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數(shù)據(jù)分析指標(biāo)培訓(xùn)

【培訓(xùn)對(duì)象】
營(yíng)銷(xiāo)副總、營(yíng)銷(xiāo)總監(jiān)、門(mén)店經(jīng)理及業(yè)務(wù)人員、市場(chǎng)部經(jīng)理、營(yíng)銷(xiāo)人員、市場(chǎng)研究人員、運(yùn)營(yíng)人員等。

【培訓(xùn)大綱】
（1）了解經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)分析的整體步驟 
（2）掌握經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)分析能力的提升路徑 
（3）掌握經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)分析的思路和方法 
（4）掌握經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)挖掘的模型及其應(yīng)用

1.經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)
（1）分析目標(biāo)
包括財(cái)務(wù)指標(biāo)分析、品類(lèi)分析、門(mén)店分析、客流分析、活動(dòng)分析、會(huì)員分析等。
（2）分析步驟
包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、報(bào)表制作、數(shù)據(jù)分析、圖形呈現(xiàn)等5個(gè)步驟。

2.常見(jiàn)業(yè)務(wù)邏輯與分析方法
（1）常見(jiàn)業(yè)務(wù)邏輯
a)我的業(yè)務(wù)的特征是啥樣的？
b)如何結(jié)合業(yè)務(wù)現(xiàn)狀判斷數(shù)據(jù)中的異常值？
c)A數(shù)據(jù)和B數(shù)據(jù)之間有關(guān)系嗎？如果有關(guān)系，關(guān)系是怎樣的？
d)如果數(shù)據(jù)之間有影響，有沒(méi)有重要程度的差異？
e)品類(lèi)等數(shù)據(jù)如何分類(lèi)？
f)業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)
（2）分析方法
a)標(biāo)識(shí)分析法
b)排序分析法
c)對(duì)比分析法
d)分組分析法
e)回歸分析法
f)交叉分析法
g)假設(shè)分析法
h)趨勢(shì)分析法
i)二八分析法
j)客戶(hù)畫(huà)像分析法

3.數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理
我們往往需要采集一些外部數(shù)據(jù)，并且對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，為之后的數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備。
（1）外部數(shù)據(jù)收集的原則和方法
（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理技巧
包括對(duì)標(biāo)轉(zhuǎn)換、分段統(tǒng)計(jì)轉(zhuǎn)換、定性數(shù)據(jù)定量化等。

4.報(bào)表的標(biāo)識(shí)分析
有了條件格式，讓你的數(shù)據(jù)操作和分析變得趣味十足并且輕松自在！
（3）大塊數(shù)據(jù)的分色表示-快速識(shí)別數(shù)據(jù)的大小分布
（4）選出報(bào)表*的前n項(xiàng)（最小的后n項(xiàng)）
（5）快速篩選日期和文本并著色
（6）豐富的圖標(biāo)集標(biāo)識(shí)同比環(huán)比變化，例如銷(xiāo)售回報(bào)率
（7）強(qiáng)大的自定義規(guī)則，可以隨心所欲標(biāo)示單元格

5.分析指標(biāo)
銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析指標(biāo)有求和、計(jì)數(shù)、平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差（標(biāo)準(zhǔn)差）、變異系數(shù)、峰度、偏度、占比、累計(jì)占比、同比、環(huán)比等。
（1）數(shù)據(jù)的七個(gè)百分比
包括用累計(jì)占比分析數(shù)據(jù)變化率、環(huán)同比看業(yè)務(wù)變化、父行百分比看品類(lèi)包含數(shù)據(jù)等。
（2）銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)
包括中位數(shù)、頻數(shù)、變異系數(shù)、二八系數(shù)、偏度等，可以更深入地看數(shù)據(jù)背后包含的業(yè)務(wù)含義。
（3）多列對(duì)比
這是應(yīng)培訓(xùn)學(xué)員的要求所做的多列對(duì)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(duì)比。

6.相關(guān)分析
（1）相關(guān)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(shuō)明

7. 聚類(lèi)-客戶(hù)細(xì)分
單獨(dú)一個(gè)數(shù)據(jù)，往往因?yàn)閿?shù)據(jù)異?；蛘吲既恍缘仍?，從來(lái)很難發(fā)現(xiàn)明顯的結(jié)論，分組不僅僅讓分析變得簡(jiǎn)單，而且能夠發(fā)現(xiàn)簡(jiǎn)單對(duì)比所無(wú)法獲得的結(jié)論。
（1）單指標(biāo)的分類(lèi)
（2）多指標(biāo)的分類(lèi)
多指標(biāo)的分組，可以用來(lái)做數(shù)據(jù)的細(xì)分等，采用聚類(lèi)實(shí)現(xiàn)。
案例討論：*聚類(lèi)分類(lèi)總數(shù)的確定

8.關(guān)聯(lián)分析
關(guān)聯(lián)分析特別適用于分析商超數(shù)據(jù)，可以分析數(shù)據(jù)中的某些特征同時(shí)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(lái)做捆綁銷(xiāo)售，例如客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)了A產(chǎn)品之后是否購(gòu)買(mǎi)了產(chǎn)品B。關(guān)聯(lián)分析通常用來(lái)分析多品類(lèi)、多購(gòu)買(mǎi)頻次的營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析，其結(jié)論可以用來(lái)捆綁銷(xiāo)售、銷(xiāo)售推薦等方面
（1）相關(guān)概念
支持度、置信度、提升度
（2）關(guān)聯(lián)分析算法的使用

9.銷(xiāo)售數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)
數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)是營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析的重要組成部分，我們介紹幾種常用的數(shù)據(jù)分析技術(shù)：
（1）添加趨勢(shì)線
（2）手工數(shù)組方式實(shí)現(xiàn)
（3）批量自動(dòng)實(shí)現(xiàn) 

數(shù)據(jù)分析指標(biāo)培訓(xùn)