数据分析方法及生产运营实际应用

数据分析方法及生产运营实际应用
【课程目标】
本课程主要介绍数据分析在生产运营过程中的应用，适用于制造行业/保险行业的数据分析人员等。
本课程的主要目的是，帮助学员了解大数据的本质，培养学员的数据意识和数据思维，掌握常用的统计分析方法和工具，以及生产、运营过程中的应用，并以概率的方式来进行决策，提升学员的数据分析及应用能力。
本课程具体内容包括：
数据决策逻辑，数据决策路径。
数据分析过程，数据分析框架。
数据分析方法，数据分析工具。
概率分布，参数估计，假设检验。
本课程从实际的业务需求出发，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，对数据分析及数据挖掘技术进行了全面的介绍（从数据收集与处理，到数据分析与挖掘，再到数据可视化和报告撰写），通过大量的操作演练，帮助学员掌握数据分析和数据挖掘的思路、方法、表达、工具，从大量的企业经营数据中进行分析，挖掘客户行为特点，帮助运营团队深入理解业务运作，以达到提升学员的数据综合分析能力，支撑运营决策的目的。
通过本课程的学习，达到如下目的：
了解数据分析的本质，理解数据决策的底层逻辑
学会搭建数据分析框架，熟悉常用的业务模型
熟悉数据分析标准过程，能够按步骤进行数据分析
掌握常用统计分析方法，熟练使用Excel高级数据分析工具
掌握常用的概率分布，利用概率进行业务决策
理解大数定律，中心极限定理等原理
熟练各种参数估计，假设检验的分布及应用
【授课时间】
2天时间（每天6个小时）
【授课对象】
生产部、运营部、销售部、业务支撑部、经营分析部等对业务数据分析有一定要求的相关人员。
【学员要求】
每个学员自备一台便携机(必须)。
便携机中事先安装好Excel 2013版本（建议2016版本以上）。
注：讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。
【授课方式】
数据分析基础 + 方法讲解 + 实际业务问题分析 + 工具实践操作
采用互动式教学，围绕业务问题，展开数据分析过程，全过程演练操作，让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。
【课程大纲】
数据核心理念—数据思维篇
问题：什么是数据思维？大数据决策的底层逻辑以及决策依据是什么？
数字化五大技术战略：ABCDI战略
A：人工智能，目的是用机器模拟人类行为
B：区块链，构建不可篡改的分布记账系统
C：云计算，搭建按需分配的计算资源平台
D：大数据，实现智能化的判断和决策机制
I：物联网，实现万物互联通信的基础架构
大数据的本质
数据，是事物发展和变化过程中留下的痕迹
大数据不在于量大，而在于全（多维性）
业务导向还是技术导向
大数据决策的底层逻辑（即四大核心价值）
探索业务规律，按规律来管理决策
案例：客流规律与排班及最佳营销时机
案例：致命交通事故发生的时间规律
发现运营变化，定短板来运营决策
案例：考核周期导致的员工月初懈怠
案例：工序信号异常监测设备故障
理清要素关系，找影响因素来决策
案例：情绪对于股市涨跌的影响
案例：为何升职反而会增加离职风险？
预测未来趋势，通过预判进行决策
案例：惠普预测员工离职风险及挽留
案例：保险公司的车险预测与个性化保费定价
大数据决策的三个关键环节
业务数据化：将业务问题转化为数据问题
数据信息化：提取数据中的业务规律信息
信息策略化：基于规律形成业务应对策略
案例：用数据来识别喜欢赚“差价”的营业员
数据分析过程—流程步骤篇
数据分析的六步曲
步骤1：明确目的，确定分析思路
确定分析目的：要解决什么样的业务问题
确定分析思路：分解业务问题，构建分析框架
步骤2：收集数据，寻找分析素材
明确数据范围
确定收集来源
确定收集方法
步骤3：整理数据，确保数据质量
数据质量评估
数据清洗、数据处理和变量处理
探索性分析
步骤4：分析数据，寻找业务答案
选择合适的分析方法
构建合适的分析模型
选择合适的分析工具
步骤5：呈现数，解读业务规律
选择恰当的图表
选择合适的可视化工具
提炼业务含义
步骤6：撰写报告，形成业务策略
选择报告种类
