?一、 培訓(xùn)收益
通過(guò)本次培訓(xùn),學(xué)員將掌握全面的商務(wù)BI分析方法與技巧。培訓(xùn)內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)思維的建立、經(jīng)典數(shù)據(jù)分析模型的運(yùn)用及BI商業(yè)數(shù)據(jù)可視化操作。學(xué)員將學(xué)會(huì)如何從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提煉關(guān)鍵指標(biāo),理解數(shù)據(jù)的分布與關(guān)聯(lián),掌握購(gòu)物籃分析、轉(zhuǎn)化率分析、RFM客戶價(jià)值分析等常用分析模型。同時(shí),通過(guò)FineBI進(jìn)行可視化數(shù)據(jù)分析與OLAP鉆取,能夠靈活展示多維數(shù)據(jù)報(bào)表。最后培訓(xùn)通過(guò)講解"企業(yè)效益分析"、"風(fēng)險(xiǎn)分析"等實(shí)際項(xiàng)目案例,幫助學(xué)員在實(shí)際工作中快速應(yīng)用所學(xué)知識(shí),提升BI數(shù)據(jù)分析的實(shí)操能力!
二、 培訓(xùn)特色
1.理論與實(shí)踐相結(jié)合、案例分析與行業(yè)應(yīng)用穿插進(jìn)行;
2.專家精彩內(nèi)容解析、學(xué)員專題討論、分組研究;
3.通過(guò)全面知識(shí)理解、專題技能和實(shí)踐結(jié)合的授課方式。
三、 日程安排
時(shí)間 | 知識(shí)模塊 | 授課內(nèi)容 |
第一天 上午 |
數(shù)據(jù)思維與分析模型 |
一、數(shù)據(jù)指標(biāo)構(gòu)建、數(shù)據(jù)分布與關(guān)聯(lián)分析 1.如何理解數(shù)據(jù)、信息、知識(shí) 2.數(shù)據(jù)思維的范式、特點(diǎn)與局限 3.兩點(diǎn)分布與二項(xiàng)分布 4.正態(tài)分布與假設(shè)性檢驗(yàn) 5.數(shù)據(jù)的全局性、容錯(cuò)性、相關(guān)性 6.數(shù)據(jù)思維應(yīng)用局限 7.數(shù)據(jù)思維的應(yīng)用流程 8.數(shù)據(jù)思維的應(yīng)用工具 9.案例:公司治理中的數(shù)據(jù)思維 |
二、經(jīng)典數(shù)據(jù)分析模型介紹 1.常用的數(shù)據(jù)分析模型與方法介紹 2.AARRR用戶運(yùn)營(yíng)分析 3.波士頓矩陣:產(chǎn)品定位與分析 4.轉(zhuǎn)化與留存分析 5.購(gòu)物籃與商品推薦分析 6.庫(kù)存周轉(zhuǎn)與盈虧平衡分析 7.RFM分析找到高價(jià)值客戶 8.數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析:購(gòu)物推薦分析與實(shí)現(xiàn) |
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第一天 下午 |
FineBI 商業(yè)數(shù)據(jù)可視化與OLAP分析 |
一、商務(wù)智能概述 與Fine BI快速入門 1.常用的數(shù)據(jù)分析模型與方法介紹 2.體驗(yàn)FineBI可視化基本流程 3.第一個(gè)FineBI儀表板 |
二、數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理 1.數(shù)據(jù)清洗、集成 2.規(guī)約、探索、變換 |
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三、圖表的選擇與實(shí)現(xiàn) 1.數(shù)據(jù)比較關(guān)系的可視化 2.各品牌空調(diào)銷售量的對(duì)比情況 3.格力空調(diào)各月銷售額和利潤(rùn)額的對(duì)比 4.各類產(chǎn)品銷售額隨時(shí)間變化情況對(duì)比 |
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四、數(shù)據(jù)構(gòu)成關(guān)系可視化 1.各類產(chǎn)品銷售額占比情況 2.級(jí)市場(chǎng)各類產(chǎn)品的銷量占比情況 3.各月各類產(chǎn)品銷量占比情況 |
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五、數(shù)據(jù)聯(lián)系和分布可視化 1.產(chǎn)品價(jià)格與銷售量的關(guān)系 2.各類產(chǎn)品在各價(jià)格段的銷售量分布情況 3.銷售量前10的品牌分布其及利潤(rùn)關(guān)系 |
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六、空間數(shù)據(jù)可視化 1.各地區(qū)的空調(diào)銷售量情況 2.各地區(qū)空調(diào)產(chǎn)品利潤(rùn)的情況 |
