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上海威才企業(yè)管理咨詢有限公司
本課程主要介紹數(shù)據(jù)分析在生產(chǎn)運營過程中的應(yīng)用,適用于制造行業(yè)/保險行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員等。
本課程的主要目的是,幫助學(xué)員了解大數(shù)據(jù)的本質(zhì),培養(yǎng)學(xué)員的數(shù)據(jù)意識和數(shù)據(jù)思維,掌握常用的統(tǒng)計分析方法和工具,以及生產(chǎn)、運營過程中的應(yīng)用,并以概率的方式來進(jìn)行決策,提升學(xué)員的數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用能力。
本課程具體內(nèi)容包括:
1、 數(shù)據(jù)決策邏輯,數(shù)據(jù)決策路徑。
2、 數(shù)據(jù)分析過程,數(shù)據(jù)分析框架。
3、 數(shù)據(jù)分析方法,數(shù)據(jù)分析工具。
4、 概率分布,參數(shù)估計,假設(shè)檢驗。
本課程從實際的業(yè)務(wù)需求出發(fā),結(jié)合行業(yè)的典型應(yīng)用特點,圍繞實際的商業(yè)問題,對數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了全面的介紹(從數(shù)據(jù)收集與處理,到數(shù)據(jù)分析與挖掘,再到數(shù)據(jù)可視化和報告撰寫),通過大量的操作演練,幫助學(xué)員掌握數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的思路、方法、表達(dá)、工具,從大量的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)中進(jìn)行分析,挖掘客戶行為特點,幫助運營團(tuán)隊深入理解業(yè)務(wù)運作,以達(dá)到提升學(xué)員的數(shù)據(jù)綜合分析能力,支撐運營決策的目的。
通過本課程的學(xué)習(xí),達(dá)到如下目的:
1、 了解數(shù)據(jù)分析的本質(zhì),理解數(shù)據(jù)決策的底層邏輯
2、 學(xué)會搭建數(shù)據(jù)分析框架,熟悉常用的業(yè)務(wù)模型
3、 熟悉數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn)過程,能夠按步驟進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
4、 掌握常用統(tǒng)計分析方法,熟練使用Excel高級數(shù)據(jù)分析工具
5、 掌握常用的概率分布,利用概率進(jìn)行業(yè)務(wù)決策
6、 理解大數(shù)定律,中心極限定理等原理
7、 熟練各種參數(shù)估計,假設(shè)檢驗的分布及應(yīng)用
【學(xué)員要求】
1、 每個學(xué)員自備一臺便攜機(jī)(必須)。
2、 便攜機(jī)中事先安裝好Excel 2013版本(建議2016版本以上)。
注:講師可以提供試用版本軟件及分析數(shù)據(jù)源。
【授課方式】
數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) + 方法講解 + 實際業(yè)務(wù)問題分析 + 工具實踐操作
采用互動式教學(xué),圍繞業(yè)務(wù)問題,展開數(shù)據(jù)分析過程,全過程演練操作,讓學(xué)員在分析、分享、講授、總結(jié)、自我實踐過程中獲得能力提升。
問題:什么是數(shù)據(jù)思維?大數(shù)據(jù)決策的底層邏輯以及決策依據(jù)是什么?
1、 數(shù)字化五大技術(shù)戰(zhàn)略:ABCDI戰(zhàn)略
2、 大數(shù)據(jù)的本質(zhì)
‐ 數(shù)據(jù),是事物發(fā)展和變化過程中留下的痕跡
‐ 大數(shù)據(jù)不在于量大,而在于全(多維性)
‐ 業(yè)務(wù)導(dǎo)向還是技術(shù)導(dǎo)向
3、 大數(shù)據(jù)決策的底層邏輯(即四大核心價值)
‐ 探索業(yè)務(wù)規(guī)律,按規(guī)律來管理決策
案例:客流規(guī)律與排班及最佳營銷時機(jī)
案例:致命交通事故發(fā)生的時間規(guī)律
‐ 發(fā)現(xiàn)運營變化,定短板來運營決策
案例:考核周期導(dǎo)致的員工月初懈怠
案例:工序信號異常監(jiān)測設(shè)備故障
‐ 理清要素關(guān)系,找影響因素來決策
案例:情緒對于股市漲跌的影響
案例:為何升職反而會增加離職風(fēng)險?
