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上海威才(cai)企業(ye)管理咨(zi)詢有限公司(si)
本課程(cheng)主要介紹數(shu)據分析在生產(chan)運(yun)營過程(cheng)中(zhong)的應用(yong)(yong),適用(yong)(yong)于(yu)制造行(xing)業/保險行業的數據分析人員等。
本課程(cheng)的(de)(de)(de)(de)主要目(mu)的(de)(de)(de)(de)是(shi),幫助(zhu)學員(yuan)了解大(da)數(shu)(shu)據(ju)的(de)(de)(de)(de)本質,培(pei)養學員(yuan)的(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)意識和(he)數(shu)(shu)據(ju)思維,掌握常用(yong)(yong)的(de)(de)(de)(de)統計分(fen)析方法(fa)和(he)工(gong)具,以及(ji)生產、運營過程(cheng)中(zhong)的(de)(de)(de)(de)應用(yong)(yong),并以概(gai)率的(de)(de)(de)(de)方式來(lai)進行決(jue)策(ce),提升學員(yuan)的(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)分(fen)析及(ji)應用(yong)(yong)能(neng)力。
本課(ke)程具體內(nei)容包括:
1、 數據決(jue)策(ce)邏輯,數據決(jue)策(ce)路徑。
2、 數(shu)據分析(xi)過程,數(shu)據分析(xi)框架(jia)。
3、 數據分(fen)(fen)析方法,數據分(fen)(fen)析工(gong)具(ju)。
4、 概率分布,參數(shu)估計(ji),假設檢驗。
本課程從(cong)實(shi)際的(de)(de)(de)(de)業務需求(qiu)出(chu)發,結(jie)合(he)行(xing)業的(de)(de)(de)(de)典型應用特點,圍繞實(shi)際的(de)(de)(de)(de)商(shang)業問題,對數(shu)(shu)(shu)據分(fen)析(xi)及數(shu)(shu)(shu)據挖(wa)掘技術進行(xing)了全面的(de)(de)(de)(de)介紹(從(cong)數(shu)(shu)(shu)據收集(ji)與(yu)處(chu)理,到數(shu)(shu)(shu)據分(fen)析(xi)與(yu)挖(wa)掘,再到數(shu)(shu)(shu)據可視(shi)化和報(bao)告(gao)撰寫),通過大(da)量(liang)(liang)的(de)(de)(de)(de)操作演練,幫助學員掌握數(shu)(shu)(shu)據分(fen)析(xi)和數(shu)(shu)(shu)據挖(wa)掘的(de)(de)(de)(de)思路、方法、表達、工具,從(cong)大(da)量(liang)(liang)的(de)(de)(de)(de)企業經營數(shu)(shu)(shu)據中進行(xing)分(fen)析(xi),挖(wa)掘客戶(hu)行(xing)為特點,幫助運營團隊深入理解業務運作,以(yi)達到提升(sheng)學員的(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據綜合(he)分(fen)析(xi)能力,支撐運營決策的(de)(de)(de)(de)目的(de)(de)(de)(de)。
通過本課程的學習,達到如下(xia)目的:
1、 了解數據(ju)分析的本質,理(li)解數據(ju)決策的底層(ceng)邏輯
2、 學會搭建數據分析(xi)框架,熟悉常用(yong)的業務模型
3、 熟(shu)悉(xi)數據分析標(biao)準過程,能(neng)夠按步驟進(jin)行數據分析
4、 掌握常用統計(ji)分析方法,熟練使用Excel高級數據分析工具(ju)
5、 掌握常用(yong)的(de)概率分(fen)布,利用(yong)概率進行業務(wu)決策
6、 理(li)解(jie)大數(shu)定律,中心極限定理(li)等(deng)原理(li)
7、 熟(shu)練各種參數估(gu)計,假(jia)設檢驗的分布及(ji)應(ying)用(yong)
【學(xue)員(yuan)要求】
1、 每個學(xue)員自(zi)備一臺便攜機(必須)。
2、 便攜機中事(shi)先安裝好Excel 2013版(ban)本(建議2016版(ban)本以上)。
注(zhu):講(jiang)師可以提供試(shi)用版本軟(ruan)件(jian)及分析(xi)數據源。
【授(shou)課方式】
數據分析基礎 + 方法講解(jie) + 實際業(ye)務(wu)問(wen)題分析 + 工(gong)具實(shi)踐操作(zuo)
采用互動式(shi)教學,圍繞業務問題,展開數(shu)據分(fen)析(xi)過(guo)程,全過(guo)程演(yan)練操作(zuo),讓(rang)學員在分(fen)析(xi)、分(fen)享、講授、總結、自我(wo)實踐(jian)過(guo)程中獲得能力提升。
問題:什么(me)是數據思維?大數據決策的底層邏(luo)輯以及決策依據是什么(me)?
