通信行業大數據分析與挖掘技術
講師：陳則 瀏覽次數(shu)：2571
課程描(miao)述INTRODUCTION
培訓講師：
課程價格：
培訓天數：日程(cheng)安排SCHEDULE
課程(cheng)大綱Syllabus
大數據分析與挖掘技術課程
培訓背景
電信市場經營分析是以探索企業關心的問題為目標，以數據為基礎，以定量分析為主要手段說明、預測和評價企業的經營活動，是發現市場經營機會和支撐策略實施的藝術。然而，很多地區的電信公司經營分析人員由于對分析流程、方法和軟件使用缺乏系統了解，缺乏對客戶、業務、營銷、競爭方面的深入分析，由此電信經營分析價值和意義大打折扣。在此背景下，為共同提升電信經營分析水平，學習和借鑒業界和同行先進方法，陳則老師結合多年的通信行業經驗，開發了此門課程。力求，幫助電信企業經營分析人員系統了解經營分析工作特點，掌握電信經營分析內容，了解電信經營分析流程，提高電信經營分析實戰能力，更好地服務于電信經營決策。
培訓收益
1、掌握了解經營分析的基本流程和框架
2、掌握經分的方法論
3、掌握常用經分工具的使用
4、掌握實戰經分的思路、步驟和成果呈現
培訓對象
核心經驗分析人員，各地市數據分析人員
課程大綱
第1章 引言與概念
1.1 引言
1.2 數據分析的概念
1.3 為什么要做數據分析
1.4 經營分析師需要的素質
1.5大數據時代下的數據挖掘
1.6本章小結
第2章 數據分析的流程
第3章 明確要解決的問題
3.1 問題從哪來？
3.2 如何確定我們的主要問題？（二八分析法）
3.3 決定問題的因素有哪些？（頭腦風暴法，魚骨圖分析法）
第4章 選用合適的指標體系
4.1 通信行業經營分析的指標如何分解？
4.2 如何選擇合適的通信行業經分指標？
第5章 收集數據
5.1 從通信行業經分系統導數據，遇到過哪些問題？
5.1.1 日期數據不能直接用
5.1.2 數值為什么不能直接求和？
5.1.3 姓名一樣，但是無法vlookup
5.1.4 有重復值怎么辦？
5.1.5 缺失值怎么處理？
5.1.6 極值（*值/最小值）怎么處理？
案例：營業廳日報的規范和匯總（工具：Excel）
5.2 從表單收集數據，遇到過哪些問題？
5.2.1 收回來的數據表格，格式不統一怎么處理？
5.2.2 數據表格能不能分權限來限制？
5.2.3 幾十張表格，如何快速的合并到一張大表里？
5.3 數據收集小工具推薦
5.3.1 一鍵去空行/空列
5.3.2 一鍵合并多個文件等等
案例：通信行業各地市報表的快速合并與拆分（工具：Excel）
第6章 數據分析
6.1 數據的描述性經營
6.1.1均值，中位數，眾數，方差，標準差等
6.2 數據的匯總經營
6.2.1 多工作表的數據為什么匯總很麻煩？
6.2.2 多工作表的數據匯總該如何解決？
6.2.3 數據透視表能做什么？
6.2.4 數據透視表的值字段設置：快速的求和、計數、百分比、累加百分比
6.2.5 如何實現透視表的順序和報表順序一致？自定義序列排序
案例：通信行業數據分析的重點客戶與重點產品怎么找？（工具：Excel/SPSS）
6.3 數據匯總出來后，該如何分析？
6.3.1 四大基本分析方法：對比、分類、分布、相關
案例：通信行業數據分析的客戶客單價在什么區間？（工具：Excel/SPSS）
案例：流量和客戶收入存在什么關系？（工具：Excel/SPSS）
6.3.2 對比/分類/分布/相關分析法：定義、原則、標準
6.3.2 中高級分析方法：
結構分析法
矩陣關聯分析法
案例：通信行業的產品，如何從市場占有率和增長率做分析？（工具：Excel/SPSS）
案例：通信行業的客戶，如何從客單價和忠誠度做分析？（工具：Excel）
案例：通信行業的團隊，如何從能力和態度做分析？（工具：Excel）
綜合評價分析法
案例：通信行業的客戶，如果利用RFM模型做客戶畫像？（工具：Excel）
回歸分析法
案例：通信行業的營銷費用與利潤直接有什么關系？（工具：Excel/SPSS）
預測/趨勢分析法等等
6.3.3常用的數據挖掘方法
假設檢驗
信度分析
列聯表分析
方差分析
案例：通信行業的手機品牌的銷售量差異是真的嗎？（工具： SPSS）
聚類分析
案例：通信行業的客戶，如何做特征提取，做畫像？（工具： SPSS）
因子分析法
多維分析法等等
第7章 數據結果的解讀
7.1 明確指標的計算法則
7.2 選擇一個基點，一個參照系
7.3 關注異常值
7.4 基于目的，轉動數據*，各種轉化
7.5 相互驗證，大膽假設，多方求證
7.6 把握趨勢或者規律
7.7 歸納總結，數清理明
第8章 用圖表表達，讓圖表說話（工具： Excel/SPSS）
8.1常用圖形介紹
8.2熱力圖介紹
8.3雷達圖介紹
8.4柏拉圖介紹
8.5其他常用圖形的演化
8.6圖表美化的技巧
8.7每種分析方法的常用圖形總結
第9章 經營分析實戰篇--找出目標客戶（工具： SPSS）
9.1 數據分析VS數據挖掘
9.2 案例演練：客戶匹配度建模，找到你的準客戶
9.3 客戶群細分、客戶獲取
案例演練：小康指數劃分，讓數據自動聚類
案例演練：裁判標準一致性分析，避免“黑哨”
案例演練：商場服務獎項評選
消費者品牌選擇模型分析
案例演練：品牌選擇模型分析，你的品牌適合哪些人群？
大數據分析與挖掘技術課程
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