企業運營下的數據分析與數據挖掘實戰訓練營
（數據分析培訓核心技術與動手實操結合）
培訓安排：2016年6月24-25日深圳（基礎班） 8月12-13日深圳（高級班）
培訓對象：企事業單位高管及決策者，運營，市場，銷售負責人及對大數據技術有濃厚興趣的人士
學習費用：本課程為四天，可參加兩天，也可參加四天4200元/兩天， 8000元/四天（含資料費、午餐、茶點、發票）
特別聲明：本課程有若干演練環節，為了保證培訓效果，請攜帶筆記本電腦，參加課程均贈送Yonghong 大數據分析工具試用版，以便教學演練。
學習完后可以贈送給學員：
1.可以獲得數據分析師認證（2天為中級，4天為高級）
2.獲得全球領先的大數據可視化分析軟件一套（贈送軟件免費使用3個月）
3.可以得到后續數據專家的免費輔導（線上線下交流與輔導）
4.學員后續免費參加數據科學家論壇交流
5.高級班學員可以終身復訓
課程背景:
“大數據”時代已經來臨，然而，面對著空前海量膨脹的數據，很多的企業和機構單位相關人員，還在使用原始低效的統計和分析方法，投入很大，期望很高但大數據的價值產出和預期并不匹配，根本無法高效處理數據和挖掘有用信息指標，不僅浪費大量的時間，老板還經常不滿意。
大數據時代，數據將是未來競爭的基礎，將是重要的資源，要求各部門對客戶響應、營銷過程、行業競爭等做深入分析，通過挖掘這些信息，企業可以預測市場需求，進行智能化決策分析，從而制定更加行之有效的戰略，本課程我們將一起探討如何將大數據分析的技能應用于企業和機構單位日常的工作當中。通過本次學習您將了解和掌握企業最新數據分析技術，對數據治理，數據報告制作，數據分析技巧得到全面的了解。能夠開始從事商業智能項目管理與開發，最終完成報表和儀表盤的個性化設計和展現。通過實踐操作，學員將加深對本課主題的理解。
課程收益:
1.了解大數據的概念，大數據包含哪些主流技術框架
2.了解商業智能概念和行業發展現狀與未來趨勢。
3.學習使用數據分析平臺進行數據準備與建模。
4.學習使用數據分析平臺進行分析報告制作與探索性分析。
5.大數據如何跟日常的工作相結合，制作出高價值美觀的數據分析報告和圖表
6.學習數據分析，數據治理，數據深度挖掘的方法
7.數據分析的工具介紹與運用
8.運用大數數據技術驅動企業運營的案例和項目詳解分
9.跨數據源整合數據、求復雜指標均可通過配置快速實現
10.任意分析需求均可在一天內實現
11. 掌握數據分析報告的寫作技巧及要點，全面正確地呈現分析結果。
12. 沒有技術背景的運營人員和業務人員可進行自服務分析
基礎班課程大綱：6月24-25日深圳
一、 大數據時代商業智能概述
本節介紹：了解大數據，分析傳統數據與現代數據之間的差異
討論：老師給出一個圖表，讓每個學員用自己的方法來制作，然后進行討論與分析！
1. 什么是大數據
2. 大數據三維理解
理論+技術+實戰
3. 大數據的應用現狀（傳統數據分析與商業智能，和大數據時代新方法與技術區別）
4. 大數據時代企業運營數據過程中的痛點
5. 大數據4V特征
大規模，多樣性，高速度，價值性
6. 大數據的核心價值
7. 大數據在各行各業的解決方案
制造業，金融業，零售業，電信業
9． 大數據的實現技術
9. 企業的應該如何讓數據真正促進業務？
案例講解：一個銀行行長的煩惱，您來親身體驗一下數據分析的過程
美的集團的案例分享
二、如何構建企業一站式數據分析平臺
本節介紹如何在企業內部實施大數據，利用大數據驅動企業的運營
1.數據分析平臺安裝及配置
2.數據體系構建的方法論
3.數據報告制作原則
4.大數據分析平臺講解:
5大數據平臺用戶體驗：
a)簡單交付，極致運用：安裝程序可在幾分鐘內安裝完成；打破傳統軟件建二次表、Cube、復雜模型的漫長流程，直接基于細節數據，通過人性化拖拽快速生成分析報表
b)輕松上手的深度分析：無需技術背景，業務人員可自服務完成深度分析需求。通過聚類、分類、回歸、時序等算M法進行數據預測和數據關聯性洞察，實現對數據含義和價值的深度挖掘
案例分享：某電商企業面臨的數據分析問題
學員實踐練習：安裝，配置數據分析平臺，并制作一張簡單報表（一分鐘建模，三分鐘制作一份報表，一分鐘分析DOMO）
三、基于大數據關鍵指標的多維度，探索式分析方法
本節指標分析是一種快速的企業績效分析手段，是衡量企業健康狀況的健康指標， 本節介紹如何通過指標構建數據分析模型。
1. 案例思考：從一張報表說起，證券公司的煩惱
2. ．基本數據分析方法
對比分析、分組分析、結構分析、平均分析、交叉分析
3. 數據治理的方法論
