数据分析与运营分析( 1天)

数据分析与运营分析

课程时间：1天（6小时）

纪贺元

课程大纲

什么是数据化思维？

数据化的定义

企业数据化的先决条件

数据化思维的定义

数据化思维的好处

数据化思维中的基本指标

数据分布：中位数、四分位数、十分位数

贡献率指标：静态贡献率和动态贡献率

时间序列相关指标

数据形态指标（峰度、偏度、最大值最小值出现点）

数据波动指标

自定义指标的常见方法

数据化思维的一些方法

在数据化思维中，有一些重要的方法和逻辑，这些方法是数据化思维的落地之处：

分类方法

矩阵方法

漏斗分析方法

相关思维

决策树思维

闭环思维（分析-验算思维）

逻辑链思维（数据归纳和演绎）

时间序列思维

数据描述

数据描述指对销售数据进行描述统计，采用多种指标和方法揭示数据的概况，为后续分析做好准备工作。描述的指标有求和、计数、平均值、中位数、众数、方差（标准差）、变异系数、峰度、偏度、占比、累计占比、同比、环比等。

数据的七个百分比

营销数据的描述统计

多列对比

一个多列对比的小工具，非常方便，可以一次性地输出多列之间平均值、总数、中位数、变异系数、二八系数等的对比。

相关分析

相关分析原理

EXCEL“数据分析”模块安装及介绍

操作及输出说明

相关分析在营销数据分析中的作用

方差分析

方差分析是重要的分析数据间影响关系的分析方法，不过由于模型的限制，其只能

分析最多两个变量对于一个因变量的影响。

单因素方差分析

双因素无重复方差分析

双因素有重复方差分析

回归

回归是数据分析的重要组成部分，我们介绍几种常用的数据分析技术：

R2和SIG

添加趋势线

线性和非线性回归