CPDA-數(shù)據(jù)分析師

第1天

一、開(kāi)課儀式

1. 課程體系及教學(xué)安排介紹

2. 數(shù)據(jù)在商業(yè)中的價(jià)值

二、開(kāi)題案例——在一個(gè)意想不到的場(chǎng)景，讓數(shù)據(jù)為你而動(dòng)

1.項(xiàng)目場(chǎng)景模擬

2.分組演練討論

3.老師引導(dǎo)小組分享分析過(guò)程

4.思考數(shù)據(jù)分析流程和項(xiàng)目開(kāi)展的要點(diǎn)

三、 引導(dǎo)分析，構(gòu)建數(shù)據(jù)分析底層邏輯

1. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，如何改變商業(yè)世界

四、   科學(xué)的數(shù)據(jù)分析流程

1.從數(shù)據(jù)戰(zhàn)略開(kāi)始：戰(zhàn)略管理與企業(yè)數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型

2.明確關(guān)鍵業(yè)務(wù)問(wèn)題

3.了解不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)

l     數(shù)據(jù)獲取的全面性——回避幸存者偏差

l  數(shù)據(jù)的取得：數(shù)據(jù)庫(kù)與 SQL

4. 探索&處理數(shù)據(jù)兩步走：

l     篩選變量

l     臟數(shù)據(jù)的成因與清洗數(shù)據(jù)

l  變換數(shù)據(jù)形態(tài)

l  調(diào)整數(shù)據(jù)量綱

l  消除信息冗余

l  解釋數(shù)據(jù)指標(biāo)

5. 描述型數(shù)據(jù)分析——關(guān)注歷史數(shù)據(jù)，挖掘內(nèi)在聯(lián)系

l     因子分析剖析數(shù)據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)

l     關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)事務(wù)依存關(guān)系

l  聚類(lèi)方法區(qū)分事物隱藏類(lèi)別

6. 預(yù)測(cè)型數(shù)據(jù)分析——著眼發(fā)展趨勢(shì)，預(yù)測(cè)未來(lái)可能

l   線性回歸研究多個(gè)現(xiàn)象之間的相互影響

l  時(shí)間序列研究事物自身發(fā)展的規(guī)律

l  分類(lèi)方法預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)集上分類(lèi)指標(biāo)的狀態(tài)

7. 數(shù)據(jù)決策

l  三分鐘讓領(lǐng)導(dǎo)讀懂你的數(shù)據(jù)分析結(jié)果

l  數(shù)據(jù)分析人員應(yīng)如何針對(duì)業(yè)務(wù)提出建議

第2天

五、 如何解決最優(yōu)化問(wèn)題

1. 廣告投放優(yōu)化

2. 生產(chǎn)采購(gòu)優(yōu)化

3. 實(shí)戰(zhàn)案例：零售行業(yè)廣告投放渠道選擇

【業(yè)務(wù)背景】

某日用品品牌開(kāi)發(fā)了一款新產(chǎn)品，現(xiàn)準(zhǔn)備進(jìn)行廣告媒體宣傳，希望吸引消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)新產(chǎn)品，根據(jù)該公司廣告媒體預(yù)算情況，分析制定一種廣告投放策略，使得在成本最小得情況下達(dá)到廣告效果優(yōu)。

【知識(shí)點(diǎn)】

廣告營(yíng)銷(xiāo)渠道規(guī)劃求解

4. 實(shí)戰(zhàn)案例：綜合價(jià)格、網(wǎng)紅指數(shù)、環(huán)境等因素選擇旅游目的地

  【業(yè)務(wù)背景】

公司為進(jìn)行團(tuán)隊(duì)建設(shè)，準(zhǔn)備組織員工進(jìn)行一次集體旅游，現(xiàn)準(zhǔn)備了三個(gè)目的地方案，通過(guò)關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)權(quán)重分析，進(jìn)行最終目的地的決策。

【知識(shí)點(diǎn)】

層次分析法供應(yīng)商選擇

第3天

六、 客戶畫(huà)像與精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)

1. 客戶信息標(biāo)簽設(shè)計(jì)

2. 基于用戶關(guān)鍵行為特征的客戶畫(huà)像

3. 如何利用客戶畫(huà)像實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)

4. 基于聚類(lèi)的客戶畫(huà)像

5. 實(shí)戰(zhàn)案例：構(gòu)建 RFM 指標(biāo)分析客戶價(jià)值，制定針對(duì)性營(yíng)銷(xiāo)策略

【業(yè)務(wù)背景】

作為一名電商平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析師，在雙十一前夕通過(guò)分析客戶的交易數(shù)據(jù)，刻畫(huà)用戶特征，制定個(gè)性化促銷(xiāo)活動(dòng)方案。

