數(shù)據(jù)分析方法及生產(chǎn)運營實際應(yīng)用

數(shù)據(jù)分析方法及生產(chǎn)運營實際應(yīng)用
【課程目標】
本課程主要介紹數(shù)據(jù)分析在生產(chǎn)運營過程中的應(yīng)用，適用于制造行業(yè)/保險行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員等。
本課程的主要目的是，幫助學員了解大數(shù)據(jù)的本質(zhì)，培養(yǎng)學員的數(shù)據(jù)意識和數(shù)據(jù)思維，掌握常用的統(tǒng)計分析方法和工具，以及生產(chǎn)、運營過程中的應(yīng)用，并以概率的方式來進行決策，提升學員的數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用能力。
本課程具體內(nèi)容包括：
數(shù)據(jù)決策邏輯，數(shù)據(jù)決策路徑。
數(shù)據(jù)分析過程，數(shù)據(jù)分析框架。
數(shù)據(jù)分析方法，數(shù)據(jù)分析工具。
概率分布，參數(shù)估計，假設(shè)檢驗。
本課程從實際的業(yè)務(wù)需求出發(fā)，結(jié)合行業(yè)的典型應(yīng)用特點，圍繞實際的商業(yè)問題，對數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行了全面的介紹（從數(shù)據(jù)收集與處理，到數(shù)據(jù)分析與挖掘，再到數(shù)據(jù)可視化和報告撰寫），通過大量的操作演練，幫助學員掌握數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的思路、方法、表達、工具，從大量的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)中進行分析，挖掘客戶行為特點，幫助運營團隊深入理解業(yè)務(wù)運作，以達到提升學員的數(shù)據(jù)綜合分析能力，支撐運營決策的目的。
通過本課程的學習，達到如下目的：
了解數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)，理解數(shù)據(jù)決策的底層邏輯
學會搭建數(shù)據(jù)分析框架，熟悉常用的業(yè)務(wù)模型
熟悉數(shù)據(jù)分析標準過程，能夠按步驟進行數(shù)據(jù)分析
掌握常用統(tǒng)計分析方法，熟練使用Excel高級數(shù)據(jù)分析工具
掌握常用的概率分布，利用概率進行業(yè)務(wù)決策
理解大數(shù)定律，中心極限定理等原理
熟練各種參數(shù)估計，假設(shè)檢驗的分布及應(yīng)用
【授課時間】
2天時間（每天6個小時）
【授課對象】
生產(chǎn)部、運營部、銷售部、業(yè)務(wù)支撐部、經(jīng)營分析部等對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析有一定要求的相關(guān)人員。
【學員要求】
每個學員自備一臺便攜機(必須)。
便攜機中事先安裝好Excel 2013版本（建議2016版本以上）。
注：講師可以提供試用版本軟件及分析數(shù)據(jù)源。
【授課方式】
數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) + 方法講解 + 實際業(yè)務(wù)問題分析 + 工具實踐操作
采用互動式教學，圍繞業(yè)務(wù)問題，展開數(shù)據(jù)分析過程，全過程演練操作，讓學員在分析、分享、講授、總結(jié)、自我實踐過程中獲得能力提升。
【課程大綱】
數(shù)據(jù)核心理念—數(shù)據(jù)思維篇
問題：什么是數(shù)據(jù)思維？大數(shù)據(jù)決策的底層邏輯以及決策依據(jù)是什么？
數(shù)字化五大技術(shù)戰(zhàn)略：ABCDI戰(zhàn)略
A：人工智能，目的是用機器模擬人類行為
B：區(qū)塊鏈，構(gòu)建不可篡改的分布記賬系統(tǒng)
C：云計算，搭建按需分配的計算資源平臺
D：大數(shù)據(jù)，實現(xiàn)智能化的判斷和決策機制
