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THE TRAINING OF DATA ANALYST数据分析师培训DATAAssistant:LarryYu讲师：多多THE TRAINING OF DATA ANALYST 数据1数据分析培训课程安排初初步步认认识识数数据据分分析析数数据据图图表表数数据据分分析析报报告告案案例例分分析析数数据据分分析析在在电电话话销销售售中中的的应应用用数数据据透透视视表表（上上机机操操作作）LOGO数据分析培训课程安排初步认识数据分析数据图表数据分析21初步认识数据分析Preliminaryunderstandingofdataanalysis.数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向1初步认识数据分析Preliminary understan34 4通过适当方法对数据进行分析。简单分析简单分析可以添加补充可以添加补充通过适当方法对数据进行分析。可以添加补充可以添加补充通过适当方法对数据进行分析。可以添加补充可以添加补充通过适当方法对数据进行分析。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总、理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。410%25%通过适当方法对数据进行分析。简单分析可以添加补60%30%50%53%201？年某月份网购机充值记录？年某月份网购机充值记录充值总额订单数中国移动1536051552中国联通156847125505101520253035系列 1,1/5/2002,32系列 1,1/6/2002,32系列 1,1/7/2002,28系列 1,1/8/2002,12系列 1,1/9/2002,15系列 2,1/5/2002,12系列 2,1/6/2002,12系列 2,1/7/2002,12系列 2,1/8/2002,21系列 2,1/9/2002,2800.511.522.533.5024681012列1,0.7,3.3列1,1.8,5列1,2.6,3.3大小,0.7,10大小,1.8,6大小,2.6,8这些都是数据分析60%30%50%53%LOGO201？年某5第一步第二步第三步第四步第五步第六步明确分析思路数据收集数据存储数据整理图表呈现数据分析报告撰写MindManagerWORD、EXCELACCESS、Oracle、MySQL、FoxProEpidata、Excel、SPSSSPSS、SAS、Matlab、Eviews、StataExcel、SPSS、CrystalXcelsius、PPTWord、Excel、PPT数据分析基本步骤及常用工具LOGO第一步第二步第三步第四步第6数据分析服装制作方法论5W2H、4P、逻辑树等思路分析复制设计图工具EXCEL、SPSSSAS等剪刀、缝纫机、电熨斗等技术交叉分析、相关分析、回归分析、等平面、立体剪裁等 数据分析数据分析方法论主要从宏观角度知道如何进行数据分析，从整体上对数据进行规划，方法论主要从宏观角度知道如何进行数据分析，从整体上对数据进行规划，指导。好比如：做题的思路分析，项目的规划，起着火车头的作用，指引前进的指导。好比如：做题的思路分析，项目的规划，起着火车头的作用，指引前进的方向。方向。数据分析服装制作方法论5W2H、4P、逻辑树等思路分析复制设7购买行为分析Why用户购买目的到底哪里吸引用户What运营提供什么样的道具或服务与用户的需求是否一致Who谁是我们的用户用户的特点When什么时候购买多久再次购买Where用户在哪购买用户在各地区的构成怎样How用户购买支付方式是怎么样How much用户购买花费时间、成本LOGO5W2H分析法购买行为分析Why用户购买目的What8SOSOSO战略依靠内部优势 利用外部机会WO战略利用外部机会 克服内部劣势ST战略WT战略WOWOSTSTWTWT依靠内部优势 回避外部威胁减少内部劣势 回避外部威胁外部威胁外部威胁（T）SOWTT内部优势内部优势（S）S内部劣势内部劣势（W）W外部机会外部机会（O）OLOGOSWTO矩阵分析法SOSO战略依靠内部优势 利用外92数据透视表（上机操作）Pivottable(machineoperation)数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向2数据透视表（上机操作）Pivot table(machi101.快捷键快捷键 Ctrl+Ctrl+2.函数函数VLookupVLookup3.数据透视表数据透视表4.图表图表01234024681012列1,0.7,3.3列1,1.8,5列1,2.6,3.3大小,0.7,10大小,1.8,6大小,2.6,8LOGO提升excel使用效率1.