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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
2.如何识别周期,发现季节性的规律
3.如何正确的解读有季节特征的时间序列的发展趋势
4.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
讲 师 简 介:陈剑老师
主要背景资历:计算机专业硕士、微软认证专家、IPMP项目管理协会会员、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、熟悉整个公司的营运管理、财务管理、信息化管理、人事行政管理等工作。
擅长课程:《实用企业数据统计和分析技术》、《专业幻灯片和图表制作技术》、《现代项目管理》、《新产品研发和客户需求分析》、《Excel、Access和PowerPoint在管理中的实战运用》
曾服务过客户:中国移动(昆明、阳江、大庆、东莞、北京、深圳、江苏、佛山、哈尔滨)、中烟(广州、郴州)、东风汽车(武汉、十堰)、中海油(大亚湾、天津、上海、惠州)、北京交大、上海交大MBA班、国药控股(广州、昆明)、中纺粮油、黛安芬、巴鲁夫、中电广西、神州数码、日立电梯、科达、星河地产、凌阳科技、Bacardi、奇瑞汽车、大成集团、中信银行、复兴医药、虔东稀土、洲明科技、九星印刷、江铃汽车、兰州电信、中沙石化、沈鼓集团、立信集团、CTI论坛、渤海国际信托、麦格昆磁、恒安集团、三一重工、泰凯英、顶新、天威、松雷集团、丹宝利酵母、红蜻蜓、贺利氏古莎、爱施德、博深工具、雅致集成房屋、兴业银行(福州)、中轻南方炼糖纸业、龙头股份、华创证券、派克、大众医药、东软、蒙牛、东方航空、大连商品交易所、交银施罗德、雅芳、新世界集团、天合光能、哈尔斯、攀岭鞋业、福田医疗、银雁金融、泉林包装、卓志物流、东风置业、金域医疗检验、中钞特种防伪、金茂集团、海烟物流、中国测试技术研究院奇正藏药、深投投资、亿道电子等。
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? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?大数据时代的数据分析和挖掘
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本课程名称: 大数据时代的数据分析和挖掘
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授课内容与课纲相符0低0%
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课程大纲
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
2.如何识别周期,发现季节性的规律
3.如何正确的解读有季节特征的时间序列的发展趋势
4.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
讲 师 简 介:陈剑老师
主要背景资历:计算机专业硕士、微软认证专家、IPMP项目管理协会会员、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、熟悉整个公司的营运管理、财务管理、信息化管理、人事行政管理等工作。
擅长课程:《实用企业数据统计和分析技术》、《专业幻灯片和图表制作技术》、《现代项目管理》、《新产品研发和客户需求分析》、《Excel、Access和PowerPoint在管理中的实战运用》
曾服务过客户:中国移动(昆明、阳江、大庆、东莞、北京、深圳、江苏、佛山、哈尔滨)、中烟(广州、郴州)、东风汽车(武汉、十堰)、中海油(大亚湾、天津、上海、惠州)、北京交大、上海交大MBA班、国药控股(广州、昆明)、中纺粮油、黛安芬、巴鲁夫、中电广西、神州数码、日立电梯、科达、星河地产、凌阳科技、Bacardi、奇瑞汽车、大成集团、中信银行、复兴医药、虔东稀土、洲明科技、九星印刷、江铃汽车、兰州电信、中沙石化、沈鼓集团、立信集团、CTI论坛、渤海国际信托、麦格昆磁、恒安集团、三一重工、泰凯英、顶新、天威、松雷集团、丹宝利酵母、红蜻蜓、贺利氏古莎、爱施德、博深工具、雅致集成房屋、兴业银行(福州)、中轻南方炼糖纸业、龙头股份、华创证券、派克、大众医药、东软、蒙牛、东方航空、大连商品交易所、交银施罗德、雅芳、新世界集团、天合光能、哈尔斯、攀岭鞋业、福田医疗、银雁金融、泉林包装、卓志物流、东风置业、金域医疗检验、中钞特种防伪、金茂集团、海烟物流、中国测试技术研究院奇正藏药、深投投资、亿道电子等。
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? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?大数据时代的数据分析和挖掘
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本课程名称: 大数据时代的数据分析和挖掘
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