² 有思路：解密数据分析完整流程

² 有方法：分享数据分析七大方法

² 有场景：结合企业各种案例场景

² 有实战：提炼实际岗位分析报告

课程大纲：

PartⅠ、认识数据分析

案例：点球成金

1、数据

1）数据的本质

2）数据的分类

² 结构化数据/非结构化数据

² 离散型数据/连续型数据

² 定序/定距/定比/……

2、大数据

1）大数据的概念

2）大数据的特征

3）企业大数据从哪里来

4）企业大数据的价值（对内增效/对外创收/模块创新）

3、数据分析

互动：测测你的数据分析能力有多少分？

1）什么是数据分析？

发现数据规律——找到可行方案——指导管理决策。

2）数据分析三阶段

² 描述性分析，发生了何事

² 诊断性分析，为何发生

² 预测性分析，将发生何事

3）数据分析三类型

² 描述性分析

² 探索性分析

² 验证性分析

4）数据分析思维改变

² 定量思维

² 相关思维

² 全样思维

² 预测思维

5）数据分析师成长

² 必要的企业管理知识/基本的数据分析技能

² 数据分析师职业发展通道（应用类/系统类）

Part2、数据分析过程

1、数据分析三环节

1）业务数据化

2）数据信息化

3）信息策略化

2、数据分析六步骤

1）步骤1：明确目的--理清思路

² 确定分析目的：要解决什么样的业务问题

² 确定分析思路：分解业务问题，构建分析框架

2）步骤2：数据收集—理清思路

² 明确收集数据范围

² 确定收集来源

² 确定收集方法

3）步骤3：数据预处理—寻找答案

² 数据质量评估

² 数据清洗、数据处理和变量处理

² 探索性分析

4）步骤4：数据分析--寻找答案

² 选择合适的分析方法

² 构建合适的分析模型

² 选择合适的分析工具

5）步骤5：数据展示--观点表达

² 选择恰当的图表

² 选择合适的可视化工具

6）步骤6：报表撰写--观点表达

² 选择报告种类

² 完整的报告结构

演练：如何用大数据来支撑XX产品的精准营销项目

Part3、数据分析思路和方法

1、从KPI指标开始

1）企业管理中的KPI指标有哪些？

2、从管理模型开始

1）SWOT模型

2）PST模型

3）5W2H模型

4）4P营销模型

5）逻辑树模型

3、统计分析常用指标

1）集中趋势

² 平均数

² 中位数

² 众数

2）离散趋势

² 方差

² 标准差

² 变异系数

3）分布形态

² 峰度

² 偏度

练习：

² 如何用描述分析查看公司的工资整体状况？

² 使用百分比排位分析员工的工资排名（如75分位的员工）？

4、基本分析方法

1）对比分析

2）分类分析

3）结构分析

4）趋势趋势

5、综合分析方法

1）杜邦分析

2）漏斗分析

3）矩阵分析

6、高级分析方法

1）相关分析

² 用图形判断相关的类别

² 用图形和函数法求相关系数

2）回归分析

² 回归方程应如何确定

² 决定系数的意义

² 企业中的一元回归方程分析

² 企业中的二元回归方程分析

3）时间序列分析

² 移动平均法

² 指数平滑法

² 趋势外推法

² 季节分解法

练习：

² 使用相关分析对员工满意度进行分析，建立四象限图并找出待改善之处。

² 用回归对各银行用工总数和净利润之间关系进行分析并进行预测。

² 使用移动平均法/指数平滑法预测公司销售额的走势，并绘制图表

Part4、数据分析呈现

1、图表可视化

1）选择正确的图表类型

2）绘制图表的正确流程

3）图表的简化和美化

4）高阶图表制作技巧

5）动态图表的制作

² 筛选呈现动态效果

² 切片器/日程表呈现动态效果

² 表达控件呈现动态效果

² 制作一份可以随时读取网页数字的动态着色地图

练习：

² 高级动态图表制作。

2、结论报告化

1）数据报告类型

² 专题分析报告

² 综合分析报告

² 定期数据报告

2）价值在于给出解决方案

² 展示分析结果

² 提供决策依据

3）结构布局

² 标题——主题明确引起兴趣

² 目录——逻辑清晰展示章节

² 前言——阐述背景总括概述

² 正文——详细分析形成报告

² 结论——给出结论提出建议

² 附录——补充解释提供依据

4）注意事项

² 结构合理——内容逻辑清晰结构严谨简洁

² 格式规范——标准统一前后一致（模板/字体/配色）

² 准确严谨——数据真实可靠内容全面可行

² 创新前瞻——新思维/新方法/新观点

5）用word编写数据分析报告

6）用PPT编写数据分析报告

7）数据分析网站

² 艾瑞网——分析思路、报告撰写方法

² 网易数读——数据展现

练习：

² 制作自己的数据分析模板。

Part5、数据分析工具

1、EXCEL数据透视表（融合在上述四部分中）

2、EXCEL数据分析工具（融合在上述四部分中）

3、SPSS 专用数据分析软件（根据情况选讲）

4、Power BI 商业智能可视化软件（如何在上述四部分中）