数据分析方法及生产运营实际应用
数据分析方法及生产运营实际应用详细内容
数据分析方法及生产运营实际应用
数据分析方法及生产运营实际应用
【课程目标】
本课程主要介绍数据分析在生产运营过程中的应用,适用于制造行业/保险行业的数据分析人员等。
本课程的主要目的是,帮助学员了解大数据的本质,培养学员的数据意识和数据思维,掌握常用的统计分析方法和工具,以及生产、运营过程中的应用,并以概率的方式来进行决策,提升学员的数据分析及应用能力。
本课程具体内容包括:
数据决策逻辑,数据决策路径。
数据分析过程,数据分析框架。
数据分析方法,数据分析工具。
概率分布,参数估计,假设检验。
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),通过大量的操作演练,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。
通过本课程的学习,达到如下目的:
了解数据分析的本质,理解数据决策的底层逻辑
学会搭建数据分析框架,熟悉常用的业务模型
熟悉数据分析标准过程,能够按步骤进行数据分析
掌握常用统计分析方法,熟练使用Excel高级数据分析工具
掌握常用的概率分布,利用概率进行业务决策
理解大数定律,中心极限定理等原理
熟练各种参数估计,假设检验的分布及应用
【授课时间】
2天时间(每天6个小时)
【授课对象】
生产部、运营部、销售部、业务支撑部、经营分析部等对业务数据分析有一定要求的相关人员。
【学员要求】
每个学员自备一台便携机(必须)。
便携机中事先安装好Excel 2013版本(建议2016版本以上)。
注:讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。
【授课方式】
数据分析基础 + 方法讲解 + 实际业务问题分析 + 工具实践操作
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】
数据核心理念—数据思维篇
问题:什么是数据思维?大数据决策的底层逻辑以及决策依据是什么?
数字化五大技术战略:ABCDI战略
A:人工智能,目的是用机器模拟人类行为
B:区块链,构建不可篡改的分布记账系统
C:云计算,搭建按需分配的计算资源平台
D:大数据,实现智能化的判断和决策机制
I:物联网,实现万物互联通信的基础架构
大数据的本质
数据,是事物发展和变化过程中留下的痕迹
大数据不在于量大,而在于全(多维性)
业务导向还是技术导向
大数据决策的底层逻辑(即四大核心价值)
探索业务规律,按规律来管理决策
案例:客流规律与排班及最佳营销时机
案例:致命交通事故发生的时间规律
发现运营变化,定短板来运营决策
案例:考核周期导致的员工月初懈怠
案例:工序信号异常监测设备故障
理清要素关系,找影响因素来决策
案例:情绪对于股市涨跌的影响
案例:为何升职反而会增加离职风险?
预测未来趋势,通过预判进行决策
案例:惠普预测员工离职风险及挽留
案例:保险公司的车险预测与个性化保费定价
大数据决策的三个关键环节
业务数据化:将业务问题转化为数据问题
数据信息化:提取数据中的业务规律信息
信息策略化:基于规律形成业务应对策略
案例:用数据来识别喜欢赚“差价”的营业员
数据分析过程—流程步骤篇
数据分析的六步曲
步骤1:明确目的,确定分析思路
确定分析目的:要解决什么样的业务问题
确定分析思路:分解业务问题,构建分析框架
步骤2:收集数据,寻找分析素材
明确数据范围
确定收集来源
确定收集方法
步骤3:整理数据,确保数据质量
数据质量评估
数据清洗、数据处理和变量处理
探索性分析
步骤4:分析数据,寻找业务答案
选择合适的分析方法
构建合适的分析模型
选择合适的分析工具
步骤5:呈现数,解读业务规律
选择恰当的图表
选择合适的可视化工具
提炼业务含义
步骤6:撰写报告,形成业务策略
选择报告种类
完整的报告结构
演练:产品精准营销案例分析
如何搭建精准营销分析框架
精准营销分析的过程和步骤
数据分析方法—统计方法篇
问题:数据分析方法的种类?分析方法的不同应用场景?