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七、通用性數(shù)據(jù)分析之:圖表的OLAP鉆取分析 1.圖表鉆取分析 2.圖表切片分析 3.各項(xiàng)目產(chǎn)品銷售目標(biāo)達(dá)成情況 4.各項(xiàng)目產(chǎn)品銷售量及銷售目標(biāo)達(dá)成情況 5.各項(xiàng)目產(chǎn)品利潤(rùn)額情況 |
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八、圖表指標(biāo)計(jì)算 1.各化工產(chǎn)品利潤(rùn)率情況 2.各化工產(chǎn)品產(chǎn)量分布情況 3.各月化工產(chǎn)品銷量排名情況 |
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第二天 |
大數(shù)據(jù)算法原理及案例實(shí)現(xiàn) | 一、BI項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn):RFM用戶價(jià)值分析 1.RFM指標(biāo)介紹 2.計(jì)算客戶的消費(fèi)指標(biāo) 3.計(jì)算所有客戶消費(fèi)指標(biāo)平均值 4.用戶消費(fèi)指標(biāo)評(píng)價(jià) 5.劃分客戶類型 |
二、BI項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn):金融行業(yè)可視化分析實(shí)戰(zhàn) | ||
三、風(fēng)險(xiǎn)分析 1.風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)分析 2.貸款不良率分析 3.貸款五級(jí)分類情況分析 |
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四、效益分析 1.企業(yè)財(cái)務(wù)狀況分析 2.企業(yè)營(yíng)業(yè)收入分析 3.企業(yè)營(yíng)業(yè)支出分析 |
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五、BI項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn):航空運(yùn)輸大數(shù)據(jù)分析 1.整體架構(gòu)介紹(數(shù)據(jù)源、抽取與轉(zhuǎn)換、數(shù)倉(cāng)、BI整合與自助分析) 2.交通線路與人次統(tǒng)計(jì) 3.出發(fā)時(shí)間段分布 4.一周出行人數(shù)分布 5.線路壓力top10可視化 6.目的地與交通路線選擇 |
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六、BI項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn):經(jīng)營(yíng)分析報(bào)告案例 1.分析目的、數(shù)據(jù)獲取、預(yù)期效果 2.關(guān)鍵性財(cái)務(wù)指標(biāo)介紹 3.不同維度銷售額分析 4.銷售收入-生產(chǎn)成本分析 5.不同維度毛利率分析 6.凈利率缺口與月度分析 |
劉老師 10多年的IT領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)研究和項(xiàng)目開(kāi)發(fā)工作,在長(zhǎng)期軟件領(lǐng)域工作過(guò)程中,對(duì)軟件企業(yè)運(yùn)作模式有深入研究,熟悉軟件質(zhì)量保障標(biāo)準(zhǔn)ISO9003和軟件過(guò)程改進(jìn)模型CMM/CMMI,在具體項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中總結(jié)經(jīng)驗(yàn),有深刻認(rèn)識(shí)。通曉多種軟件設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)工具。對(duì)軟件開(kāi)發(fā)整個(gè)流程非常熟悉,能根據(jù)項(xiàng)目特點(diǎn)定制具體軟件過(guò)程,并進(jìn)行項(xiàng)目管理和監(jiān)控,有很強(qiáng)的軟件項(xiàng)目組織管理能力。對(duì)C/C++、HTML 5、python、Hadoop、java、java EE、android、IOS、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算有比較深入的理解和應(yīng)用,具有較強(qiáng)的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需求分析和系統(tǒng)設(shè)計(jì)能力,熟悉Android框架、IOS框架等技術(shù),了解各種設(shè)計(jì)模式,能在具體項(xiàng)目中靈活運(yùn)用。
參加培訓(xùn)并通過(guò)考試學(xué)員,本課程由中國(guó)信息化培訓(xùn)中心頒發(fā)《大數(shù)據(jù)分析高級(jí)工程師》證書(shū),證書(shū)可作為專業(yè)技術(shù)人員職業(yè)能力考核的證明,以及專業(yè)技術(shù)人員崗位聘用、任職、定級(jí)和晉升職務(wù)的重要依據(jù)。