數據分析與運營分析( 1天)

  培訓講師：紀賀元

講師背景：
紀賀元，男，本科畢業(yè)于大連理工大學計算機系，碩士和博士均畢業(yè)于復旦大學。長期從事數據分析、python、powerbi、VBA、人工智能、大數據、數字化轉型、市場調查、EXCEL、信息檢索與收集、Access、PPT、SPSS等方面的培訓工 詳細>>

紀賀元
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數據分析與運營分析( 1天)詳細內容

數據分析與運營分析( 1天)

數據分析與運營分析
課程時間：1天（6小時）
紀賀元
課程大綱
什么是數據化思維？
數據化的定義
企業(yè)數據化的先決條件
數據化思維的定義
數據化思維的好處
數據化思維中的基本指標
數據分布：中位數、四分位數、十分位數
貢獻率指標：靜態(tài)貢獻率和動態(tài)貢獻率
時間序列相關指標
數據形態(tài)指標（峰度、偏度、最大值最小值出現點）
數據波動指標
自定義指標的常見方法
數據化思維的一些方法
在數據化思維中，有一些重要的方法和邏輯，這些方法是數據化思維的落地之處：
分類方法
矩陣方法
漏斗分析方法
相關思維
決策樹思維
閉環(huán)思維（分析-驗算思維）
邏輯鏈思維（數據歸納和演繹）
時間序列思維
數據描述
數據描述指對銷售數據進行描述統(tǒng)計，采用多種指標和方法揭示數據的概況，為后續(xù)分析做好準備工作。描述的指標有求和、計數、平均值、中位數、眾數、方差（標準差）、變異系數、峰度、偏度、占比、累計占比、同比、環(huán)比等。
數據的七個百分比
營銷數據的描述統(tǒng)計
多列對比
一個多列對比的小工具，非常方便，可以一次性地輸出多列之間平均值、總數、中位數、變異系數、二八系數等的對比。
相關分析
相關分析原理
EXCEL“數據分析”模塊安裝及介紹
操作及輸出說明
相關分析在營銷數據分析中的作用
方差分析
方差分析是重要的分析數據間影響關系的分析方法，不過由于模型的限制，其只能
分析最多兩個變量對于一個因變量的影響。
單因素方差分析
雙因素無重復方差分析
雙因素有重復方差分析
回歸
回歸是數據分析的重要組成部分，我們介紹幾種常用的數據分析技術：
R2和SIG
添加趨勢線
線性和非線性回歸

 

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