【知識(shí)點(diǎn)】

RFM 客戶信息標(biāo)簽設(shè)計(jì)

6. 實(shí)戰(zhàn)案例：根據(jù)航空公司會(huì)員信息進(jìn)行客戶分層提供個(gè)性化服務(wù)

【業(yè)務(wù)背景】

面對(duì)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，某航空公司為解決常旅客流失，航空資源未充分利用等經(jīng)營(yíng)危機(jī)，希望建立一個(gè)合理的客戶價(jià)值評(píng)估模型，對(duì)客戶進(jìn)行分群，制定相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)策略，提供個(gè)性化的客戶服務(wù)，以改善目前的危機(jī)。

【知識(shí)點(diǎn)】

客戶價(jià)值識(shí)別 RFM & k-means 聚類(lèi)

7. 實(shí)戰(zhàn)案例：實(shí)戰(zhàn)案例：通過(guò)新媒體運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)剔除標(biāo)題黨，快速增長(zhǎng)粉絲量

【業(yè)務(wù)背景】

通過(guò)分析新媒體用戶的內(nèi)容閱讀習(xí)慣，將內(nèi)容進(jìn)行分類(lèi)，找到優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的特征，剔除標(biāo)題黨。

【知識(shí)點(diǎn)】

K-means 聚類(lèi)因子分析 & 新媒體運(yùn)營(yíng)

第4天

七、 客戶運(yùn)營(yíng)與客戶價(jià)值

1.用戶運(yùn)營(yíng)的基本工作和方法

2.AARRR 用戶運(yùn)營(yíng)模型

3.客戶生命周期與客戶價(jià)值體系用戶行為路徑分析

4.實(shí)戰(zhàn)案例：預(yù)測(cè)一名游戲用戶是否付費(fèi)以及可能的付費(fèi)金額

【業(yè)務(wù)背景】

某游戲公司為探究影響用戶是否付費(fèi)以及付費(fèi)金額的影響因素，分析用戶行為數(shù)據(jù)，搭建預(yù)測(cè)付費(fèi)用戶、付費(fèi)金額的回歸模型。

【知識(shí)點(diǎn)】

啞變量回歸預(yù)測(cè)模型卡方獨(dú)立性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮u(píng)估標(biāo)準(zhǔn)

5. 實(shí)戰(zhàn)案例：找出有流失風(fēng)險(xiǎn)的電信客戶并制定召回策略

【業(yè)務(wù)背景】

通過(guò)分析某電信行業(yè)客戶數(shù)據(jù)，構(gòu)造電信行業(yè)客戶流失預(yù)警模型。

【知識(shí)點(diǎn)】

分類(lèi)算法標(biāo)簽編碼樣本均衡客戶流失標(biāo)簽構(gòu)造

6. 實(shí)戰(zhàn)案例：以美團(tuán) APP 為例分析產(chǎn)品的優(yōu)化迭代方向

【業(yè)務(wù)背景】

通過(guò)分析用戶在 APP 或網(wǎng)站中的訪問(wèn)行為路徑，了解用戶行為偏好，衡量網(wǎng)站優(yōu)化的效果或營(yíng)銷(xiāo)推廣的效果，指導(dǎo)產(chǎn)品迭代優(yōu)化。

【知識(shí)點(diǎn)】

用戶行為路徑分析轉(zhuǎn)化率分析漏斗圖

7. 實(shí)戰(zhàn)案例：金融評(píng)分卡信用評(píng)估

【業(yè)務(wù)背景】

對(duì)于金融機(jī)構(gòu)的貸款業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)，顧客的信用狀況是非常重要的，為確保貸款的安全性，通過(guò)分析客戶的信用往來(lái)，財(cái)產(chǎn)狀況，償債能力等信息對(duì)客戶的質(zhì)量或信用進(jìn)行評(píng)估、分級(jí)。

【知識(shí)點(diǎn)】

金融評(píng)分卡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分類(lèi)算法

第5天

八、 產(chǎn)品定位與產(chǎn)品設(shè)計(jì)

1. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與產(chǎn)品工作

2. 用 KANO 模型解決產(chǎn)品功能屬性設(shè)計(jì)的問(wèn)題

3. 用 PSM 模型進(jìn)行價(jià)格敏感度測(cè)試

4. 用 BASS 模型預(yù)測(cè)市場(chǎng)擴(kuò)散規(guī)模與趨勢(shì)

