郭振杰：数据分析赋能客户服务业务应用

《数据分析赋能客户服务业务应用》

【课程背景】

随着大数据技术逐步在企业端应用，越来越多的企业在利用数据技术提升管理效率和决策的科学性，数据分析技能成为了企业从业者的基本技能要求。能够进行分析，还要能进行表述，直观的进行问题的说明，提出问题的解决方案，是数据分析报告的内容。在客户信息数字化基本完成的电力行业，能够使用数据分析能力，是为客户提供更好服务的基础。本教程提供数据分析的思路和方法，如何用数据分析和表述问题，Python基础和数据分析、清晰以及数据图表生成，分析指标的建立，自动运营管理。从而在工作中更好的完成工作，取得更好的成绩。

【课程收益】

培训完结后，学员能够：

² 数据分析的作用和价值

² 常用的数据分析思维和方法

² 常用数据分析工具Excel、Python、BI等

² Python的基础语法

² 用Python实现数据清洗、数据分析、图表生成

² SQL语句的编写和数据分析

² 直观分析图形图标的应用及实现

【课程对象】职场人员

【课程时长】4天 (6小时/天）

【培训形式】教授+实操。

整个课程过程，将理论和实操进行有机结合，边展开理论，边学习工具实现。现场演示，学员跟随，可以使学员快速掌握理论和工具。

【课程大纲】

基础阶段（2天）：

基础阶段，主要培养学员的数据思维、数据分析方法和数据分析工具的初步使用能力。使学员了解数据思维的价值，如何培养，掌握基础的数据分析方法，掌握如何通过数据分析方法去解决工作中的问题。并掌握初步的Excel进行数据处理和简单图标制作，掌握初步的python基础和分析方法，为进一步通过数据分析赋能业务打好基础。

1、数据分析基础

本小节介绍数据思维模式，数据思维模式的价值，如何培养数据思维模式和数据敏感度。介绍数据分析的作用和价值，通过案例介绍数据分析如何驱动业务决策，让学员对数据分析有初步的了解。

详细内容：

1. 数字经济开始，数据成为核心生产力资源

2. 数据分析思路、步骤

3. 数据分析的关键点

4. 数据分析常见类型

5. 数据分析思维培养方式

6. 数据敏感度的培养方式

7. 用数据驱动决策

2、数据分析的思维方法

本小节结合案例介绍数据分析的9种基础分析方法，这些数据分析方法如何运用到业务中。并通过具体的案例，介绍多种方法组合应用的情况。同时简单介绍一下数据分析的常见工具，方便学员后期对工具的选择和学习。简单介绍数据的获取方式和治理的必要性，为后期数据治理的具体操作打下基础。

详细内容：

1. 数据分析工具介绍

2. 数据获取与治理

3. 分析方法（结合案例）

1) 5W2H分析方法

2) 逻辑树分析方法

3) 行为分析方法

4) 多维度拆解分析方法

5) 对比分析方法

6) 假设检验分析方法

7) 相关分析方法

8) 群组分析方法

9) 漏斗分析方法

4. 用数据分析解决工作中的问题

3、数据分析工具基础（实操）

本小节结合实操，介绍Excel具备的统计分析功能，以及能够实现的图表制作的效果，介绍常用的统计分析功能。介绍Python的基础知识，初步的数据结构的使用，python读写Excel的方法。使学员具备python的初步使用能力，便于后边深度应用的开展。现场指导学员操作。

详细内容：

1. Excel数据分析基础介绍与实操

2. Python数据分析基础

1) Python基础语法

2) Python流程控制结构

3) Python函数与模块

4) Numpy模块数据结构

5) Pandas模块数据结构与常用操作

6) 使用Pandas读/写Excel数据

4、数据分析中的描述统计学

本小节简单介绍统计学知识在业务中常用的描述统计学的知识，使学员掌握用数据描述业务的基本能力。同步介绍如何用python生成相关数据，如何用python完成常用的统计分析工作。

详细内容：

1. 用描述统计学说明业务

1) 集中量数

2) 权重预估

3) 数据分布

2. Python使用Pandas进行统计分析（实操）

1) 基础分析

2) 分组分析

3) 分布分析

4) 交叉分析

高级应用阶段（2天）：

本阶段在第一阶段的基础上，更深层应用数据分析技术。在了解初步的Excel分析和python分析的基础上，介绍更深层次的分析图表的作用和如何制作，如何通过分析图表更好地表述业务。介绍基础数据的清洗和治理工作如何通过python实现。介绍企业业务指标体系的价值，如何通过业务指标与python实现业务的自动化运营和管理，提高服务水平和业务水平。并介绍更高级的SQL的基础知识，以及统计分析语句的编写。

1、Python实现业务自动化运营

本小节结合案例，详细介绍业务指标和指标体系如何建立，通过指标体系的建立和自动分析的工作，可以完成日常业务的自动管理和运营工作。可以及时发现业务中的问题，可以及时查找原因，并提出解决方案。

详细内容：

1. 数据分析的基础--数据分析指标

2. 客户指标的建立方法

3. 指标体系与客户服务

4. 分析指标体系的价值

5. 指标体系的建立方法和过程

6. 通过python结合指标体系形成自动化分析

2、数据分析可视化及实现（实操）

本小节结合案例详细介绍各类常用统计图表，各图表的适用场景，如何利用这些统计图表更好地表述业务和问题。如何通过Excel 和python方便的生成这些图表。经过本节培训，结合前边内容，学员可以编写综合应用脚本，提高日常工作效率。

详细内容：