I：物聯(lián)網(wǎng)，實現(xiàn)萬物互聯(lián)通信的基礎(chǔ)架構(gòu)
大數(shù)據(jù)的本質(zhì)
數(shù)據(jù)，是事物發(fā)展和變化過程中留下的痕跡
大數(shù)據(jù)不在于量大，而在于全（多維性）
業(yè)務(wù)導向還是技術(shù)導向
大數(shù)據(jù)決策的底層邏輯（即四大核心價值）
探索業(yè)務(wù)規(guī)律，按規(guī)律來管理決策
案例：客流規(guī)律與排班及最佳營銷時機
案例：致命交通事故發(fā)生的時間規(guī)律
發(fā)現(xiàn)運營變化，定短板來運營決策
案例：考核周期導致的員工月初懈怠
案例：工序信號異常監(jiān)測設(shè)備故障
理清要素關(guān)系，找影響因素來決策
案例：情緒對于股市漲跌的影響
案例：為何升職反而會增加離職風險？
預(yù)測未來趨勢，通過預(yù)判進行決策
案例：惠普預(yù)測員工離職風險及挽留
案例：保險公司的車險預(yù)測與個性化保費定價
大數(shù)據(jù)決策的三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化：將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問題
數(shù)據(jù)信息化：提取數(shù)據(jù)中的業(yè)務(wù)規(guī)律信息
信息策略化：基于規(guī)律形成業(yè)務(wù)應(yīng)對策略
案例：用數(shù)據(jù)來識別喜歡賺“差價”的營業(yè)員
數(shù)據(jù)分析過程—流程步驟篇
數(shù)據(jù)分析的六步曲
步驟1：明確目的，確定分析思路
確定分析目的：要解決什么樣的業(yè)務(wù)問題
確定分析思路：分解業(yè)務(wù)問題，構(gòu)建分析框架
步驟2：收集數(shù)據(jù)，尋找分析素材
明確數(shù)據(jù)范圍
確定收集來源
確定收集方法
步驟3：整理數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量
數(shù)據(jù)質(zhì)量評估
數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理和變量處理
探索性分析
步驟4：分析數(shù)據(jù)，尋找業(yè)務(wù)答案
選擇合適的分析方法
構(gòu)建合適的分析模型
選擇合適的分析工具
步驟5：呈現(xiàn)數(shù)，解讀業(yè)務(wù)規(guī)律
選擇恰當?shù)膱D表
選擇合適的可視化工具
提煉業(yè)務(wù)含義
步驟6：撰寫報告，形成業(yè)務(wù)策略
選擇報告種類
完整的報告結(jié)構(gòu)
演練：產(chǎn)品精準營銷案例分析
如何搭建精準營銷分析框架
精準營銷分析的過程和步驟
數(shù)據(jù)分析方法—統(tǒng)計方法篇
問題：數(shù)據(jù)分析方法的種類？分析方法的不同應(yīng)用場景？
業(yè)務(wù)分析的三個階段
現(xiàn)狀分析：通過企業(yè)運營指標來發(fā)現(xiàn)規(guī)律及短板
原因分析：查找數(shù)據(jù)相關(guān)性，探尋目標影響因素
預(yù)測分析：合理配置資源，預(yù)判業(yè)務(wù)未來的趨勢
常用的數(shù)據(jù)分析方法種類
描述性分析法（對比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢/交叉…）
相關(guān)性分析法（相關(guān)/方差/卡方…）
預(yù)測性分析法（回歸/時序/決策樹/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)…）
專題性分析法（聚類/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…）
統(tǒng)計分析基礎(chǔ)
統(tǒng)計分析兩大關(guān)鍵要素（類別、指標）
統(tǒng)計分析的操作模式（類別指標）
統(tǒng)計分析三個操作步驟（統(tǒng)計、畫圖、解讀）
透視表的三個組成部分
常用的描述性指標
集中程度：均值、中位數(shù)、眾數(shù)
離散程度：極差、方差/標準差、IQR
