大數據分析綜合能力提升實(shí)戰

【培訓對象】
銷(xiāo)售部門(mén)、營(yíng)業(yè)廳、呼叫中心、業(yè)務(wù)支撐、經(jīng)營(yíng)分析部、運營(yíng)分析部等對業(yè)務(wù)數據分析有基本要求的相關(guān)人員。

【培訓收益】

第一部分：數據核心理念—數據思維篇
問(wèn)題：什么是數據思維？大數據決策的底層邏輯以及決策依據是什么？
1、數字化五大技術(shù)戰略：ABCDI戰略
A：人工智能，目的是用機器模擬人類(lèi)行為
B：區塊鏈，構建不可篡改的分布記賬系統
C：云計算，搭建按需分配的計算資源平臺
D：大數據，實(shí)現智能化的判斷和決策機制
I：物聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現萬(wàn)物互聯(lián)通信的基礎架構
2、大數據的本質(zhì)
數據，是事物發(fā)展和變化過(guò)程中留下的痕跡
大數據不在于量大，而在于全（多維性）
業(yè)務(wù)導向還是技術(shù)導向
3、大數據決策的底層邏輯（即四大核心價(jià)值）
探索業(yè)務(wù)規律，按規律來(lái)管理決策
案例：客流規律與排班及最佳營(yíng)銷(xiāo)時(shí)機
案例：致命交通事故發(fā)生的時(shí)間規律
發(fā)現運營(yíng)變化，定短板來(lái)運營(yíng)決策
案例：考核周期導致的員工月初懈怠
案例：工序信號異常監測設備故障
理清要素關(guān)系，找影響因素來(lái)決策
案例：情緒對于股市漲跌的影響
案例：為何升職反而會(huì )增加離職風(fēng)險？
預測未來(lái)趨勢，通過(guò)預判進(jìn)行決策
案例：惠普預測員工離職風(fēng)險及挽留
案例：保險公司的車(chē)險預測與個(gè)性化保費定價(jià)
4、大數據決策的三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節
業(yè)務(wù)數據化：將業(yè)務(wù)問(wèn)題轉化為數據問(wèn)題
數據信息化：提取數據中的業(yè)務(wù)規律信息
信息策略化：基于規律形成業(yè)務(wù)應對策略
案例：用數據來(lái)識別喜歡賺“差價(jià)”的營(yíng)業(yè)員
第二部分：數據分析過(guò)程—流程步驟篇
1、數據分析的六步曲
2、步驟1：明確目的，確定分析思路
確定分析目的：要解決什么樣的業(yè)務(wù)問(wèn)題
確定分析思路：分解業(yè)務(wù)問(wèn)題，構建分析框架
3、步驟2：收集數據，尋找分析素材
明確數據范圍
確定收集來(lái)源
確定收集方法
4、步驟3：整理數據，確保數據質(zhì)量
數據質(zhì)量評估
數據清洗、數據處理和變量處理
探索性分析
5、步驟4：分析數據，尋找業(yè)務(wù)答案
選擇合適的分析方法
構建合適的分析模型
選擇合適的分析工具
6、步驟5：呈現數，解讀業(yè)務(wù)規律
選擇恰當的圖表
選擇合適的可視化工具
提煉業(yè)務(wù)含義
7、步驟6：撰寫(xiě)報告，形成業(yè)務(wù)策略
選擇報告種類(lèi)
完整的報告結構
演練：產(chǎn)品精準營(yíng)銷(xiāo)案例分析
如何搭建精準營(yíng)銷(xiāo)分析框架
精準營(yíng)銷(xiāo)分析的過(guò)程和步驟
第三部分：數據分析方法—統計方法篇
問(wèn)題：數據分析方法的種類(lèi)？分析方法的不同應用場(chǎng)景？
1、業(yè)務(wù)分析的三個(gè)階段
現狀分析：通過(guò)企業(yè)運營(yíng)指標來(lái)發(fā)現規律及短板