完整的报告结构
演练：产品精准营销案例分析
如何搭建精准营销分析框架
精准营销分析的过程和步骤
数据分析方法—统计方法篇
问题：数据分析方法的种类？分析方法的不同应用场景？
业务分析的三个阶段
现状分析：通过企业运营指标来发现规律及短板
原因分析：查找数据相关性，探寻目标影响因素
预测分析：合理配置资源，预判业务未来的趋势
常用的数据分析方法种类
描述性分析法（对比/分组/结构/趋势/交叉…）
相关性分析法（相关/方差/卡方…）
预测性分析法（回归/时序/决策树/神经网络…）
专题性分析法（聚类/关联/RFM模型/…）
统计分析基础
统计分析两大关键要素（类别、指标）
统计分析的操作模式（类别指标）
统计分析三个操作步骤（统计、画图、解读）
透视表的三个组成部分
常用的描述性指标
集中程度：均值、中位数、众数
离散程度：极差、方差/标准差、IQR
分布形态：偏度、峰度
基本分析方法及其适用场景
对比分析（查看数据差距，发现事物变化）
演练：寻找用户的地域分布特征
演练：分析产品受欢迎情况及贡献大小
演练：用数据来探索增量不增收困境的解决方案
分布分析（查看数据分布，探索业务层次）
演练：银行用户的消费水平和消费层次分析
演练：客户年龄分布/收入分布分析
案例：通信运营商的流量套餐划分合理性的评估
演练：呼叫中心接听电话效率分析（呼叫中心）
结构分析（查看指标构成，评估结构合理性）
案例：增值业务收入结构分析（通信）
案例：物流费用成本结构分析（物流）
案例：中移动用户群动态结构分析
演练：财务领域的结构瀑布图、财务收支的变化瀑布图
趋势分析（发现事物随时间的变化规律）
案例：破解零售店销售规律
案例：手机销量的淡旺季分析
案例：微信用户的活跃时间规律
演练：发现客流量的时间规律
交叉分析（从多个维度的数据指标分析）
演练：用户性别+地域分布分析
演练：不同客户的产品偏好分析
演练：不同学历用户的套餐偏好分析
演练：银行用户的违约影响因素分析
概率分布基础—概率决策篇
问题：掌握随机事件的规律性，利用概率来做最优决策
基本概念
随机事件与随机变量
频率与概率
概率分布及表示方式
离散型变量概率分布
伯努利分布
案例：产品质量合格率
二项分布
案例：保费设计与盈利分析
案例：设备维修方案设计
泊松分布
案例：最佳库存量设计
案例：客服来电次数概率
案例：保险赔付概率计算
连续型变量概率分布
均值分布
指数分布
案例：排队时长评估
案例：来电时间间隔分析
案例：产品故障率及平均故障时间MTBF分布
案例：产品担保期如何设计
正态分布
案例：产品销售金额评估
其他常用分布
χ2分布
F分布
T分布
案例：营业厅客流趋势分析
产品质量评估—参数估计
抽样估计基本概念
抽样方式
抽样估计的原理
大数据定律
中心极限定理
参数估计—点估计
案例：汽车油耗估计
案例：市场占有率估计
案例：产品寿命估计
参数估计—区间估计
均值区间估计
案例：灌装液的灌装量评估
案例：药效评估
案例：设备稳定性评估
案例：信用卡刷卡金额估计
方差区间估计
案例：配件长度波动性检验
比例区间估计
案例：汽车占有率评估
案例：候选人获胜率评估
抽样误差与样本容量
产品质量检验—假设检验
问题：产品的寿命是多少？新营销手段是否有效提升产品销量？新的装配方法能否提高产品质量？两种配方的效果是否有显著差异？
假设检验种类与作用
假设检验的基本思想
假设检验的基本步骤
拒绝域检验
显著性检验
均值检验
案例：包装机是否正常工作
案例：牛奶是否掺水检验
案例：产品寿命合格性检验
案例：焦虑指数评估
方差检验
案例：铜丝的折断力检验
案例：电池寿命波动检验
案例：车床精度检验
比例检验
案例：满意度调查评估
差异性检验—双样本检验
独立双样本假设检验
均值差异检验
案例：两种催化剂效果检验
案例：供应商交付周期差异评估
案例：烟龄是否会导致胆固醇升高
方差差异检验
案例：两台机器的稳定性比较
配对双样本假设检验
配对设计
配对双样本均值差异检验
案例：施肥对幼苗成长影响
案例：基建螺旋柱长度估计值与实际值差异评估
结束：课程总结与问题答疑。

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