‐ 預(yù)測未來趨勢,通過預(yù)判進(jìn)行決策
案例:惠普預(yù)測員工離職風(fēng)險及挽留
案例:保險公司的車險預(yù)測與個性化保費定價
4、 大數(shù)據(jù)決策的三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)
‐ 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化:將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問題
‐ 數(shù)據(jù)信息化:提取數(shù)據(jù)中的業(yè)務(wù)規(guī)律信息
‐ 信息策略化:基于規(guī)律形成業(yè)務(wù)應(yīng)對策略
案例:用數(shù)據(jù)來識別喜歡賺“差價”的營業(yè)員
1、 數(shù)據(jù)分析的六步曲
2、 步驟1:明確目的,確定分析思路
‐ 確定分析目的:要解決什么樣的業(yè)務(wù)問題
‐ 確定分析思路:分解業(yè)務(wù)問題,構(gòu)建分析框架
3、 步驟2:收集數(shù)據(jù),尋找分析素材
‐ 明確數(shù)據(jù)范圍
‐ 確定收集來源
‐ 確定收集方法
4、 步驟3:整理數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)質(zhì)量
‐ 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估
‐ 數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理和變量處理
‐ 探索性分析
5、 步驟4:分析數(shù)據(jù),尋找業(yè)務(wù)答案
‐ 選擇合適的分析方法
‐ 構(gòu)建合適的分析模型
‐ 選擇合適的分析工具
6、 步驟5:呈現(xiàn)數(shù),解讀業(yè)務(wù)規(guī)律
‐ 選擇恰當(dāng)?shù)膱D表
‐ 選擇合適的可視化工具
‐ 提煉業(yè)務(wù)含義
7、 步驟6:撰寫報告,形成業(yè)務(wù)策略
‐ 選擇報告種類
‐ 完整的報告結(jié)構(gòu)
演練:產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷案例分析
‐ 如何搭建精準(zhǔn)營銷分析框架
‐ 精準(zhǔn)營銷分析的過程和步驟
問題:數(shù)據(jù)分析方法的種類?分析方法的不同應(yīng)用場景?
1、 業(yè)務(wù)分析的三個階段
‐ 現(xiàn)狀分析:通過企業(yè)運營指標(biāo)來發(fā)現(xiàn)規(guī)律及短板
‐ 原因分析:查找數(shù)據(jù)相關(guān)性,探尋目標(biāo)影響因素
‐ 預(yù)測分析:合理配置資源,預(yù)判業(yè)務(wù)未來的趨勢
2、 常用的數(shù)據(jù)分析方法種類
‐ 描述性分析法(對比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢/交叉…)
‐ 相關(guān)性分析法(相關(guān)/方差/卡方…)
‐ 預(yù)測性分析法(回歸/時序/決策樹/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)…)
‐ 專題性分析法(聚類/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…)
3、 統(tǒng)計分析基礎(chǔ)
‐ 統(tǒng)計分析兩大關(guān)鍵要素(類別、指標(biāo))
‐ 統(tǒng)計分析的操作模式(類別à指標(biāo))
‐ 統(tǒng)計分析三個操作步驟(統(tǒng)計、畫圖、解讀)
‐ 透視表的三個組成部分
4、 常用的描述性指標(biāo)
‐ 集中程度:均值、中位數(shù)、眾數(shù)
‐ 離散程度:極差、方差/標(biāo)準(zhǔn)差、IQR
‐ 分布形態(tài):偏度、峰度
5、 基本分析方法及其適用場景
‐ 對比分析(查看數(shù)據(jù)差距,發(fā)現(xiàn)事物變化)
演練:尋找用戶的地域分布特征
演練:分析產(chǎn)品受歡迎情況及貢獻(xiàn)大小
演練:用數(shù)據(jù)來探索增量不增收困境的解決方案
