數(shù)據(jù)分析與運(yùn)營(yíng)分析( 1天)

  培訓(xùn)講師：紀(jì)賀元

講師背景：
紀(jì)賀元，男，本科畢業(yè)于大連理工大學(xué)計(jì)算機(jī)系，碩士和博士均畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué)。長(zhǎng)期從事數(shù)據(jù)分析、python、powerbi、VBA、人工智能、大數(shù)據(jù)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、市場(chǎng)調(diào)查、EXCEL、信息檢索與收集、Access、PPT、SPSS等方面的培訓(xùn)工 詳細(xì)>>

紀(jì)賀元
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數(shù)據(jù)分析與運(yùn)營(yíng)分析( 1天)詳細(xì)內(nèi)容

數(shù)據(jù)分析與運(yùn)營(yíng)分析( 1天)

數(shù)據(jù)分析與運(yùn)營(yíng)分析
課程時(shí)間：1天（6小時(shí)）
紀(jì)賀元
課程大綱
什么是數(shù)據(jù)化思維？
數(shù)據(jù)化的定義
企業(yè)數(shù)據(jù)化的先決條件
數(shù)據(jù)化思維的定義
數(shù)據(jù)化思維的好處
數(shù)據(jù)化思維中的基本指標(biāo)
數(shù)據(jù)分布：中位數(shù)、四分位數(shù)、十分位數(shù)
貢獻(xiàn)率指標(biāo)：靜態(tài)貢獻(xiàn)率和動(dòng)態(tài)貢獻(xiàn)率
時(shí)間序列相關(guān)指標(biāo)
數(shù)據(jù)形態(tài)指標(biāo)（峰度、偏度、最大值最小值出現(xiàn)點(diǎn)）
數(shù)據(jù)波動(dòng)指標(biāo)
自定義指標(biāo)的常見方法
數(shù)據(jù)化思維的一些方法
在數(shù)據(jù)化思維中，有一些重要的方法和邏輯，這些方法是數(shù)據(jù)化思維的落地之處：
分類方法
矩陣方法
漏斗分析方法
相關(guān)思維
決策樹思維
閉環(huán)思維（分析-驗(yàn)算思維）
邏輯鏈思維（數(shù)據(jù)歸納和演繹）
時(shí)間序列思維
數(shù)據(jù)描述
數(shù)據(jù)描述指對(duì)銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)，采用多種指標(biāo)和方法揭示數(shù)據(jù)的概況，為后續(xù)分析做好準(zhǔn)備工作。描述的指標(biāo)有求和、計(jì)數(shù)、平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差（標(biāo)準(zhǔn)差）、變異系數(shù)、峰度、偏度、占比、累計(jì)占比、同比、環(huán)比等。
數(shù)據(jù)的七個(gè)百分比
營(yíng)銷數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)
多列對(duì)比
一個(gè)多列對(duì)比的小工具，非常方便，可以一次性地輸出多列之間平均值、總數(shù)、中位數(shù)、變異系數(shù)、二八系數(shù)等的對(duì)比。
相關(guān)分析
相關(guān)分析原理
EXCEL“數(shù)據(jù)分析”模塊安裝及介紹
操作及輸出說(shuō)明
相關(guān)分析在營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析中的作用
方差分析
方差分析是重要的分析數(shù)據(jù)間影響關(guān)系的分析方法，不過由于模型的限制，其只能
分析最多兩個(gè)變量對(duì)于一個(gè)因變量的影響。
單因素方差分析
雙因素?zé)o重復(fù)方差分析
雙因素有重復(fù)方差分析
回歸
回歸是數(shù)據(jù)分析的重要組成部分，我們介紹幾種常用的數(shù)據(jù)分析技術(shù)：
R2和SIG
添加趨勢(shì)線
線性和非線性回歸

 

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清華大學(xué)卓越生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)總監(jiān)高級(jí)研修班
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