大数据分析技术讲座大纲

大数据分析技术讲座大纲

1.数据分析概论

1.1.什么是数据分析

1.1.1.什么是数据---数据的定义、分类、数据的抽样、简单随机、等距、分层抽样、

整群抽样

1.1.

2.什么是大数据---大数据的特征

1.2.数据分析能做什么（数据分析的流程）

获取数据、发现问题、挖掘原因、寻找解决方案、给出决策建议、总结效果、做出预测1.3.数据分析在企业中的角色

1.3.1.决策的支持者---战略分析简介

1.3.

2.市场的观察者---营销分析简介、4P营销组合、主成份和聚类分析做精准营销

1.3.3.运营的协助者---挖掘算法

1.3.4.收入的监督者---财务数据分析、项目投资

1.3.5.人员的管理者---HR人员评估、介绍0-1标准化评分算法

1.4.数据分析的发展方向

数据分析工程师、数据分析师、数据科学家、CPDA

1.5.数据分析师的技能要求

逻辑、业务、表达沟通、技术

1.6.数据分析常用理论介绍

分析矩阵、关联分析、决策树、回归分析、主成份、因子分析、聚类分析、方差分析2.数据分析应用

2.1.数据分析在各行业的应用简介

2.1.1.互联网行业

传统互联网：介绍打点、Cookies、DSP、SSP、DMP

移动互联网：介绍SoLoMo, LBS，SDK

2.1.2.生产行业---EOQ、EPQ

2.1.

3.零售业---超市会员信息分析、RFID

2.1.4.医药行业---方差分析

2.2.数据分析在互联网行业的案例讲解

2.2.1.航空大亨案例

介绍互联网行业的基本数据分析指标

介绍互联网行业的数据抓取方法

介绍UED和用户行为分析

介绍如何精准营销

介绍效果评估

2.3.数据分析常用软件的介绍

2.3.1.Excel---常用函数、数据透视表、条件格式、VBA

2.3.2.Tableau---功能性介绍

2.3.3.Datahoop平台---特性介绍、功能介绍

3.Tableau培训与应用

3.1.Tableau经典案例分享

3.2.行业案例分享

3.3.实操--典型应用场景

3.3.1.轻松连接数据 / 认识Tableau 数据(数据角色和类型转化）/创建分析视图3.

4.实操--典型应用场景

3.4.1.创建分析视图 /添加参考线 / 混合不同数据源 / 创建互动式仪表板 / 共享

和发布仪表板

3.5.答疑

3.6.作业

3.6.1.温习课堂上的典型应用场景操作

3.6.2.完成习题工作簿上的场景