1、 數字化五大技術戰略:ABCDI戰略
2、 大數據的本質(zhi)
‐ 數據,是事物發展(zhan)和(he)變(bian)化過程中留(liu)下(xia)的痕跡
‐ 大數據不在(zai)(zai)于量大,而在(zai)(zai)于全(多(duo)維性)
‐ 業務導向還(huan)是技(ji)術導向
3、 大數據決策(ce)的底層邏輯(即四(si)大核心(xin)價(jia)值(zhi))
‐ 探索(suo)業務規律(lv)(lv),按規律(lv)(lv)來(lai)管(guan)理決(jue)策
案例:客流規律與排班及最佳營銷時機
案例(li):致命交通事故發生的時間規律(lv)
‐ 發現運營變化,定短板來運營決策
案例:考核周期導致的(de)員工月初懈怠
案例:工序信號異常監測(ce)設備(bei)故障(zhang)
‐ 理(li)清要素關(guan)系,找影響因素來決策
案例:情緒對(dui)于股(gu)市漲跌的影響(xiang)
案例(li):為何升職反而會(hui)增加離職風險?
‐ 預測未(wei)來趨勢(shi),通(tong)過預判進行決策
案例:惠普預測員工離職風險及(ji)挽留
案例(li):保險公司的車險預(yu)測與(yu)個性化保費定價(jia)
4、 大數據決(jue)策的三(san)個(ge)關(guan)鍵(jian)環節
‐ 業務(wu)數據化(hua):將(jiang)業務(wu)問題轉(zhuan)化(hua)為數據問題
‐ 數(shu)(shu)據(ju)信(xin)(xin)息化:提取數(shu)(shu)據(ju)中的(de)業務規律信(xin)(xin)息
‐ 信息策(ce)略(lve)化:基(ji)于規律形成業務應對策(ce)略(lve)
案例:用數據來識別喜(xi)歡賺“差(cha)價(jia)”的營業員
1、 數據分析(xi)的(de)六步曲(qu)
2、 步驟1:明確目的,確定分析思路
‐ 確(que)定分析目的:要(yao)解決什么樣的業務問題
‐ 確定(ding)分析(xi)思路:分解業務(wu)問題,構建分析(xi)框架
3、 步驟2:收集數據,尋找分析素材
‐ 明確(que)數據范圍(wei)
‐ 確定(ding)收集來(lai)源
‐ 確定收集方法
4、 步驟3:整理數據,確保數據質量
‐ 數據質(zhi)量評(ping)估
‐ 數據清洗(xi)、數據處理和變量處理
‐ 探索性分(fen)析(xi)
5、 步驟4:分析數據,尋找業務答案
‐ 選擇(ze)合適(shi)的分析方法
‐ 構建合適的分析模(mo)型
‐ 選(xuan)擇合適的分析工具(ju)
6、 步驟5:呈現數,解讀業務規律
‐ 選擇恰(qia)當的圖表
‐ 選(xuan)擇(ze)合適的(de)可視化工具
‐ 提煉業務含義
7、 步驟6:撰寫報告,形成業務策略
‐ 選擇報告種(zhong)類
‐ 完整的(de)報告結構
演練:產(chan)品(pin)精準(zhun)營(ying)銷(xiao)案(an)例分析(xi)
‐ 如何搭建精準(zhun)營銷分(fen)析框架
‐ 精(jing)準(zhun)營銷分析(xi)的過程和步(bu)驟(zou)
問題:數(shu)據分(fen)(fen)析(xi)方法的(de)種(zhong)類?分(fen)(fen)析(xi)方法的(de)不(bu)同應用(yong)場景?