原因分析：查找數據相關(guān)性，探尋目標影響因素
預測分析：合理配置資源，預判業(yè)務(wù)未來(lái)的趨勢
2、常用的數據分析方法種類(lèi)
描述性分析法（對比/分組/結構/趨勢/交叉…）
相關(guān)性分析法（相關(guān)/方差/卡方…）
預測性分析法（回歸/時(shí)序/決策樹(shù)/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )…）
專(zhuān)題性分析法（聚類(lèi)/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…）
3、統計分析基礎
統計分析兩大關(guān)鍵要素（類(lèi)別、指標）
統計分析的操作模式（類(lèi)別指標）
統計分析三個(gè)操作步驟（統計、畫(huà)圖、解讀）
透視表的三個(gè)組成部分
4、常用的描述性指標
集中程度：均值、中位數、眾數
離散程度：極差、方差/標準差、IQR
分布形態(tài)：偏度、峰度
5、基本分析方法及其適用場(chǎng)景
對比分析（查看數據差距，發(fā)現事物變化）
演練：尋找用戶(hù)的地域分布特征
演練：分析產(chǎn)品受歡迎情況及貢獻大小
演練：用數據來(lái)探索增量不增收困境的解決方案
分布分析（查看數據分布，探索業(yè)務(wù)層次）
演練：銀行用戶(hù)的消費水平和消費層次分析
演練：客戶(hù)年齡分布/收入分布分析
案例：通信運營(yíng)商的流量套餐劃分合理性的評估
演練：呼叫中心接聽(tīng)電話(huà)效率分析（呼叫中心）
結構分析（查看指標構成，評估結構合理性）
案例：增值業(yè)務(wù)收入結構分析（通信）
案例：物流費用成本結構分析（物流）
案例：中移動(dòng)用戶(hù)群動(dòng)態(tài)結構分析
演練：財務(wù)領(lǐng)域的結構瀑布圖、財務(wù)收支的變化瀑布圖
趨勢分析（發(fā)現事物隨時(shí)間的變化規律）
案例：破解零售店銷(xiāo)售規律
案例：手機銷(xiāo)量的淡旺季分析
案例：微信用戶(hù)的活躍時(shí)間規律
演練：發(fā)現客流量的時(shí)間規律
交叉分析（從多個(gè)維度的數據指標分析）
演練：用戶(hù)性別+地域分布分析
演練：不同客戶(hù)的產(chǎn)品偏好分析
演練：不同學(xué)歷用戶(hù)的套餐偏好分析
演練：銀行用戶(hù)的違約影響因素分析
第四部分：數據分析方法—分析框架篇
問(wèn)題：如何才能全面/系統地分析而不遺漏？如何分解和細化業(yè)務(wù)問(wèn)題？
1、業(yè)務(wù)分析思路和分析框架來(lái)源于業(yè)務(wù)模型
2、常用的業(yè)務(wù)模型
外部環(huán)境分析：PEST
業(yè)務(wù)專(zhuān)題分析：5W2H
競品/競爭分析：SWOT、波特五力
營(yíng)銷(xiāo)市場(chǎng)專(zhuān)題分析：4P/4C等
3、用戶(hù)行為分析（5W2H分析思路和框架）
WHY：原因（用戶(hù)需求、產(chǎn)品亮點(diǎn)、競品優(yōu)劣勢）
WHAT：產(chǎn)品（產(chǎn)品喜好、產(chǎn)品貢獻、產(chǎn)品功能、產(chǎn)品結構）
WHO：客戶(hù)（基本特征、消費能力、產(chǎn)品偏好）
WHEN：時(shí)間（淡旺季、活躍時(shí)間、重購周期）
WHERE：區域/渠道（區域喜好、渠道偏好）
HOW：支付/促銷(xiāo)（支付方式、促銷(xiāo)方式有效性評估等）
HOW MUCH：價(jià)格（費用、成本、利潤、收入結構、價(jià)格偏好等）
案例討論：結合公司情況，搭建用戶(hù)消費習慣的分析框架（5W2H）