5. 實(shí)戰(zhàn)案例：利用 KANO 模型解決設(shè)計(jì)者產(chǎn)品功能屬性開(kāi)發(fā)排序問(wèn)題

【業(yè)務(wù)背景】

某公司進(jìn)行新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，經(jīng)過(guò)市場(chǎng)調(diào)研，搜集到市場(chǎng)需求，現(xiàn)采用KANO 分析技術(shù)，對(duì)目標(biāo)客群進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，制定功能屬性的開(kāi)發(fā)建議。

【知識(shí)點(diǎn)】

KANO模型產(chǎn)品功能開(kāi)發(fā)市場(chǎng)調(diào)研

6. 實(shí)戰(zhàn)案例：利用   PSM 模型解決企業(yè)新產(chǎn)品最佳市場(chǎng)價(jià)格定位問(wèn)題

【業(yè)務(wù)背景】

某公司推出一款新產(chǎn)品，公司負(fù)責(zé)人想知道該產(chǎn)品如何定價(jià)，希望 通過(guò)用戶調(diào)查從消費(fèi)者角度出發(fā)，制定一個(gè)合理的產(chǎn)品定價(jià)策略。

【知識(shí)點(diǎn)】

PSM 模型消費(fèi)者價(jià)格接受區(qū)間調(diào)查

7. 實(shí)戰(zhàn)案例：利用   BASS 模型解決新產(chǎn)品市場(chǎng)擴(kuò)散情況的預(yù)測(cè)

【業(yè)務(wù)背景】

某公司推出一款綠色環(huán)保的創(chuàng)新型產(chǎn)品，經(jīng)過(guò)前期市場(chǎng)推廣，根據(jù)  積累的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)產(chǎn)品的市場(chǎng)采用情況。

【知識(shí)點(diǎn)】

BASS 模型規(guī)劃求解

第6天

九、 產(chǎn)品定位與產(chǎn)品設(shè)計(jì)

1. 數(shù)據(jù)分析人員的必備技能——高效溝通需求產(chǎn)品健康度分析

2. 通過(guò) A/BTest 對(duì)上線的新產(chǎn)品進(jìn)行切實(shí)可行的效果評(píng)估

3. 如何才能在那么多的數(shù)據(jù)指標(biāo)中一箭命中關(guān)鍵指標(biāo)，搭建分析體系

4. 實(shí)戰(zhàn)案例：探究促銷(xiāo)活動(dòng)對(duì)門(mén)店銷(xiāo)售情況是否有顯著影響

【業(yè)務(wù)背景】

在對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行優(yōu)化迭代時(shí)，通常會(huì)為同一個(gè)優(yōu)化目標(biāo)制定兩個(gè)方   案，統(tǒng)計(jì)并對(duì)比不同方案的轉(zhuǎn)化率、點(diǎn)擊率等關(guān)鍵指標(biāo)，以判斷不同方案的優(yōu)劣并進(jìn)行決策。

【知識(shí)點(diǎn)】

產(chǎn)品迭代優(yōu)化改進(jìn)反應(yīng)測(cè)試 A/BTest 方差分析

十、個(gè)性化推薦

1.如何描述用戶的相似

2.協(xié)同過(guò)濾+關(guān)聯(lián)規(guī)則，預(yù)測(cè)客戶潛在需求，推薦相關(guān)購(gòu)買(mǎi)

3. 實(shí)戰(zhàn)案例：根據(jù)歷史消費(fèi)記錄以及相似人群偏好進(jìn)行產(chǎn)品組合推薦

【業(yè)務(wù)背景】

通過(guò)分析超市用戶購(gòu)買(mǎi)記錄，超市貨架擺放位置，進(jìn)行產(chǎn)品組合銷(xiāo)售。

【知識(shí)點(diǎn)】

關(guān)聯(lián)規(guī)則用戶購(gòu)買(mǎi)行為分析

4. 實(shí)戰(zhàn)案例：研究刑事案件之間的共性，發(fā)現(xiàn)潛在案發(fā)規(guī)律

【業(yè)務(wù)背景】

通過(guò)分析某城市一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生的部分刑事案件的案發(fā)時(shí)間、作案人數(shù)、作案手段及案件損失程度的情況，探究因素關(guān)聯(lián)性，指導(dǎo)刑事案件偵破，維持社會(huì)治安。

【知識(shí)點(diǎn)】

關(guān)聯(lián)規(guī)則獨(dú)熱編碼標(biāo)簽編碼啞變量