快捷键 Ctrl+11常用常用快捷键快捷键 最有价值快捷键：F4：重复上次/上一组操作快速选取单元格：ctrl+鼠标：选取多个单元格ctrl+：快速切到行列首尾ctrl+home/end：快速切到区域首个/最后一个单元格shift+or鼠标：选取连续单元格ctrl+shift+：快速选取数据区整列整行Ctrl+1：单元格格式设置ctrl+a全选ctrl+c复制ctrl+v粘贴ctrl+f查找ctrl+P打印ctrl+S保存ctrl+Z后撤ctrl+Y复制上一步骤ctrl+enter多重填充alt+enter单元格内换行F1帮助F4锁定位置F5定位=ctrl+G常用快捷键 最有价值快捷键：ctrl+a 全选LOGO提升e12常用函数常用函数 最有价值的函数Vlookup：查找引用精确查找：最常用，找到完全匹配模糊查找：常用于数值查找，匹配小于所查找数值中的最大值F4：改变单元格引用状态$初始状态：相对引用第一次，绝对引用第二次，固定行第三次，固定列第四次，返回初始状态混合引用Index：引用具体位置的数值Math：返回相对位置Sum：求和Average：平均值Max：最大值Min：最小值Large：第几大值Count：计数Round：保留小数位Int：取整数位AndOrIfLOGO提升excel使用效率常用函数 最有价值的函数 混合133数据图表Preliminaryunderstandingofdataanalysis.数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向3数据图表Preliminary understanding14LOGOFacebook 154数据分析报告Preliminaryunderstandingofdataanalysis.数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向4数据分析报告Preliminary understandi16多多KK.YU数据分析报告定义数据分析报告定义数据分析报告是根据数据分析原理和方法，运用数据来反应、研究和分析某项事物现状、问题、原因、本质和规律，并得出结论，提出解决问题办法的一种分析应用问题。这种问题是决策者认识事物、了解事物、掌握信息、搜集相关信息的主要工具之一，数据分析报告通过对事物数据全方位的科学分析来评估其环境及反正情况，为决策者提供科学、严谨的依据，降低风险。LOGO数据分析报告定义多多KK.YU数据分析报告定义 17数据分析报告原则规范性规范性重要性重要性谨慎性谨慎性创新性创新性数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致，要与业内公认的术语一致。一定形式的思路创新，不要局限于某一种思维方式。编制过程一定要谨慎，基础数据必须真实完整，分析过程必须科学合理全面，分析结果可靠，内容要实事求是。在各项数据分析中，应该重点选取关键指标，科学专业地进行分析。此外，针对同一类问题，其分析结果也应当按照问题重要性来分级阐述。数据分析报告原则规范性重要性谨慎性创新性LOGO数据分析报告18数据分析数据分析报告三大报告三大作用作用展示分展示分析结果析结果提供决提供决策依据策依据验证分验证分析质量析质量展示分析结果：具体内容，具体分析，填写所想验证分析质量：具体内容，具体分析，填写所想提供决策依据：具体内容，具体分析，填写所想数据分析三大作用数据分析报告三大作用展示分析结果提供决策依据验证分析质量LO19TITLE ONETITLE TWOTITLE FOUR专题问题报告：用户流失分析、提升用户消费分析综合分析报告：企业运营报告、世界人口发展报告日常数据通报：月度数据报告、日报表More TitlesTITLE ONETITLE ONETITLE TWOTITLE FOUR专题20“总-分-总”结构的开篇部分包括标题页、目录和前沿（主要包括分析背景、目的与思路）；正文部分主要包括具体分析过程与结果；结尾部分包括结论、建议及附录。结论是以数据分析结果为依据得出的分析结果，通常以综述性文字来说明建议是根据数据分析结论对企业或业务等所面临的问题额提出的改进方法，建议主要关注在保持优势及改进劣势等方面。总述分述总结Second Tagline /LOGO数据分析报告的结构 “总-分-总”结构的21结构合理，逻辑清晰：数据分析报告的结构是否合理、逻辑条理是否清晰是决定此份报告成败的关键因素。实事求是，反映真相：数据分析报告罪重要的就是必须具备真实性。用词准确，避免含糊：尽量用数据说话，避免使用“大约”“估计”“更多”“更少”等模糊字眼。篇幅适宜，简洁有效：篇幅长的报告不一定是好的报告！结合业务，分析合理：一份优秀的分析报告不恩能够仅基于数据而分析问题，或简单地看图说话，必须紧密结合公司的具体业务才能得出可实行、可操作的建议，否则将是纸上谈兵，脱离实际。LOGO撰写报告时的注意事项结构合理，逻辑清晰：225案例分析数据分析在电话销售中的应用Preliminaryunderstandingofdataanalysis.数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向5案例分析数据分析在电话销售中的应用Preliminary23有人说，呼叫中心管理是在进行一场数字游戏！其实在呼叫中心的运营管理中，是否善于利用数据将是决定管理水准的重要因素之一！