课程定位

面向应用型人员的大数据分析初级学习，围绕真实商业问题训练思维、过程、方法、工具和表达。数据呈现及分析报告部分按课堂需要讲解，相关课件供参考；不同主题深度与软件环境结合当期安排，不把案例预测视为确定结论。

学习收获

• 了解数据分析基础与基本过程。
• 建立分析框架思路，选择常用方法分析问题。
• 学习Excel高级数据分析库操作。
• 熟悉Power BI分析工具与减少重复处理的方法。

课程特色

• 结合通信、银行、呼叫中心、零售及物流等具名案例与操作演练，连接分析框架、模型和业务解读。
• 须自备便携电脑，预先安装Excel 2013或以上及Power BI Desktop；试用软件与数据源的提供范围、许可和当期环境请事先确认。

课程模块

第一部分：大数据的核心思维

• 问题：大数据的核心价值是什么？大数据是怎样用于业务决策？
• 1、大数据时代：你缺的不是一堆方法，而是大数据思维
• 2、大数据的本质
• 数据，是对客观事物的描述和记录
• 大数据不在于大，而在于全
• 3、大数据四大核心价值
• 用趋势图来探索产品销量规律
• 从谷歌的GFT产品探索用户需求变化
• 从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性
• 阿里巴巴预测经济危机的到来
• 从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析
• 4、大数据价值落地的三个关键环节
• 业务数据化
• 数据信息化
• 信息策略化
• 案例：喜欢赚“差价”的营业员（用数据管理来识别）

第二部分：数据分析基本过程

• 1、数据分析简介
• 数据分析的三个阶段
• 分析方法的三大类别
• 2、数据分析六步曲
• 3、步骤1：明确目的--理清思路
• 确定分析目的：要解决什么样的业务问题
• 确定分析思路：分解业务问题，构建分析框架
• 4、步骤2：数据收集—准备数据
• 明确收集数据范围
• 确定收集来源
• 确定收集方法
• 5、步骤3：数据预处理—准备数据
• 数据质量评估
• 数据清洗、数据处理和变量处理
• 探索性分析
• 6、步骤4：数据分析--寻找答案
• 选择合适的分析方法
• 构建合适的分析模型
• 选择合适的分析工具
• 7、步骤5：数据展示--观点表达
• 选择恰当的图表
• 选择合适的可视化工具
• 8、步骤6：报表撰写--观点表达
• 选择报告种类
• 完整的报告结构
• 9、演练：终端大数据精准营销案例赏析
• 如何搭建精准营销分析框架？
• 精准营销分析的过程和步骤？
• 精准营销分析结果呈现

第三部分：统计分析方法实战篇

• 问题：数据分析有什么方法可依?不同的方法适用解决什么样的问题？
• 1、数据分析方法的层次
• 描述性分析法（对比/分组/结构/趋势/交叉…）
• 相关性分析法（相关/方差/卡方…）
• 预测性分析法（回归/时序/决策树/神经网络…）
• 专题性分析法（聚类/关联/RFM模型/…）
• 2、统计分析基础
• 统计分析两大要素
• 统计分析三个步骤
• 3、统计分析常用指标
• 汇总方式：计数、求和、百分比（增跌幅）
• 集中程度：均值、中位数、众数
• 离散程度：极差、方差/标准差、IQR
• 分布形态：偏度、峰度
• 4、基本分析方法及其适用场景
• 对比分析（查看数据差距）
• 演练：寻找用户的地域分布规律
• 演练：寻找公司主打产品
• 演练：用数据来探索增量不增收困境的解决方案
• 案例：银行ATM柜员机现金管理分析（银行）
• 分组分析（查看数据分布）
• 案例：排班后面隐藏的猫腻
• 案例：通信运营商的流量套餐划分合理性的评估
• 演练：银行用户消费层次分析（银行）
• 演练：呼叫中心接听电话效率分析（呼叫中心）
• 演练：客服中心科学排班人数需求分析（客服中心）
• 演练：客户年龄分布/消费分布分析
• 结构分析（评估事物构成）
• 案例：用户市场占比结构分析
• 案例：物流费用占比结构分析（物流）
• 案例：中移动用户群动态结构分析
• 演练：用户结构/收入结构/产品结构的分析
• 趋势分析（发现事物随时间的变化规律）
• 案例：破解零售店销售规律
• 案例：手机销量的淡旺季分析
• 演练：发现产品销售的时间规律
• 交叉分析（多维数据分析）
• 演练：用户性别+地域分布分析
• 演练：不同区域的产品偏好分析
• 演练：不同教育水平的业务套餐偏好分析
• 5、综合分析方法及其适用场景（略）
• 综合评价法（多维指标归一）
• 案例：南京丈母娘选女婿分析表格
• 演练：人才选拔评价分析（HR）
• 杜邦分析法（关键因素分析-财务数据分析）
• 案例：运营商市场占有率分析（通信）
• 案例：服务水平提升分析（呼叫中心）
• 演戏：提升销量的销售策略分析（零售商/电商）
• 漏斗分析法（关键流程环节分析-流失率与转化率分析）
• 案例：电商产品销售流程优化与策略分析（电商）
• 演练：营业厅终端销售流程分析（电信）
• 演练：银行业务办理流程优化分析（银行）
• 矩阵分析法（产品策略分析-象限图分析法）
• 案例：工作安排评估
• 案例：HR人员考核与管理
• 案例：波士顿产品策略分析
• 6、最合适的分析方法才是硬道理。