結束：課程總結與問(wèn)題答疑。 

• 贏(yíng)在開(kāi)門(mén)紅——養老金、教育金銷(xiāo)售技能提升實(shí)戰訓練

   

  第一講：后疫情時(shí)期的保險業(yè)更值得期待一、我國保險行業(yè)發(fā)展的趨勢1.未來(lái)更好：我國保險行業(yè)歷年發(fā)展的大趨勢1）19年前的發(fā)展趨勢2）今年的迅速恢復2.未來(lái)更強：保險深度和密度增長(cháng)的大空間3.未來(lái)更穩：監管守護行業(yè)可持續發(fā)展二、后疫情時(shí)期保險發(fā)展的機遇（一）經(jīng)濟大形勢的變化1.國際形式2.政府工作報告解讀3.回歸理..

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• 大數據及人工智能背景下消費和小微信貸線(xiàn)上獲客、產(chǎn)品設計、風(fēng)控應對策略

   

  第一部分：金融科技發(fā)展狀況的介紹一、金融科技的現狀與發(fā)展趨勢（一）宏觀(guān)背景1、金融科技（支付寶人臉識別技術(shù)、APPLEPAY、虹膜技術(shù)、二維碼支付技術(shù)）2、利率市場(chǎng)化3、金融脫媒（二）移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展使互聯(lián)網(wǎng)金融成為可能1、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)2、移動(dòng)支付技術(shù)3、H5、APP（三）互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)的顛覆和沖..

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  【課程導言】：移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代下，實(shí)體門(mén)店面臨巨大的挑戰，同時(shí)也是一種機會(huì )。馬云說(shuō)：不是實(shí)體門(mén)店不行了，而是你的實(shí)體門(mén)店不行了。面臨新的沖擊實(shí)體店如何進(jìn)行創(chuàng )新，如何守住老陣地，如何利用新武器，這是所有實(shí)體連鎖共同面臨的問(wèn)題。課程從互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境對我們的實(shí)體店挑戰和我們面臨的消費者消費習慣和方式的的變化入手，通過(guò)分析新零售良品鋪子，海瀾之家，名創(chuàng )優(yōu)品的..

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  課程背景：未來(lái)人貨場(chǎng)一切數字化，數據將成為一種資源，沒(méi)有數據沒(méi)有未來(lái)，企業(yè)如何構建自己的大數據未來(lái)？人工智能已經(jīng)來(lái)臨，人工智能在營(yíng)銷(xiāo)板塊的應用本質(zhì)就是大數據營(yíng)銷(xiāo)！企業(yè)的ERP、CRM、報表等等僅僅是零散的死數據，如何激活流動(dòng)產(chǎn)生閉環(huán)，產(chǎn)生效益？經(jīng)驗將成為負債，未來(lái)將利用數據產(chǎn)品規劃、定位、策劃、人群分析、活動(dòng)策劃，數據成為商業(yè)的起點(diǎn)！人為..

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• 電商互聯(lián)網(wǎng)智能商業(yè)：大數據營(yíng)銷(xiāo)分析與落地實(shí)踐

   

  課程背景：數據是未來(lái)企業(yè)唯一資源，大數據營(yíng)銷(xiāo)意味著(zhù)高效、精準、成本低、全自動(dòng)化，讓企業(yè)從人海戰、廣告戰、渠道戰的泥潭中拔出來(lái)為什么搜索廣告效果差了？為什么團購效果也差了？為什么傳統的用戶(hù)細分、STP在大數據提出的用戶(hù)畫(huà)像面前蒼白了？為什么獨角獸全靠增長(cháng)黑客模式崛起？企業(yè)未來(lái)如何搭建科學(xué)的大數據營(yíng)銷(xiāo)隊伍，建立科學(xué)的數字營(yíng)銷(xiāo)體！通過(guò)互動(dòng)獲取數據，..

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• 大數據基礎原理與應用

   

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