分布形態(tài)：偏度、峰度
基本分析方法及其適用場景
對比分析（查看數(shù)據(jù)差距，發(fā)現(xiàn)事物變化）
演練：尋找用戶的地域分布特征
演練：分析產(chǎn)品受歡迎情況及貢獻大小
演練：用數(shù)據(jù)來探索增量不增收困境的解決方案
分布分析（查看數(shù)據(jù)分布，探索業(yè)務(wù)層次）
演練：銀行用戶的消費水平和消費層次分析
演練：客戶年齡分布/收入分布分析
案例：通信運營商的流量套餐劃分合理性的評估
演練：呼叫中心接聽電話效率分析（呼叫中心）
結(jié)構(gòu)分析（查看指標構(gòu)成，評估結(jié)構(gòu)合理性）
案例：增值業(yè)務(wù)收入結(jié)構(gòu)分析（通信）
案例：物流費用成本結(jié)構(gòu)分析（物流）
案例：中移動用戶群動態(tài)結(jié)構(gòu)分析
演練：財務(wù)領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)瀑布圖、財務(wù)收支的變化瀑布圖
趨勢分析（發(fā)現(xiàn)事物隨時間的變化規(guī)律）
案例：破解零售店銷售規(guī)律
案例：手機銷量的淡旺季分析
案例：微信用戶的活躍時間規(guī)律
演練：發(fā)現(xiàn)客流量的時間規(guī)律
交叉分析（從多個維度的數(shù)據(jù)指標分析）
演練：用戶性別+地域分布分析
演練：不同客戶的產(chǎn)品偏好分析
演練：不同學歷用戶的套餐偏好分析
演練：銀行用戶的違約影響因素分析
概率分布基礎(chǔ)—概率決策篇
問題：掌握隨機事件的規(guī)律性，利用概率來做最優(yōu)決策
基本概念
隨機事件與隨機變量
頻率與概率
概率分布及表示方式
離散型變量概率分布
伯努利分布
案例：產(chǎn)品質(zhì)量合格率
二項分布
案例：保費設(shè)計與盈利分析
案例：設(shè)備維修方案設(shè)計
泊松分布
案例：最佳庫存量設(shè)計
案例：客服來電次數(shù)概率
案例：保險賠付概率計算
連續(xù)型變量概率分布
均值分布
指數(shù)分布
案例：排隊時長評估
案例：來電時間間隔分析
案例：產(chǎn)品故障率及平均故障時間MTBF分布
案例：產(chǎn)品擔保期如何設(shè)計
正態(tài)分布
案例：產(chǎn)品銷售金額評估
其他常用分布
χ2分布
F分布
T分布
案例：營業(yè)廳客流趨勢分析
產(chǎn)品質(zhì)量評估—參數(shù)估計
抽樣估計基本概念
抽樣方式
抽樣估計的原理
大數(shù)據(jù)定律
中心極限定理
參數(shù)估計—點估計
案例：汽車油耗估計
案例：市場占有率估計
案例：產(chǎn)品壽命估計
參數(shù)估計—區(qū)間估計
均值區(qū)間估計
案例：灌裝液的灌裝量評估
案例：藥效評估
案例：設(shè)備穩(wěn)定性評估
案例：信用卡刷卡金額估計
方差區(qū)間估計
案例：配件長度波動性檢驗
比例區(qū)間估計
案例：汽車占有率評估
案例：候選人獲勝率評估
抽樣誤差與樣本容量
產(chǎn)品質(zhì)量檢驗—假設(shè)檢驗
問題：產(chǎn)品的壽命是多少？新營銷手段是否有效提升產(chǎn)品銷量？新的裝配方法能否提高產(chǎn)品質(zhì)量？兩種配方的效果是否有顯著差異？
假設(shè)檢驗種類與作用
假設(shè)檢驗的基本思想
假設(shè)檢驗的基本步驟
拒絕域檢驗
顯著性檢驗
均值檢驗
案例：包裝機是否正常工作
案例：牛奶是否摻水檢驗
案例：產(chǎn)品壽命合格性檢驗
案例：焦慮指數(shù)評估
方差檢驗
案例：銅絲的折斷力檢驗
案例：電池壽命波動檢驗
案例：車床精度檢驗
比例檢驗
案例：滿意度調(diào)查評估
差異性檢驗—雙樣本檢驗
獨立雙樣本假設(shè)檢驗
均值差異檢驗
案例：兩種催化劑效果檢驗
案例：供應(yīng)商交付周期差異評估
案例：煙齡是否會導致膽固醇升高
方差差異檢驗
案例：兩臺機器的穩(wěn)定性比較
配對雙樣本假設(shè)檢驗
配對設(shè)計
配對雙樣本均值差異檢驗
案例：施肥對幼苗成長影響
案例：基建螺旋柱長度估計值與實際值差異評估
結(jié)束：課程總結(jié)與問題答疑。

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