大數據時代的商業(yè)數據分析管理（鄒紅偉）

【課程提綱】
一、商業(yè)數據概述
1. 什么是商業(yè)數據分析？
2. 典型商業(yè)數據分析成功案例介紹
3. 企業(yè)商業(yè)數據分析價值
4. 企業(yè)分析能力五個階段介紹
5. 企業(yè)商業(yè)數據分析常用方法類型介紹
6. 高質量商業(yè)數據分析特點
7. 商業(yè)數據分析案例項目綜述(貫穿整個培訓的案例)
二、商業(yè)數據實施分析流程
商業(yè)數據分析的過程，是解決問題的過程，分析思路是關鍵。我們從業(yè)務需求出發(fā),經過數據分析論證，又回歸到業(yè)務問題的解決方案。本實施流程總結了不同行業(yè)開展數據分析工作的最佳實踐,下面與您分享商業(yè)數據分析的總體實施框架。
1. 商業(yè)理解
1.1如何溝通業(yè)務需求,拉近業(yè)務(文科思維)和分析(理科思維)的距離
1.2 Issue-Based問題定義方法
1.3如何使用假設驅動思路，結合營銷的邏輯\服務的邏輯等信息分解業(yè)務問題
1.4如何將問題轉化為數據分析,并構建解決問題的邏輯數據分析思路
1.5 如何保證: 正確的定義商業(yè)問題,并且將分析引向正確的軌道
1.6 學員和老師一起練習如何定義問題，如何構建案例的分析思路
 2. 數據理解
2.1如何基于數據分析思路評估數據需求
2.2 基于指標/總體統(tǒng)計數據的運營現狀探索維度、方法
2.3如何通過指標數據驗證商業(yè)理解階段的分析思路
2.4 如何定義數據分析對象(如群體)
2.5和老師一起練習案例中如何定義數據需求、調整分析思路、定義分析對象
 3. 數據準備
3.1如何結合分析需求數據定義采集數據的來源
3.2 定義分析數據模型方法(滿足維度建模) 
3.3 數據表的設計，數據模型物理化
3.4如何定義常用指標/維度
3.5 養(yǎng)成良好的SQL腳本撰寫習慣
3.6 常用的數據質量檢查辦法
3.7 培養(yǎng)數據敏感性方法
 4. 分析論證
4.1分析論證時具備的知識\方法
4.2 如何提升分析人員的業(yè)務理解能力
4.3 常用的圖表表達 
4.4分析結論撰寫技巧
4.5 如何撰寫有內涵、可執(zhí)行得分析建議
4.6 分析論證及分析建議常見問題
4.7學員和老師一起開展案例的數據分析、撰寫數據結論、給出策略建議
 5. 分析報告
5.1金字塔原理寫作的技巧
5.2分析大綱組織技巧
5.3 分析報告撰寫流程 
5.4 分析內容組織技巧
5.5 分析報告常用匯報技巧
5.6學員和老師一起撰寫案例報告大綱
三、商業(yè)數據常用的方法
1. 常用數據分析技術方法
1.1趨勢分析常見模式、使用場景及圖表表達
1.2結構分析常見模式、使用場景及圖表表達 
1.3對比分析常見模式、使用場景及圖表表達
1.4關系分析常見模式、使用場景及圖表表達
1.5聚類分析常見模式、使用場景及圖表表達
1.6預測分析常見模式、使用場景及圖表表達
 2. 常用市場經營分析模型
2.1波士頓矩陣分析法介紹 
2.2 GE矩陣分析法    
2.3 SWOT分析方法 
2.4營銷4P/4C分析 
2.5 服務企業(yè)ETOM模型 
2.6 波特五力模型 
2.7 麥肯錫7S
2.8 戰(zhàn)略分析五要素
四、商業(yè)數據典型項目現場討論
1.企業(yè)經營分析月報構建及思路討論
2.客戶管理分析思路討論
 五、商業(yè)數據分析團隊能力建設
1. 企業(yè)數據分析團隊常見管控模式
2.企業(yè)數據分析團隊常見組織架構
3. 商業(yè)專題數據分析能力矩陣
4.常用的數據分析與挖掘工具介紹
5.團隊人員能力培養(yǎng)