《大数据技术及数据分析》

• 所属领域：市场营销 > 大数据营销
• 适合行业：银行证券行业 生产制造行业 政府机关部门 教育培训行业 通信行业
• 课程背景：随着管理的精细化，数据分析成为管理中越来越重要的技能，“没有数据、没有改进、没有管理”的概念深入人心。 同时，信息爆炸导致出现了大数据的概念。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。 作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 然而遗憾的是，数据处理工作或者以其晦涩乃至可怕的统计学背景变得面目可憎、或者因为分析不当或效率低下变得可有可无、或者因为浩如烟海的信息变得失去方向。 因此如何使数据分析变得中肯、可比、准确、时效、可靠、清晰成关注的重心，这不但需要对大数据分析的深刻理解，而且需要对企业管理有足够的经验、对统计学能抓住重点、对相关软件熟练操作、对讲解方式能做到深入浅出——要达到这些目的，有效的培训必不可少。
• 课程目标：理解大数据及其发展 熟悉常见的处理套路 掌握常用软件的使用 解决学员的具体问题 本课程解决的典型具体问题列举—— 1、如何策划营销数据调查并进行置信度分析 2、如何进行商业数据指标设定 3、如何利用数据进行商业竞争分析 4、如何让构建利于分析的数据流 5、数据处理规范，认识一维表的重要性 6、识别哪些数据是真实的、哪些数据是编造的 7、回归，通过历史数据归纳出业务发展的精确数学模型 8、预测，通过已有数据得出下一个业务周期最可能的数据表现 9、如何从众多指标中找出关键点 10、如何中影响指标的众多因子中找到最重要的 11、如何正确分析竞争对手数据 12、如何进行统计学上有效的抽样调查 13、如何利用Excel等软件进行高效数据挖掘 14、如何快速制作数据分析报告
• 课程时长：两天
• 适合对象：营销人员、管理人员、业务骨干、数据分析人员