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大数据时代的数据分析和挖掘 适用学员 本课程属于数据分析和挖掘的入门课程，适用各部门经常需要分析数据的学员，具有基本的Excel基础。 课程背景 “大数据”的概念出现至今已经十多年了，然而，企业的多数员工，还在使用原始低效的统计和分析方法，对数据的分析只停留在数据和信息的简单汇总和流水帐式的通报，缺乏对客户、业务、营销、竞争方面的深入分析，结果决策者只能凭着本能的反应来运作，决策存在很大的失误风险。 本课程着眼于数据分析的思路和工具方法，教授如何挖掘数据背后的规律和隐含的信息。通过学习本课程您将可以更高效的处理日常的分析任务，并能系统的分析业务问题，为决策提供更佳参考。 学习本课程您将可以掌握以下内容： 1. 了解大数据的概念，大数据如何跟企业业务相结合，明确未来的学习 方向2. 学会查看数据指标，识别指标背后隐含的信息 3. 学会使用常用分析方法，提升分析工作的效率的规范性 4. 学会对未来做出预测，提前对市场的变化做出反应 5. 了解数据挖掘技术有别于传统分析方法的优势，学习数据挖掘的入门知识 4说明 本次课程的目的是教授数据分析的思维和部分方法，课程中有若干演练环节，需要用到分析工具。因此本课程需要学员提前安装powerbi用于课程的演练。 授课时间 两天，上午9:00-12:00，下午13:30-16:30 课程大纲 一、 概述：大数据在企业的应用 本章节为理论讲授 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 d) 案例：数据分析能力影响竞争力案例 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 d) 案例：数字化运营的案例 3. 常用的大数据工具 a) 数据分析工具 b) 数据挖掘工具 二、 数据清洗 1. 数据清洗的概念和步骤 2. 不同场景的数据清洗策略 3. 多文件合并的技巧 不规则表清洗实战演练 三、 分析方法入门 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. 趋势分析 2. 对比分析 3. 同比分析 4. 交叉分析 5. 构成分析 此部分含实战演练 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 5. 数据挖掘实战演练（调研数据的分析案例） 五、 数据可视化呈现 主要介绍不同图表的使用场景 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
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