数据分析课程体系

【课程大纲】部分:认识数据分析问题:数据分析是神马数据分析基本过程?1、数据分析面临的常见问题Ø不知道分析什么(分析目的不明确)Ø不知道怎样分析(缺少分析方法)Ø不知道收集什么样的数据(业务理解不足)Ø分析完了然后呢(不了解分析过程)Ø看不懂数据表达的意思(数据解读能力差)Ø担心分析不够全面(分析思路不系统)2、认识数据分析Ø什么是数据分析Ø数据分析的三大作

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部分:一般财务分析一、财务分析的作用与方法1)财务分析的概念2)财务分析的作用3)财务分析的方法二、财务比率分析1)反映企业盈利能力的比率2)反映企业偿债能力的比率3)反映企业负债能力的比率4)反映企业资产效率的比率5)反映企业成长能力的比率6)反映企业社会贡献的比率7)反映上市公司状况的比率三、现金流量表的分析1)现金流量结构分析2)盈余质量分析3)产业链

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【课程大纲】部分:数据集基础知识(了解你的数据集)1、数据集概述2、数据集的类型3、数据集属性的类型Ø标称Ø序数Ø度量4、数据质量三要素Ø准确性Ø完整性Ø一致性5、数据预处理的内容Ø数据清理(缺失值、离群值的处理方法)Ø数据归约(维灾难、维归约、主成分分析)Ø特征子集选择Ø特征创建/属性构造Ø数据离散化和二元化Ø属性/变量转换6、数据探索性分析Ø统计汇总Ø可

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部分:解构大数据---大数据的战略与大数据思维1、大数据时代已经来临2、大数据的三维理解理论技术实践3、大数据的4V特征大规模(Volume)多样性(Variety)高速度(Velocity)价值性(Value)4、大数据战略——定位决定你的地位数据即资产“数据化运营”转变为“运营数据”“搜索引擎”转变为“推荐引擎”5、大数据思维——思路决定你的出路定量思维

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单元:数据化市场营销理念与行业数据解读1.数据分析对于市场营销的启示1.1历史故事的引导了解何谓数据以及对数据的应用【故事引导】1.2数据的归纳了解何谓大数据【数据分析】1.3案例说明大数据分析带给营销的改变【案例分析】1.4市场营销的战略目标【案例讨论】1.5数据营销理论的发展【课堂讲授】2.行业数据解读2.1行业增长数据解读【课堂讲解】2.2消费人群变化

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 【课题背景】ToB端垂类电商的运营,需要通过数据分析挖掘客户需求,指导日常运营业务的开展,提升整体业务效率,为整体行业的数字化转型提供资源、物料等对接的互联网解决方案。由于ToB业务的专业耦合性较高,运营团队成员多是行业内的从业人员,对整体电商化的运营和数据指导缺少系统性的了解和认知。在实际工作中,通常出现以下问题:对整体运营增长模型缺少系统性的了解,无法

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【课题背景】ToB端垂类电商的运营,需要通过数据分析挖掘客户需求,指导日常运营业务的开展,提升整体业务效率,为整体行业的数字化转型提供资源、物料等对接的互联网解决方案。由于ToB业务的专业耦合性较高,运营团队成员多是行业内的从业人员,对整体电商化的运营和数据指导缺少系统性的了解和认知。在实际工作中,通常出现以下问题:对整体运营增长模型缺少系统性的了解,无法用

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一、数据思维的基础认知(2小时)数据分析的目的是科学决策,赋能业务效率数据思维,是“数据+算力+算法”的融合数据,从人工录入数据到互联网物联网自动获取算力,从人脑+BI报表,到到云计算         算法,模型思维,从人工建模到AI智能数据分析的流程:建立模型、数据采集、数据分析和数据应用商业模型:围绕业绩和利润增长模型数据采集:依托业务中台实现数据流入数

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【课程背景】电商平台的数据分析,可以有效帮助电商平台运营者发现业务运营中的问题,支撑其运营决策和优化运营策略。本次课程内容主要基于中建电商现有的业务做数据分析,帮助运营人员和商务人员更有效展开运营工作。【课程对象】平台产品运营、供应商管理等【课程收获】了解垂类电商整体经营模型架构掌握对当下主营业务展开数据分析的方法能够就分析结果提出改善型对策【课程时长】1天

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【课程背景】数据分析是项目运营的核心,是判定项目运营动作有效性的晴雨表。通过后台的运营数据分析,可以分析用户数据导出产品规划,可以分析出关键动作是否有效。进而指导接下来的工作的开展,对于项目运营来说,数据分析是至关重要的动作,是每个做运营的必须要掌握的一门核心技能。【课程收获】了解数据分析的意义、应用场景和常用方法了解当前基于销售额的数据分析的主流分析方法和

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【课题背景】数据分析是可以给到日常业务人员和管理人员实现业务提效和科学决策以支撑。伴随数字化转型的深入,越来越多的业务环节有了可以更多数据可供工作使用,但如何对如此诸多的数据做好数据分析,能够支撑业务和管理,就要研究数据分析的思维和方法,从底层原理和工具的应用等方面掌握数据分析的方法。【参与人员】本课程适宜于:全体成员【学员收获】了解数据分析的价值掌握数据分

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【课题背景】数据分析是可以给到日常业务人员和管理人员实现业务提效和科学决策以支撑。伴随数字化转型的深入,越来越多的业务环节有了可以更多数据可供工作使用,但如何对如此诸多的数据做好数据分析,能够支撑业务和管理,就要研究数据分析的思维和方法,从底层原理和工具的应用等方面掌握数据分析的方法。【参与人员】本课程适宜于:全体成员【学员收获】了解数据分析的价值了解数据分

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【课题背景】数据分析是可以给到日常业务人员和管理人员实现业务提效和科学决策以支撑。伴随数字化转型的深入,越来越多的业务环节有了可以更多数据可供工作使用,但如何对如此诸多的数据做好数据分析,能够支撑业务和管理,就要研究数据分析的思维和方法,从底层原理和工具的应用等方面掌握数据分析的方法。【参与人员】本课程适宜于:全体成员【学员收获】了解数据分析的价值了解数据分

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【课程背景】公司业务部门在长期的业务拓展过程中累计了大量的原始数据,如何从这些数据中发现问题,找到影响业绩的因素,是数据的价值所在。本节课,将系统性帮助业务人员掌握数据分析的方法,赋能业务人员,通过数据分析找到提升业绩的突破点和方法。【适宜人员】业务人员【学员收获】了解数据分析的整个思路和方法掌握常见的销售分析模型掌握常见问题的提升策略和方法【学习时长】6小

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【课题背景】通过分析管理片区的经营情况,发现终端存在的问题,最终通过营销人员的指导,以市场局和国家局的要求提升终端店的综合能力。【参与人员】本课程适宜于:市场人员【学员收获】【1小时】了解数据分析赋能业务管理提升的原理【3小时】掌握终端数据分析的方法【2小时】就相关问题提出优化改进的方案【课程大纲】数据分析指导工作优化的原理和方法【案例导入】某烟草公司基于终

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