1、 業務分析的三個階段
‐ 現狀分析:通(tong)過企業運營指標來發現規律及(ji)短板
‐ 原因分析:查找數據相關性,探尋目標影(ying)響因素
‐ 預測分(fen)析:合理配(pei)置資源,預判業(ye)務未來的趨勢(shi)
2、 常用的數(shu)據分析方(fang)法種類(lei)
‐ 描述性分析法(對比/分組/結構/趨勢/交叉…)
‐ 相關性分析法(相關/方差/卡方…)
‐ 預測性分析法(回歸/時序/決策樹/神經網絡…)
‐ 專題性分析法(聚類/關聯/RFM模型/…)
3、 統計分析基(ji)礎
‐ 統計分(fen)析(xi)兩大關鍵要素(類別、指標)
‐ 統計分析的操(cao)作模式(類別à指標)
‐ 統計分析三個操作步驟(統計、畫圖、解讀)
‐ 透(tou)視表的(de)三個組成部分
4、 常用的描述(shu)性指標(biao)
‐ 集中(zhong)程度:均值、中(zhong)位數、眾(zhong)數
‐ 離散程度:極差、方差/標準差、IQR
‐ 分(fen)布形態(tai):偏(pian)度(du)、峰度(du)
5、 基本分(fen)析方(fang)法及其適(shi)用場景
‐ 對(dui)比分(fen)析(查看數據差距,發現事(shi)物變化)
演練(lian):尋找用戶的(de)地(di)域分布特(te)征
演練:分析產品受歡(huan)迎(ying)情況(kuang)及貢獻大小
演練:用數(shu)據來探索(suo)增量不增收困(kun)境的解決方案
‐ 分(fen)(fen)布(bu)分(fen)(fen)析(xi)(查(cha)看數(shu)據分(fen)(fen)布(bu),探索業務層次)
演(yan)練:銀(yin)行用戶的消費(fei)水平和消費(fei)層(ceng)次(ci)分析
演練:客戶年齡分布/收入分布分析
案例:通信運(yun)營(ying)商的流(liu)量套餐劃分合(he)理(li)性的評(ping)估
演練:呼叫中(zhong)心接聽電(dian)話效率分析(呼叫中(zhong)心)
‐ 結構(gou)分析(查看指標構(gou)成,評估(gu)結構(gou)合理性(xing))
案例:增值業務收入結構分析(通信)
案例:物流費用(yong)成本(ben)結構分析(物流)
案例:中(zhong)移動用戶(hu)群動態結構(gou)分析(xi)
演練(lian):財(cai)(cai)務領域的(de)結構(gou)瀑布(bu)圖、財(cai)(cai)務收(shou)支的(de)變化瀑布(bu)圖
‐ 趨勢分析(發現事物隨(sui)時(shi)間(jian)的變化規律)
案例:破解零售店銷售規律
案例:手機銷(xiao)量的淡旺季分(fen)析
案例:微信(xin)用戶(hu)的活(huo)躍時(shi)間規(gui)律
演(yan)練:發現客流量的時(shi)間(jian)規律
‐ 交叉分析(從(cong)多(duo)個(ge)維度的數(shu)據指(zhi)標分析)
演練:用戶性別+地域分布分析
演練:不(bu)同(tong)客(ke)戶的產(chan)品偏(pian)好分析
演練(lian):不同學(xue)歷(li)用戶的套餐偏好分析
演練:銀(yin)行用戶的(de)違約影響因素分(fen)析
問題:掌握(wo)隨機事件的(de)規律性,利用概率來做最優決策(ce)
‐ 隨(sui)機事件與(yu)隨(sui)機變量(liang)
‐ 頻率與概率
‐ 概率分(fen)布及表(biao)示方式
2、 離散型變量概率分布
‐ 伯努利分布
