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李勇

基于数据统计与分析的企业运营管理

李勇 / 酒店战略思维讲师

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课程大纲

【课程目标】

本课程为初级课程,面向业务部门的数据分析综合能力提升,主要使用统计分析方法,解决业务问题。一般情况下,在企业中有80%的数据分析工作(比如业务分析、经营分析等等),都可以使用简单的统计分析方法来解决,关键在于发现企业运营过程中的业务规律及业务问题,进而提出业务策略及建议,供企业领导进行决策。

本课程覆盖了如下内容:

数据分析基础,数据分析过程

数据分析方法,数据分析思路。

数据可视化呈现,数据报告撰写。

本课程从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,对数据分析及数据挖掘技术进行了全面的介绍(从数据收集与处理,到数据分析与挖掘,再到数据可视化和报告撰写),**大量的操作演练,帮助学员掌握数据分析和数据挖掘的思路、方法、表达、工具,从大量的企业经营数据中进行分析,挖掘客户行为特点,帮助运营团队深入理解业务运作,以达到提升学员的数据综合分析能力,支撑运营决策的目的。

**本课程的学习,达到如下目的:

了解数据分析基础知识,掌握数据分析的基本过程。

学会数据分析的框架和思路,掌握常用数据分析方法来分析问题。

熟悉数据分析的基本过程,掌握Excel高级数据分析库操作。

熟练使用图表制作工具,掌握图表美化原则,正确使用图表来表达观点。

掌握数据分析报告的写作技巧及要点,全面正确地呈现分析结果。

【授课时间】9小时

【授课方式】数据分析基础 方法讲解 实际业务问题分析 Excel实践操作采用互动式教学,围绕业务问题,展开数据分析过程,全过程演练操作,让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。

【课程大纲】

**部分:认识数据分析

问题:数据分析是神马?数据分析基本过程?

数据分析面临的常见问题

不知道分析什么(分析目的不明确)

不知道怎样分析(缺少分析方法)

不知道收集什么样的数据(业务理解不足)

不知道下一步怎么做(不了解分析过程)

看不懂数据表达的意思(数据解读能力差)

担心分析不够全面(分析思路不系统)

认识数据分析

什么是数据分析

数据分析的三大作用

数据分析的三大类别

案例:

数据分析需要什么样的能力

懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现

大数据应用的四层结构

数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层

数据分析与挖掘在企业中的应用

第二部分:数据分析基本过程

数据分析的六步曲

步骤1:明确目的--理清思路

先有数据还是先有问题?

确定分析目的

确定分析思路

步骤2:数据收集—理清思路

明确收集数据范围

确定收集来源

确定收集方法

演练:

步骤3:数据预处理—寻找答案

数据清洗、转化、提取、计算

数据质量评估

演练:

步骤4:数据分析--寻找答案

分析方法选择

构建合适的分析模型

分析工具选择

步骤5:数据展示--观点表达

选择合适的可视化工具

选择恰当的图表

步骤6:报表撰写--观点表达

选择报告种类

完整的报告结构

数据分析的三大误区

案例:

第三部分:数据分析方法篇

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?

数据分析方法的层次

基本分析法(对比/分组/结构/趋势/…)

综合分析法(交叉/综合评价/杜邦/漏斗/…)

高级分析法(相关/方差/验证/回归/时序/…)

数据挖掘法(聚类/分类/关联/RFM模型/…)

基本分析方法及其适用场景

对比分析(查看数据差距)

分组分析(查看数据分布)

结构分析(评估事物结构)

趋势分析(发现变化规律)

综合分析方法及其适用场景

交叉分析(两维分析)

综合评价法(多维指标归一)

杜邦分析法(关键因素分析-财务数据分析)

漏斗分析法(关键流程环节分析-流失率与转化率分析)

矩阵分析法(产品策略分析-象限图分析法)

**合适的分析方法才是硬道理。

第四部分:解读数据分析结果

问题:数据多,看不明白,不知道从何处看出业务问题?

数据分析的目的

发现业务规律

发现业务异常

寻找业务策略

对比分析及业务策略

看差距,补短板

看极值,评优劣

看异常,找原因

结构分析及业务策略

看占比,聚焦重点

看失衡,优化结构

趋势分析及业务策略

看变化,说趋势

看峰谷,找规律

看异常,找原因

解读要符合业务逻辑

第五部分: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?

数据分析的思路

从KPI指标开始

从营销/管理模型开始

常用分析思路模型

企业外部环境分析(PEST分析法)

用户消费行为分析(5W2H分析法)

公司整体经营情况分析(4P营销理论)

业务问题专题分析(逻辑树分析法)

用户使用行为研究(用户使用行为分析法)

第六部分:图表呈现篇

问题:如何让你的分析结果更直观易懂?如何让数据“慧”说话?

图表类型与作用

常用图形及适用场景

常用图形

柱状图(对比分析)

条形图(对比分析)

折线图(趋势分析)

饼图(结构分析)

雷达图(多重数据比较)

演练:图形绘制

复杂图形

平均线图(对比分析)

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:图形绘制

动态图表画法技巧

图表美化原则

表格呈现

优秀图表示例解析

第七部分:分析报告撰写

问题:如何让你的分析报告显得更专业?

分析报告的种类与作用

报告的结构

报告命名的要求

报告的目录结构

前言

正文

结论与建议

优秀报告展现与解析

第八部分:数据分析实战篇(中级)

相关分析(衡量变量间的的相关性)

问题:营销费用会影响销售额吗?影响程度大吗?

什么是相关关系

相关系数:衡量相关程度的指标

相关分析的步骤与计算公式

相关分析应用场景

方差分析

问题:哪些才是影响销量的关键因素?

方差分析解决什么问题

方差分析种类:单因素/双因素可重复/双因素无重复

方差分析的应用场景

如何解决方差分析结果

回归分析(预测)

问题:如何预测未来的销售量(定量分析)?

回归分析的基本原理和应用场景

回归分析的种类(一元/多元、线性/曲线)

回归分析的五个步骤与结果解读

回归预测结果评估(如何评估预测质量,如何选择**回归模型)

回归分析(带分类变量)

时序分析(预测)

问题:随着时间变化,未来的销量变化趋势如何?

时序分析的应用场景(基于时间的变化规律)

移动平均的预测原理

指数平滑的预测原理

第九部分:数据挖掘实战篇(高级)

聚类分析

问题:

聚类分析及其作用

聚类分析的种类

层次聚类:发现多个类别

R型聚类与Q型聚类的区别

K均值聚类

分类分析

问题:

分类与聚类

决策树分类的原理

如何评估分类性能

关联分析

问题:

关联分析解决什么样的问题

如何提取关联规则

关联规则的应用场景

演练:

RFM模型

问题:如何评估客户的价值?如何针对不同客户采取不同的营销策略?

RFM模型介绍

RFM的客户细分框架理解

结束:课程总结与问题答疑。

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