数据统计分析与数据挖掘

一、 企业经营分析与挖掘概述
1. 数据分析和挖掘的概念及定义
2. 经营分析的流程
3. 质量改进流程与数据分析方法
4. 常用的数据分析方法
5. 数据分析与挖掘工具简介
二、 指标分析
--本节重点分析应用指标的同时，我们应该如何透视指标背后的信息。
1. 常见的指标类型
a) 结果指标与过程指标
b) 静态指标与动态指标
c) 过程性能指标
2. 时间序列分析与对比分析：通过同比以及环比，静态对比以及时间序列对比等手段对比数据，判断发展趋势或者指标表现。
3. 箱线图分析：分析数据的分布趋势，可进行结构分析、产品和服务的质量判断等
4. 统计分组与结构分析：根据事先设定的数据水平将数据进行分段统计分析，再使用饼图、帕累托图等工具进行图表分析。
5. 因素分解：通过因果图、公式分解等手段对指标进行更为细化的分析。
6. 频数分析

三、 如何进行数据的分级汇总、多维分析
--多维统计和分析是企业数据分析的基础，并成为一个新的学科“商业智能”。本节深入浅出的介绍多维统计的概念以及以及分类汇总统计手段：
1. 多维分析的概念
2. 分析维度的概念：时间、空间、客户属性、终端方式、流向、拨打方式……
3. 分析指标: 用户数、通话量、通话费、ARPU、MOU、单次时长、平均单价……
4. 变化趋势分析（情况是否正常？）:环比、同比、定基比
5. 如何制作堆叠表、交叉表和嵌套表
6. 根据分析的目的我们如何选择主分析维度和辅助维度？
7. 多维分析演练：使用多维分析手段分析销售数据
四、 方差分析
--方差分析用于评估不同的营销手段所产生的效果，方差分析的结果经常作为其他分析结果的一部分。
1. 单因素方差分析，例如
如何判断不同促销方法效果是否存在差异
消费者年龄和套餐的选择是否有关系
2. 双因素差异分析，例如
销售地区和促销方式是否存在交互影响
不同的套餐和促销手段广告手段交互的影响
五、 市场调查与置信度分析
1. 如何策划一次市场调查
2. 如何进行有效的抽样调查
3. 调查误差的来源分析
4. 如何对抽样结果进行统计
5. 置信度分析：市场调查是企业经营决策的重要依据，市场调查的结果有多少可信性，或者说误差有百分之几？
a) 在市场调查取得的有限数据如何推论到整体?
b) 如何对样本的平均值进行95%的置信区间估计，并估计总体平均数?
c) 如何根据调查结果进行满意度分析市场调查取得的抽样数据如何推论到整体?
d) 如何保证调查结果的精确度?
六、 客户细分与个性化营销策划
1. 客户细分的价值
2. 客户细分与“1对1营销”的区别
3. 基于数据驱动的细分介绍
4. 基于数据驱动的细分的几种方法
5. 基于聚类细分方法的演练
6. 细分结果的应用

七、 关联分析与产品交叉捆绑销售的设计
1. 关联规则：研究客户购买产品的相关性，即所谓的“尿布和啤酒的关系”
2. 交叉销售与捆绑销售的概念
3. 交叉销售的实施步骤

八、 商业预测技术
--商业预测是企业构建销售指标体系必不可少的环节和手段，企业通过预测下一年度的市场规模、市场占有率、销售量等来制定来年的销售指标。本节包括以下内容：
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
4. 多元回归分析：如何分析多个因素对目标值的影响程度，例如
5. 回归分析演练
九、 制作分析图表
1. 市场分析报常用图表类型
2. 用实例说明不同的分析场景应该选用的专业图表类型
3. 为了让被报告者或者观众留下深刻的印象，我们应该如何展现

 回顾、总结、答疑