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    法兰克vs弗赖堡: 大数据时代的数据分析和挖掘(中级)

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    • 开课时间:2019年08月30日 09:00 周五 已结束
    • 结束时间:2019年08月31日 09:00 周六
    • 开课地点:深圳市
    • 授课讲师: 陈剑
    • 课程编号:364846
    • 课程分类:销售管理
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    课程编号 城市 培训讲师 上课时间 价格 点击报名
    364847 上海市 陈剑 2019-12-07 09:00 ¥4200元 点击报名
    364848 深圳市 陈剑 2019-12-14 09:00 ¥4200元 点击报名

    培训受众:

    各部门主管,财务部、市场部、营销部等相关部门工作人员。

    课程大纲:

    举办时间:2019年04月13-14日 上海? ? ?04月20-21日 深圳
    ? ? ? ? ? ? ? ? ?2019年08月23-24日 上海? ? ?08月30-31日 深圳
    ? ? ? ? ? ? ? ? ?2019年12月07-08日 上海? ? ?12月14-15日 深圳
    费  用:4200元/人 (包括培训、教材、午餐、以及上下午茶点等)
    授课对象:各部门主管,财务部、市场部、营销部等相关部门工作人员。
    注:本课程可为企业提供上门内训服务和咨询服务,欢迎来电咨询!


    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


    特别声明:本课程有若干演练环节,为了保证培训效果,请携带笔记本电脑并安装Office2016(也可以使用其他Office版本或者WPS2016,但有小部分功能不能实现),请预先准备。


    课 程 大 纲:
    一、概述:大数据在企业的应用


    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
    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
    3. 常用的大数据工具
    a) 数据分析工具
    b) 数据挖掘工具


    二、关键指标的分析方法
    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. 常用分析方法
    a) 对比分析
    b) 同比分析
    c) 交叉分析
    d) 构成分析
    2. 如何解读指标的变化(例如同比、环比如何分析其发生的变化)
    3. 通过在维度上的展开和分类,解读指标变化背后的原因
    4. 透过图形化的方法简化对数据变化的理解
    5. 原因分析的技巧,如何分析结果产生的真正原因
    a) 多维度场景下,如何发现哪一个维度是关键的维度?
    b) 如何更快的进行维度的遍历
    c) 如何使用图形化的方法对比多个维度的差异


    三、商业预测
    预测是企业重要的决策依据,企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。
    1.? ? 预测模型的类型概述
    2.? ? 如何选择合适的预测模型
    3.? ? 基于时间序列的一元回归预测,例如
    a) 如何预测公司明年、后年的营业收入
    b) 如何预测新年度生产成本
    2. 如何识别周期,发现季节性的规律
    3. 如何正确的解读有季节特征的时间序列的发展趋势
    4. 案例解析
    a) 数据周期分析
    b) 根据数据的趋势特征,发现其中的趋势变化规律


    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
    d) 风险预防:计算客户违约概率、发现违约的模式
    5. 数据挖掘实战演练


    五、数据可视化呈现
    图表和可视化技术可以使数据的展示更为直观,使数据的规律更容易被发现。同时,图表使信息的传递更为快速。本节讲述常用图表的正确使用方法以及一些专业图表的制作方式。
    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

    培训师介绍:

     
    陈剑老师
    主要背景资历:计算机专业硕士、微软认证专家、IPMP项目管理协会会员、经济分析师、国际职业培训师协会认证讲师。曾任某大型跨国公司运营总监,曾负责实施集团信息化(包括ERP和信息平台建立、流程再造)建设;历任项目经理,技术总监,副总经理等职务、熟悉整个公司的营运管理、财务管理、信息化管理、人事行政管理等工作。
    擅长课程:《实用企业数据统计和分析技术》、《专业幻灯片和图表制作技术》、《现代项目管理》、《新产品研发和客户需求分析》、《Excel、Access和PowerPoint在管理中的实战运用》
    曾服务过客户:中国移动(昆明、阳江、大庆、东莞、北京、深圳、江苏、佛山、哈尔滨)、中烟(广州、郴州)、东风汽车(武汉、十堰)、中海油(大亚湾、天津、上海、惠州)、北京交大、上海交大MBA班、国药控股(广州、昆明)、中纺粮油、黛安芬、巴鲁夫、中电广西、神州数码、日立电梯、科达、星河地产、凌阳科技、Bacardi、奇瑞汽车、大成集团、中信银行、复兴医药、虔东稀土、洲明科技、九星印刷、江铃汽车、兰州电信、中沙石化、沈鼓集团、立信集团、CTI论坛、渤海国际信托、麦格昆磁、恒安集团、三一重工、泰凯英、顶新、天威、松雷集团、丹宝利酵母、红蜻蜓、贺利氏古莎、爱施德、博深工具、雅致集成房屋、兴业银行(福州)、中轻南方炼糖纸业、龙头股份、华创证券、派克、大众医药、东软、蒙牛、东方航空、大连商品交易所、交银施罗德、雅芳、新世界集团、天合光能、哈尔斯、攀岭鞋业、福田医疗、银雁金融、泉林包装、卓志物流、东风置业、金域医疗检验、中钞特种防伪、金茂集团、海烟物流、中国测试技术研究院奇正藏药、深投投资、亿道电子等。

    本课程名称: 大数据时代的数据分析和挖掘(中级)

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