（1）了解數據分析的整體步驟

（2）掌握數據分析能力的提升路徑

（3）掌握數據分析的思路和方法

（4）掌握數據挖掘的模型及其應用

課程教學方式：

講師講授+互動+EXCEL現場操作+學員練習

1.   營銷數據分析目標和步驟

（1）分析目標

包括數據整體狀況分析、異動分析、數據分類、數據間邏輯關系分析、數據預測等。

（2）分析步驟

包括數據收集、數據整理、報表制作、數據分析與數據挖掘、圖形呈現、形成策劃案等6個步驟。

2.   數據分析與商務邏輯

（1）數據分析能力

包括業務理解能力、邏輯思辨能力、需求轉換能力、統計分析挖掘工具的掌握等方面。

（2）常見商務邏輯

a)    如何對數據特征進行描述？

b)    我的客戶的特征是啥樣的？

c)    如何結合銷售現狀判斷數據中的異常值？

d)    A數據和B數據之間有關系嗎？如果有關系，關系是怎樣的？

e)    如果數據之間有影響，有沒有重要程度的差異？

f)     數據和指標如何分組？

g)    如果影響指標比較多，如何處理？

h)    我想知道數據之間的對應關系，如何處理？

i)     如何考慮A事件對B事件的邊際貢獻率？

……

（3）分析思路

a)    標識分析法

b)    二八分析法（二八系數在第5個模塊第3小節的工具中自動實現）

c)    特征組合分析法

d)    排序分析法

e)    對比分析法

f)     分組分析法

g)    結構分析法

h)    交叉分析法

i)     對應分析法

……

3.   數據采集和指標體系建立

（1）采集原則

包括邏輯完備、可獲得、不重疊等原則，關于不重疊一般要做相關分析甚至是典型相關分析做檢驗。

（2）采集方法和步驟

包括采用層次分析法等確定收集維度、數據變形、數據相關檢驗、權重確定等。

（3）指標體系的建立

一般采用手工指標體系和軟件自動評估這兩種方式，這兩種方式都需要客觀規范地選擇數據指標，手工指標體系要做到權重設置合理、指標結果具有可比性（即處在基本同一數據區域），有時需要反復測試。

案例：浙江某互聯網企業的數據采集和指標體系建立

課堂討論：指標體系中的“加”與“乘”

4.   數據整理

數據整理的包括數據糾錯、數據填充補齊、數據匯總（非常復雜）以及數據

變形、數據轉換等多個環節，其目的是做好數據分析前的準備工作，將數據處理干凈，以進行后續的分析工作。

（1）數據糾錯

包括兩種形式的錯誤，一是本身數據就有錯，例如格式錯誤、空白等，二是數據邏輯上的錯誤或者異常。

（2）數據填充補齊

將數據中的空白填充補齊，這里面可能會涉及到復雜的業務邏輯。

（3）數據的匯總

根據分析目標的不同，分為按照時間序列的匯總、按照客戶id的匯總等等。

（4）數據變形

為了便于后續對比分析，經常需要對于數據進行變形，例如對于不同數量級的數據，將其變形到[0,1]的范圍內。

（5）數據轉換

在數據分析中，經常存在兩種形式的數據轉換：連續變量離散化以及定性數據定量化。

5.   數據描述

數據描述指對銷售數據進行描述統計，采用多種指標和方法揭示數據的概況，為后續分析做好準備工作。描述的指標有求和、計數、平均值、中位數、眾數、方差（標準差）、變異系數、峰度、偏度、占比、累計占比、同比、環比等。

（1）整體狀況描述

（2）營銷數據“七個百分比”    

