1.數(shù)據(jù)分析基礎
（1）數(shù)據(jù)分析與挖掘的概念與差異
（2）分析目標
包括數(shù)據(jù)整體狀況分析、異動分析、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)間邏輯關系分析、數(shù)據(jù)預測等。
（3）分析步驟
包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理、報表制作、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘、圖形呈現(xiàn)、形成策劃案等6個步驟。
2.數(shù)據(jù)分析與業(yè)務邏輯
（1）數(shù)據(jù)分析能力
包括業(yè)務理解能力、邏輯思辨能力、需求轉(zhuǎn)換能力、統(tǒng)計分析挖掘工具的掌握等方面。
（2）常見業(yè)務邏輯
a)如何對數(shù)據(jù)特征進行描述？
b)我的業(yè)務的特征是啥樣的？
c)如何結(jié)合營銷現(xiàn)狀判斷數(shù)據(jù)中的異常值？
d)A數(shù)據(jù)和B數(shù)據(jù)之間有關系嗎？如果有關系，關系是怎樣的？
e)如果數(shù)據(jù)之間有影響，有沒有重要程度的差異？
f)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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
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(jié)構(gòu)分析法
h)交叉分析法
i)對應分析法
……
3.數(shù)據(jù)描述
數(shù)據(jù)描述指對銷售數(shù)據(jù)進行描述統(tǒng)計，采用多種指標和方法揭示數(shù)據(jù)的概況，為后續(xù)分析做好準備工作。描述的指標有求和、計數(shù)、平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差（標準差）、變異系數(shù)、峰度、偏度、占比、累計占比、同比、環(huán)比等。
（1）整體狀況描述
（2）數(shù)據(jù)的七個百分比
（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(shù)、中位數(shù)、變異系數(shù)、二八系數(shù)等的對比。
4.異常值分析
異常值是數(shù)據(jù)中脫離正常變化軌道的數(shù)據(jù)，也是數(shù)據(jù)分析中需要重點關注的數(shù)據(jù)。通常采用如下方法分析異常值：
（1）散點圖
（2）條件格式
（3）三倍標準差
5.相關分析
(1)相關分析原理
(2)EXCEL“數(shù)據(jù)分析”模塊安裝及介紹
(3)操作及輸出說明
案例：上海某公路物流企業(yè)分析其營銷指標間關系
6.聚類-客戶細分
單獨一個數(shù)據(jù)，往往因為數(shù)據(jù)異常或者偶然性等原因，從來很難發(fā)現(xiàn)明顯的結(jié)論，分組不僅僅讓分析變得簡單，而且能夠發(fā)現(xiàn)簡單對比所無法獲得的結(jié)論。
（1）單指標的分類
（2）多指標的分類
多指標的分組，可以用來做數(shù)據(jù)的細分等，采用聚類實現(xiàn)。
案例討論：最佳聚類分類總數(shù)的確定
7.關聯(lián)分析
關聯(lián)分析可以分析數(shù)據(jù)中的某些特征同時出現(xiàn)以及次序出現(xiàn)的概率，其輸出的結(jié)果經(jīng)常用來做捆綁銷售，例如客戶購買了A產(chǎn)品之后是否購買了產(chǎn)品B。
（1）相關概念
支持度、置信度、提升度
（2）關聯(lián)分析算法的使用
8.客戶畫像
客戶畫像是目前營銷數(shù)據(jù)分析的熱點問題之一，4S店的銷售人員希望通過數(shù)據(jù)分析得到其客戶的特征是什么，網(wǎng)店的經(jīng)營者希望知道哪些特征組合的客戶在投訴他們。
（1）算法描述
（2）算法執(zhí)行和輸出
案例：某網(wǎng)店利用數(shù)據(jù)分析影響客戶購買的特征 |
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