大数据统计分析基础能力实战培训-中心

大数据统计分析基础能力实战培训

培训大纲：
 1 大数据的核心理念   
 1.1 大数据时代：你缺的不是一堆方法，而是大数据思维   
 1.2 大数据是探索事物发展和变化规律的工具   
 1.3 从案例看大数据的核心本质   
 1.4 认识大数据分析   
 1.5 数据分析需要什么样的能力   
 1.6 大数据应用的四层结构   
 1.7 大数据分析的两大核心理念   
 1.8 大数据分析面临的常见问题   
 2 数据分析基本过程   
 2.1 数据分析的六步曲   
 2.2 步骤1：明确目的--理清思路   
 2.3 步骤2：数据收集—理清思路   
 2.4 步骤3：数据预处理—寻找答案   
 2.5 步骤4：数据分析--寻找答案   
 2.6 步骤5：数据展示--观点表达   
 2.7 步骤6：报表撰写--观点表达   
 2.8 数据分析的三大误区   
 3 统计分析实战篇   
 3.1 数据分析方法的层次   
 3.2 统计分析常用指标   
 3.3 基本分析方法及其适用场景   
 3.4 综合分析方法及其适用场景   
 3.5 最合适的分析方法才是硬道理   
 4 解读数据分析结果   
 4.1 数据分析的目的   
 4.2 对比分析及业务策略   
 4.3 结构分析及业务策略   
 4.4 趋势分析及业务策略   
 4.5 解读要符合业务逻辑   
 5 数据分析思路篇   
 5.1 数据分析的思路   
 5.2 常用分析思路模型   
 5.3 企业外部环境分析（PEST分析法）   
 5.4 用户消费行为分析（5W2H分析法）   
 5.5 公司整体经营情况分析（4P营销理论）   
 5.6 业务问题专题分析（逻辑树分析法）   
 5.7 用户使用行为研究（用户使用行为分析法）   
 6 图表呈现篇   
 6.1 图表类型与作用   
 6.2 常用图形及适用场景   
 6.3 常用图形   
 6.4 复杂图形   
 6.5 动态图表画法技巧   
 6.6 图表美化原则   
 6.7 表格呈现   
 6.8 优秀图表示例解析   
 7 分析报告撰写   
 7.1 分析报告的种类与作用   
 7.2 报告的结构   
 7.3 报告命名的要求   
 7.4 报告的目录结构   
 7.5 前言   
 7.6 正文   
 7.7 结论与建议   
 7.8 优秀报告展现与解析   
 8 数据分析实战篇   
 8.1 相关分析（衡量变量间的的相关性）   
 8.2 方差分析   
 8.3 回归分析（预测）   
 8.4 时序分析（预测）   
 9 数据挖掘实战篇   
 9.1 聚类分析   
 9.2 分类分析