（3）多列對比

——這是應培訓學員的要求所做的多列對比的小工具，非常方便，可以一次性地輸出多列之間平均值、總數、中位數、變異系數、二八系數等的對比。

案例：期貨數據中“眾數”指標的運用

討論： 中位數和平均值的異同

6.   異常值分析

異常值是數據中脫離正常變化軌道的數據，也是數據分析中需要重點關注的數據。通常采用如下方法分析異常值：

（1）散點圖

（2）面板散點圖

采用面板的方式實現多個散點圖的觀察，高效直觀。

（3）條件格式    

（4）三倍標準差方法

案例：中國移動某省公司利用“三倍標準差法”捕捉業務異常值

7.   相關分析

（1）相關分析原理

（2）EXCEL“數據分析”模塊安裝及介紹

（3）操作及輸出說明

（4）大型相關矩陣和條件格式的組合使用

（5）用相關分析做數據掃描的邏輯

案例：上海某藥企利用商務數據分析“頭對頭”的競爭關系

案例：阿里巴巴利用相關分析功能來梳理市場競爭態勢

案例：上海某制造型企業利用“相關分析”來分析物料運輸成本并制定合理化對策

8.   客戶細分

單獨一個數據，往往因為數據異常或者偶然性等原因，從來很難發現明顯的結論，分組不僅僅讓分析變得簡單，而且能夠發現簡單對比所無法獲得的結論。

（1）單指標的分類

（2）多指標的分類

多指標的分組，可以用來做市場細分、客戶分群等，采用聚類實現。

案例：上海某消費品調研的受訪者分類

案例討論：最佳聚類分類總數的確定    

9.   捆綁銷售分析

關聯分析可以分析銷售過程中某些相關的因素之間的關聯性，例如購買A的同時是否購買了B，購買A的用戶中有多少概率購買了B。

（1）相關概念

支持度、置信度、提升度

（2）關聯分析算法的使用

案例：上海某食品企業進行產品配送的關聯度分析

課堂討論：工業品數據做捆綁銷售的數據準備

10.  營銷資源籌劃與調配

營銷資源總是有限的，例如資金、廣宣品等，如何在種種影響因素的限制之下，使得營銷資源效果最大化，是重要的營銷管理問題。

（1）規劃求解概念

（2）相關操作和說明

案例：杭州某集團公司進行廣宣品的調配分析

案例：上海某大型集團公司進行平時工資和年終獎數額的平衡度分析

11. 迭代抓取數據特征

適用于對于有相關行為的數據特征的描述，例如在銷售方面，如果我們對具有相關特征（年齡、性別、歸屬地、之前消費特征）的消費者的消費行為比較感興趣，我們可以用這一算法找到具有某一消費行為的消費者的特征，例如該消費者的性別、年齡等的組合特征。

再例如4S店有各種車型的銷售數據，4S店就關心購買某種車型的消費者的具體特征是什么。

（1）算法描述

（2）算法執行和輸出

12.  營銷數據預測

數據預測是營銷數據分析的重要組成部分，我們介紹幾種常用的數據分析技術：

（1）模擬運算表

（2）添加趨勢線

（3）手工數組方式實現

（4）批量自動實現

案例：上海某企業對于房屋資產租賃價格的逐步回歸分析

13.  數據呈現技術

分析做得好，還要圖畫得好，數據呈現技術在營銷數據分析中顯得尤其重要：

（1）Excel繪圖的基本線型

（2）Excel繪圖的高級圖形

包括堆積柱狀圖、復合餅圖、半圓圖等。

（3）圖形呈現的高級技巧

包括輔助列、錯位、數據標簽的應用、分色等功能。

14.  Power BI工具

PowerBI是微軟推出的商業智能套件，由于其能支持大數據、無需VBA編程就能夠實現數據快速匯總以及數據呈現效果比較豐富等，獲得了廣大用戶的歡迎：

（1）PowerBI部件簡介

（2）用power query快速匯總數據

（3）用power pivot支持大數據分析

（4）用power view實現儀表盤

15.  數據分析報告撰寫

（1）分析報告的架構

（2）分析報告的邏輯

（3）分析報告的表現形式

（4）分析報告的文筆

案例：優秀分析報告和工作PPT賞析

16. 互動

現場討論課程中的問題，并就學員的實際工作問題進行解答。

紀老師 上海威才咨詢 | 數據分析、市場調查、Excel資深專家

大連理工大學計算機系，復旦大學MBA

紀老師曾經在上海貝爾、MOTOROLA、Lucent、新加坡比技公司、上海全成等公司長期工作，擔任過項目經理、技術市場經理、銷售經理、銷售總監等職務，對于數據分析和市場營銷有著較多實戰經驗。

紀老師積累了較多的數據分析和挖掘的實戰經驗，1995年即開始使用Excel、VBA對于Motorola電信交換機的運營數據進行分析和編程處理，1998年即開始采用SPSS軟件進行數據分析和市場調查報表的分析工作，在新加坡比技公司、上海全成通信等公司組織和領導了多項移動通信增值業務數據的數據挖掘項目（采用COGNOS商業報表軟件和CLEMENTINE軟件）。

同時，紀老師也曾經參與或主持過多項數據分析方面的咨詢項目，包括 “2005年上海移動有限公司新產品發展模式市場調研”、“內蒙古杏仁露產品上市前調研”、“2009年楊浦區商管公司下屬商業網點調研”、“2009格林動力汽車尾氣凈化劑數據分析”、“2011年我國電子閱讀器市場用戶消費模式調研”等，在營銷數據分析和市場調查方面有著較多實戰經驗。

擅長領域：

《銷售報表制作與分析》、《市場營銷數據的分析與挖掘》、《Excel高效操作技巧》、《EXCEL VBA在金融建模中的應用》、《市場調研數據分析和利用》、《大數據時代的數據分析和挖掘》、《Access在數據分析中的高效運用》、《SPSS商業數據分析》。

曾經參與或主持過多項數據分析方面的咨詢項目，包括 ：

2015年：上海張江高科科技園政府扶持企業資金投入產出績效分析項目（分析工具提供）（VBA實現DEA算法）

2015年：迪皮埃復材構件（太倉、大豐）兩公司生產部報表項目（VBA實現）

2015年：某證券私募企業股票指標數據跟蹤與分析系統（VBA實現）

2014年：上海印鈔廠統計分析培訓專題咨詢

2013年：迪皮埃復材構件（太倉）有限公司，生產部數據流程整合咨詢項目（包括VBA編碼調試）

2013年：上海印鈔廠統計分析專題咨詢

2011年：內蒙古杏仁露產品上市前調研

2010年：我國電子閱讀器市場用戶消費模式調研

2009年：格林動力汽車尾氣凈化劑數據分析

2009年：上海楊浦區商管公司下屬商業網點調研

2005年：上海移動有限公司新產品發展模式市場調研

服務客戶：

華晨寶馬、天津殼牌、大連中升之星、賽諾菲、寶鋼股份、立邦涂料、迪皮埃（太倉）、阿斯利康、中石化殼牌、上海醫療器械集團、上海印鈔廠、上海造幣廠、上海浦東新區發改委、大眾汽車、大眾聯合、大眾電子、上汽集團、河南移動、大賽璐（中國）、重慶康明斯、奇瑞汽車、中國移動集團公司、中國網通北京分公司、地中海游輪（上海）、杭州華數集團、諾翼航空……