第四部分：数据分析思路篇

• 问题：数据分析思路是怎样的？如何才能全面/系统地分析而不遗漏？
• 1、常用分析思路模型
• 2、企业外部环境分析（PEST分析法）
• 案例：电信行业外部环境分析
• 3、用户消费行为分析（5W2H分析法）
• 案例讨论：搭建用户消费习惯的分析框架（5W2H）
• 4、公司整体经营情况分析（4P营销理论）
• 5、业务问题专题分析（逻辑树分析法）
• 案例：用户增长缓慢分析
• 6、用户使用行为研究（用户使用行为分析法）
• 案例：终端销售流程分析

第五部分：数据分析策略

• 问题：数据多，看不明白，不知道从何处看出业务问题？
• 1、数据分析策略
• 先宏观，后微观
• 先整体，再部分
• 先普遍，再个别
• 先单维，再多维
• 先表象，再根因
• 先过去，再未来
• 2、数据解读要诀
• 看差距，找短板
• 看极值，评优劣
• 看分布，分层次
• 看结构，思重点
• 看趋势，思重点
• 看峰谷，找规律
• 看异常，找原因
• 3、解读要符合业务逻辑
• 案例：营业厅客流趋势分析

第六部分：数据呈现（根据需要讲解，课件留给学员参考）

• 1、常用图形类型及选择原则
• 2、基本图形画图技巧
• 3、图形美化原则
• 4、表格美化技巧
• 案例：绘图示例

第七部分：分析报告撰写（根据需要讲解，课件留给学员参考）

• 问题：如何让你的分析报告显得更专业？
• 1、分析报告的种类与作用
• 2、报告的结构
• 3、报告命名的要求
• 4、报告的目录结构
• 5、前言
• 6、正文
• 7、结论与建议

第八部分：Power Query预处理工具实战篇

• 1、Power BI组件框架
• Power Query超级查询器
• Power Pivot超级透视表
• Power View交互式图表工具
• 2、获取和转换（Power Query）
• 数据处理的常见问题
• PQ功能简介
• 3、多数据源读取
• 多数据源读取
• 演练：从文件/Excel/数据库/Web页获取数据源
• 4、数据组合/集成
• 数据的追加
• 变量的合并
• 文件夹合并
• 演练：数据集成（追加、合并、文件夹）
• 5、数据转换
• 数据表的管理
• 数据类型和格式
• 数据列的操作
• 数据行的操作
• 演练：数据预处理操作
• 6、PQ的本质—M语言
• 强大的M语言

第九部分：Power View交互式图表工具实战篇

• 问题：如何让你的分析结果更直观易懂？如何让数据“慧”说话？
• 1、图表类型与作用
• 2、常用图形及适用场景
• 3、Power view简介
• 4、常用图表制作
• 柱状图、条形图
• 折线图、饼图
• 5、复杂图形制作
• 双坐标图（不同量纲呈现）
• 对称条形图（对比）
• 散点图/气泡图（矩阵分析法）
• 瀑布图（成本、收益构成分析）
• 漏斗图（用户转化率分析）
• 演练：图表制作与演示
• 6、交互式图表
• 7、分层钻取
• 8、四种筛选器

第十部分：Power Pivot数据建模工具实战篇

• 1、Power Pivot简介
• 2、PP基本功能
• 数据分类
• 汇总方式
• 3、超级透视表
• 建模的核心：筛选器与计算器
• 建立多表关系模型
• 关系管理：新建、修改、删除
• 演练：数据预处理操作
• 4、度量值
• 度量值定义
• 度量值计算
• 度量值的双层筛选
• 演练：度量值使用
• 5、计算列
• 新建列
• 列与度量值的区别
• 6、DAX数据分析表达式
• DAX公式
• DAX运算符
• DAX函数
• DAX高级筛选函数
• 7、上下文
• 行上下文
• 筛选上下文
• 度量值的计算原理
• 上下文冲突时的上下文处理
• 结束：课程总结与问题答疑。

适合人群

销售、营业厅、呼叫中心、业务支撑、经营运营分析、网管网优及系统开发等对业务数据分析有基本需求的人员。

师资信息

傅老师，计算机软件与理论硕士研究生背景，研究数据挖掘和搜索引擎，曾在华为工作十年，具有五项国家专利及华为相关奖项经历，曾在英国、日本、荷兰和比利时市场参与项目。专注数据分析挖掘、机器学习、大数据系统部署及行业应用，教学以业务问题、分析框架、方法模型、工具操作、可视化解读和业务建议形成闭环。服务行业涉及通信、金融、航空、电商、制造和政府，客户包括华为、施耐德、富士康、平安、中国银行、西部航空、广州地铁、东风日产、良品铺子及大疆等。完整姓名、个人经历与当期授课安排以正式通知为准。

课程咨询与报名

了解本期课程安排、师资及报名事项，请联系新中华学习网：400-061-6586，也可使用本页下方的报名咨询表。具体开课安排以正式通知为准。

温馨提示：本文内容根据课程内容整理，各模块实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。