4. 把KPI指標和管理理念相結合，搭建探索式分析模型分析營銷狀況
5. 案例解析：
a)自服務數據準備
b)數據運營最佳實戰
c)探索式分析實踐(學習制作探索式分析高級圖表)
演練操作：制作報表進行交互式分析
制作一個專業的數據分析報告
四、數據挖掘與分析報告的撰寫
本章節主要掌握數據挖掘方法與預測模型
1.什么是數據挖掘
2.為什么要數據挖掘（數據挖掘的發展歷程）
3.數據挖掘之前要做哪些事
4.數據挖掘的幾種方法
A)一元線性回歸
B)LDA線性分類
C)K-means 聚類
D)時序分析
E) 聚類分析
5. 圖表呈現
A)圖表的類型和作用
B)常用圖型（柱狀型，條形圖，折線圖，餅圖，雷達型）
c)復雜圖型（平均線圖，雙坐標圖，瀑布圖，漏斗圖）
E)圖表美化
F)表格呈現
6.分析報告的撰寫
A)分析報告的種類與作用
B)報告的結構與命名
c)前言
E)正文
F)結構與建議
學員實戰練習：如何制作一個專業的數據分析報告
五、數據分析師在線考試
高級班課程大綱：8月12-13日深圳（須有大數據的基礎）
一,數據化管理重要性
1， 什么是數據化管理
2， 數據化管理的四個層次
戰略規劃管理
經營策略管理
運營分析管理
業務指導管理
3， 數據化管理的意義有哪些？
模版舉例：店面管理的工具-追蹤預測表
二， 大數據給企業帶來的革命性影響
1.數據化運營的必要性
a) 企業積累了海量數據，而信息分析能力嚴重不足
b) 僅憑信息技術系統不能構成差異化競爭優勢
c) 以數據為基礎的分析能力能幫助企業建立核心競爭力
2.海量的數據規模
3.快速動態的數據流轉
4.多樣的數據類型
5.企業行業的數據特點
6.大數據平臺與傳統數據系統的分工與定位
關于海外的案例分享：美國投資公司用大數據平臺
學員練習
三,大數據運營中心的解決方案
1. 業務架構
從業務層來看，企業大數據中心分為三層，包括支持結構化和非結構化數據的存儲層，對數據進行建模和挖掘計算，以及最終呈現出結果的可視化應用層。
2. 技術架構
從數據源到最終展現分成如下幾層：
ETL層：采用PC server作為ETL前置機，將數據清洗，轉換，裝載。
應用層：利用敏捷BI提供自服務分析工具，對離線和在線分析平臺中的數據進行自服務可視化展現。
3. 系統組件詳述：
a) ETL：Kettle + Sqoop
b) 離線分析平臺：Hadoop分布式數據倉庫
c) HDFS分布式文件系統
d) HBase數據庫
e) 統一資源管理與調度框架
f) 分布式批處理引擎 – MapReduce
g) 一站式安全管理
案例分享與學員操作
四，數據可視分析工具
1. 用戶畫像
a) 場景驅動的用戶畫像
b) 消費者畫像方法
c) 用戶畫像構建過程
d) 用戶畫像標簽體系
e) 基于用戶畫像的場景應用
2. 價值管理平臺
a) 價值管理平臺的提出
b) 價值管理平臺的構建思路
c) 價值管理平臺系統組成
3. 經營分析
a) 應用分析
b) 應用方案
c) 軟件產品
d) 領導者桌面
e) 財務分析
f) 盈利分析
學員練習操作
五，大數據的方案特點與典型案例介紹
1，方案特點
a) 高可用性
b) 高并發性
c) 多維分析
d) 至服務式和探索式分析
e) 終端支持IOS和Andriod
f) 減少IT人員的運營成本
g) 直連數據源的支持
2，典型案例介紹
積木盒子，艾瑞集團
六，大數據認證考試
專家介紹：胡老師，大數據分析專家
畢業于澳大利亞莫納什大學商業信息系統碩士，擁有多年大型企業需求分析，項目實施和解決方案制作經驗；曾為國外大型零售企業和政府機構設計和實現數據分析系統，成功推進國內多個大型金融項目的需求、設計、研發、實施工作。在企業級系統集成，大數據，BI領域有豐富的項目經驗；目前主要負責大型企業的產品和解決方案的咨詢工作。
胡老師擅長的課程有：
《實用企業數據統計和分析技術》 《CDA數據分析師》
《R語言數據挖掘實戰》 《大數據前沿知識與Hadoop》
實戰經驗：曾為國外大型零售企業，國內金融機構和政府機構設計和實現數據分析系統，在大數據領域有豐富的項目經驗和授課技巧。
授課風格：
胡老師授課課程中運用震撼人心的創新思維啟迪，旁征博引的實戰案例，理論精講 + 案例演練 + 實際業務問題分析,運用海量的工具和案例分享與呈現。
【報名咨詢】
聯系電話：010-62258232 62278113 13718601312 18610339408
聯 系 人：李先生 陳小姐
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