业务分析的三个阶段
现状分析:通过企业运营指标来发现规律及短板
原因分析:查找数据相关性,探寻目标影响因素
预测分析:合理配置资源,预判业务未来的趋势
常用的数据分析方法种类
描述性分析法(对比/分组/结构/趋势/交叉…)
相关性分析法(相关/方差/卡方…)
预测性分析法(回归/时序/决策树/神经网络…)
专题性分析法(聚类/关联/RFM模型/…)
统计分析基础
统计分析两大关键要素(类别、指标)
统计分析的操作模式(类别指标)
统计分析三个操作步骤(统计、画图、解读)
透视表的三个组成部分
常用的描述性指标
集中程度:均值、中位数、众数
离散程度:极差、方差/标准差、IQR
分布形态:偏度、峰度
基本分析方法及其适用场景
对比分析(查看数据差距,发现事物变化)
演练:寻找用户的地域分布特征
演练:分析产品受欢迎情况及贡献大小
演练:用数据来探索增量不增收困境的解决方案
分布分析(查看数据分布,探索业务层次)
演练:银行用户的消费水平和消费层次分析
演练:客户年龄分布/收入分布分析
案例:通信运营商的流量套餐划分合理性的评估
演练:呼叫中心接听电话效率分析(呼叫中心)
结构分析(查看指标构成,评估结构合理性)
案例:增值业务收入结构分析(通信)
案例:物流费用成本结构分析(物流)
案例:中移动用户群动态结构分析
演练:财务领域的结构瀑布图、财务收支的变化瀑布图
趋势分析(发现事物随时间的变化规律)
案例:破解零售店销售规律
案例:手机销量的淡旺季分析
案例:微信用户的活跃时间规律
演练:发现客流量的时间规律
交叉分析(从多个维度的数据指标分析)
演练:用户性别+地域分布分析
演练:不同客户的产品偏好分析
演练:不同学历用户的套餐偏好分析
演练:银行用户的违约影响因素分析
概率分布基础—概率决策篇
问题:掌握随机事件的规律性,利用概率来做最优决策
基本概念
随机事件与随机变量
频率与概率
概率分布及表示方式
离散型变量概率分布
伯努利分布
案例:产品质量合格率
二项分布
案例:保费设计与盈利分析
案例:设备维修方案设计
泊松分布
案例:最佳库存量设计
案例:客服来电次数概率
案例:保险赔付概率计算
连续型变量概率分布
均值分布
指数分布
案例:排队时长评估
案例:来电时间间隔分析
案例:产品故障率及平均故障时间MTBF分布
案例:产品担保期如何设计
正态分布
案例:产品销售金额评估
其他常用分布
χ2分布
F分布
T分布
案例:营业厅客流趋势分析
产品质量评估—参数估计
抽样估计基本概念
抽样方式
抽样估计的原理
大数据定律
中心极限定理
参数估计—点估计
案例:汽车油耗估计
案例:市场占有率估计
案例:产品寿命估计
参数估计—区间估计
均值区间估计
案例:灌装液的灌装量评估
案例:药效评估
案例:设备稳定性评估
案例:信用卡刷卡金额估计
方差区间估计
案例:配件长度波动性检验
比例区间估计
案例:汽车占有率评估
案例:候选人获胜率评估
抽样误差与样本容量
产品质量检验—假设检验
问题:产品的寿命是多少?新营销手段是否有效提升产品销量?新的装配方法能否提高产品质量?两种配方的效果是否有显著差异?
假设检验种类与作用
假设检验的基本思想
假设检验的基本步骤
拒绝域检验
显著性检验
均值检验
案例:包装机是否正常工作
案例:牛奶是否掺水检验
案例:产品寿命合格性检验
案例:焦虑指数评估
方差检验
案例:铜丝的折断力检验
案例:电池寿命波动检验
案例:车床精度检验
比例检验
案例:满意度调查评估
差异性检验—双样本检验
独立双样本假设检验
均值差异检验
案例:两种催化剂效果检验
案例:供应商交付周期差异评估
案例:烟龄是否会导致胆固醇升高
方差差异检验
案例:两台机器的稳定性比较
配对双样本假设检验
配对设计
配对双样本均值差异检验
案例:施肥对幼苗成长影响
案例:基建螺旋柱长度估计值与实际值差异评估
结束:课程总结与问题答疑。
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