案例:產品(pin)質量(liang)合格率
‐ 二項分布
案(an)例:保費設計與盈(ying)利分析(xi)
案(an)例:設備(bei)維修方案(an)設計
‐ 泊松分布
案例:最佳庫存量設計(ji)
案例:客服來電次數概(gai)率
案例:保險賠付概率計算
3、 連續型變(bian)量概率分布
‐ 均值分布
‐ 指(zhi)數分布
案(an)例:排(pai)隊時長評估
案例(li):來電時間間隔分(fen)析
案例:產品故障率及平均故障時間MTBF分布
案例:產(chan)品擔保期(qi)如何設計
‐ 正態分布
案例:產(chan)品銷售金額評(ping)估
4、 其他常用分布
‐ 分(fen)布
‐ 分布
‐ 分布
案(an)例:營業廳客流趨勢分析
1、 抽樣估計基本(ben)概念(nian)
2、 抽樣方式(shi)
3、 抽(chou)樣估計的(de)原理
‐ 大數據定律
‐ 中心(xin)極限定理
4、 參數估計—點估計
案例:汽車油(you)耗估計
案例:市場占有率(lv)估計
案例:產品壽(shou)命估計(ji)
5、 參數估計—區間估計
‐ 均(jun)值區間估計
案例:灌裝液(ye)的灌裝量評估
案例:藥效評估
案例:設(she)備穩定性評(ping)估
案例(li):信用卡(ka)刷卡(ka)金額估計
‐ 方差(cha)區間(jian)估計
案例:配(pei)件長度波動性檢驗
‐ 比例區間估計
案例(li):汽車占(zhan)有(you)率評估
案例:候選(xuan)人獲勝率(lv)評估
6、 抽樣(yang)誤(wu)差(cha)與樣(yang)本(ben)容量
問題:產品的(de)壽命是(shi)(shi)多少(shao)?新(xin)營(ying)銷手(shou)段是(shi)(shi)否(fou)有效提升產品銷量(liang)?新(xin)的(de)裝(zhuang)配方(fang)法(fa)能否(fou)提高產品質量(liang)?兩種配方(fang)的(de)效果是(shi)(shi)否(fou)有顯著(zhu)差異?
1、 假設(she)檢驗(yan)種類與作用
2、 假設檢驗的(de)基本思想(xiang)
3、 假設檢驗的基本(ben)步驟
‐ 拒(ju)絕域檢驗
‐ 顯(xian)著性檢驗
4、 均值檢(jian)驗
案例(li):包裝機是否正常工作
案例:牛奶是否摻(chan)水檢驗
案例(li):產(chan)品壽命合格性檢驗
案例(li):焦慮指數(shu)評估
5、 方差檢(jian)驗
案例:銅絲的(de)折斷力檢驗(yan)
案例:電池壽命波(bo)動檢驗
案例:車床精度檢驗
6、 比(bi)例檢(jian)驗(yan)
案例:滿意度調查評估
1、 獨立雙樣(yang)本假設檢(jian)驗
‐ 均值差異檢驗
案例:兩種(zhong)催化(hua)劑(ji)效果檢驗
案例:供應商交付(fu)周期(qi)差(cha)異評估
案(an)例(li):煙齡(ling)是否會導(dao)致膽固醇升高
‐ 方差差異檢驗
案(an)例:兩臺機器(qi)的穩定性比較(jiao)
2、 配對雙樣本假設檢驗
‐ 配對(dui)設計
‐ 配對雙樣本均值差異(yi)檢(jian)驗
案例(li):施肥對幼苗成(cheng)長影響
案例:基(ji)建(jian)螺旋(xuan)柱長度估(gu)計值與實際值差異評估(gu)
結束(shu):課程總(zong)結與問題答疑。
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