‐ 分布分析(查看數(shù)據(jù)分布,探索業(yè)務(wù)層次)
演練:銀行用戶的消費水平和消費層次分析
演練:客戶年齡分布/收入分布分析
案例:通信運營商的流量套餐劃分合理性的評估
演練:呼叫中心接聽電話效率分析(呼叫中心)
‐ 結(jié)構(gòu)分析(查看指標(biāo)構(gòu)成,評估結(jié)構(gòu)合理性)
案例:增值業(yè)務(wù)收入結(jié)構(gòu)分析(通信)
案例:物流費用成本結(jié)構(gòu)分析(物流)
案例:中移動用戶群動態(tài)結(jié)構(gòu)分析
演練:財務(wù)領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)瀑布圖、財務(wù)收支的變化瀑布圖
‐ 趨勢分析(發(fā)現(xiàn)事物隨時間的變化規(guī)律)
案例:破解零售店銷售規(guī)律
案例:手機(jī)銷量的淡旺季分析
案例:微信用戶的活躍時間規(guī)律
演練:發(fā)現(xiàn)客流量的時間規(guī)律
‐ 交叉分析(從多個維度的數(shù)據(jù)指標(biāo)分析)
演練:用戶性別+地域分布分析
演練:不同客戶的產(chǎn)品偏好分析
演練:不同學(xué)歷用戶的套餐偏好分析
演練:銀行用戶的違約影響因素分析
問題:掌握隨機(jī)事件的規(guī)律性,利用概率來做最優(yōu)決策
‐ 隨機(jī)事件與隨機(jī)變量
‐ 頻率與概率
‐ 概率分布及表示方式
2、 離散型變量概率分布
‐ 伯努利分布
案例:產(chǎn)品質(zhì)量合格率
‐ 二項分布
案例:保費設(shè)計與盈利分析
案例:設(shè)備維修方案設(shè)計
‐ 泊松分布
案例:最佳庫存量設(shè)計
案例:客服來電次數(shù)概率
案例:保險賠付概率計算
3、 連續(xù)型變量概率分布
‐ 均值分布
‐ 指數(shù)分布
案例:排隊時長評估
案例:來電時間間隔分析
案例:產(chǎn)品故障率及平均故障時間MTBF分布
案例:產(chǎn)品擔(dān)保期如何設(shè)計
‐ 正態(tài)分布
案例:產(chǎn)品銷售金額評估
4、 其他常用分布
‐ 分布
‐ 分布
‐ 分布
案例:營業(yè)廳客流趨勢分析
1、 抽樣估計基本概念
2、 抽樣方式
3、 抽樣估計的原理
‐ 大數(shù)據(jù)定律
‐ 中心極限定理
4、 參數(shù)估計—點估計
案例:汽車油耗估計
案例:市場占有率估計
案例:產(chǎn)品壽命估計
5、 參數(shù)估計—區(qū)間估計
‐ 均值區(qū)間估計
案例:灌裝液的灌裝量評估
案例:藥效評估
案例:設(shè)備穩(wěn)定性評估
案例:信用卡刷卡金額估計
‐ 方差區(qū)間估計
案例:配件長度波動性檢驗
‐ 比例區(qū)間估計
案例:汽車占有率評估
案例:候選人獲勝率評估
6、 抽樣誤差與樣本容量
問題:產(chǎn)品的壽命是多少?新營銷手段是否有效提升產(chǎn)品銷量?新的裝配方法能否提高產(chǎn)品質(zhì)量?兩種配方的效果是否有顯著差異?
1、 假設(shè)檢驗種類與作用
2、 假設(shè)檢驗的基本思想
3、 假設(shè)檢驗的基本步驟
‐ 拒絕域檢驗
‐ 顯著性檢驗
4、 均值檢驗
案例:包裝機(jī)是否正常工作
案例:牛奶是否摻水檢驗
案例:產(chǎn)品壽命合格性檢驗
案例:焦慮指數(shù)評估
5、 方差檢驗
案例:銅絲的折斷力檢驗
案例:電池壽命波動檢驗
案例:車床精度檢驗
6、 比例檢驗
案例:滿意度調(diào)查評估
1、 獨立雙樣本假設(shè)檢驗
‐ 均值差異檢驗
案例:兩種催化劑效果檢驗
案例:供應(yīng)商交付周期差異評估
案例:煙齡是否會導(dǎo)致膽固醇升高
‐ 方差差異檢驗
案例:兩臺機(jī)器的穩(wěn)定性比較
2、 配對雙樣本假設(shè)檢驗
‐ 配對設(shè)計
‐ 配對雙樣本均值差異檢驗
案例:施肥對幼苗成長影響
案例:基建螺旋柱長度估計值與實際值差異評估
結(jié)束:課程總結(jié)與問題答疑。
聯(lián)系電話:4006-900-901
微信咨詢:威才客服
企業(yè)郵箱:shwczx@shwczx.com
深耕中國制造業(yè)
助力企業(yè)轉(zhuǎn)型
2021年度咨詢客戶數(shù)
資深實戰(zhàn)導(dǎo)師
客戶滿意度
續(xù)單和轉(zhuǎn)介紹