目前电话销售已经成为呼叫中心应用中的一个热点，下面将就电话销售项目中的数据分析应用进行一些探讨数据分析数据分析在整个电话销售项目中是贯在整个电话销售项目中是贯穿始末的，但主要集中在以下三个方面：穿始末的，但主要集中在以下三个方面：u数据清单的提取 u现场活动的监控 u项目活动的总结 2.591|62%4.531|91%1.932|59%3.111|81%4.531|66%2.591|82%数据分析在电话销售项目中的应用有人说，呼叫中心管理是在进行一场数字游戏！其实在呼叫中心的运24案例1：某电信公司在推广新业务的时候，对所有的用户进行地毯式的外呼，耗时之长、影响之大令人叹为观止。但实际结果是新增市场份额的目的是达到了，但作为一个商业项目来核算的话，收益却是负值。用户的满意度及忠诚度也会因为这个不合时宜的电销活动受到影响，对今后其他电话销售活动的开展埋下了隐患。JanuaryFebruaryMarchAprilMayJuneJulyAugustSeptemberOctoberNovemberDecember051015202530Type A,January,0Type A,February,6Type A,March,15Type A,April,14Type A,May,24Type A,June,15Type A,July,20Type A,August,11Type A,September,6Type A,October,24Type A,November,15Type A,December,21Type B,January,0Type B,February,8Type B,March,6Type B,April,19Type B,May,17Type B,June,17Type B,July,7Type B,August,12Type B,September,7Type B,October,17Type B,November,17Type B,December,6Type C,January,0Type C,February,7Type C,March,18Type C,April,6Type C,May,12Type C,June,9Type C,July,11Type C,August,20Type C,September,18Type C,October,12Type C,November,9Type C,December,18Type D,January,0Type D,February,2Type D,March,4Type D,April,14Type D,May,3Type D,June,5Type D,July,6Type D,August,24Type D,September,11Type D,October,3Type D,November,5Type D,December,4数据1数据2数据3数据4案例1：某电信公司在推广新业务的时候，对所有的用户进行地毯式25数据清单-提取Second Tagline /以上是一个没有经过数据分析就贸然进行电话销售活动的典型案例，在电信或银行等拥有大量客户数据的企业，在进行电话销售活动前需要思索的是：究竟哪些客户是我们的目标用户呢？或许有些项目会有很明显的客户群体特征，例如我们要做一个客户挽留，那流失的客户就是一个很明显的目标群体。但深层次思考，在这些流失的用户中100%都是会成功的吗？又或者100都是我们应该去挽留的吗？答案是否定的！因此在正式开始项目前，我们必须对这些数据进行有效的分析，并提炼出最合适的目标用户群体。Mr.ArthurMHughes曾经提出过一个著名的RFM模式来进行销售前的目标用户提取，所谓的RFM是指根据客户的最近购买情况、购买频率、消费金额将用户群切割成不同的细分群体。LOGO数据清单的提取数据清单-提取Second Tagli26根据上面的图表显示，并不是每个细分群体的客户都是能获得利润，在125个群体中可能只有21个群体在盈亏平衡点之上，其他却都是亏损的。如果我们对所有的群体进行外呼，其收益可能是负数。盈利的那部分群体的收益会被其他亏损的群体所消耗掉。因此在进行大规模的正式外呼前，如果我们只提取符合获利群体代码的数据，你就会发现最终的结果会比你撒网式的外呼效果好的多！PROJECT 1020406080100120Series 1,PROJECT 1,100Series 2,PROJECT 1,90Series 3,PROJECT 1,50Series 32,PROJECT 1,60LOGO数据清单的提取 根据上面的图表显示，并不2756%85%25%90%数据数据监控监控807065954075%Assertively implement one-to-one platforms whereas cooperative schemas.在清单的合理利用上，除了上述方法进行数据提取外，我们在进行一个外呼项目的时候还可以按照客户的以下特征将呼叫清单拆分成不同的子清单：客户性别客户年龄消费值地理区域使用的产品类型拆分后在同一个项目里可能拥有若干个呼叫子清单，之所以这样做是你会发现在不同的呼叫时段/不同的技能组/不同性别的电话销售代表/不同的排序方式下，不同的呼叫子清单会有着不同的绩效表现。这个时候我们要做的只是根据数据分析的结果相应的去调整各个子清单，与其最适合的要素进行搭配就可以了!LOGO现场活动的监控56%85%25%90%数据监控2823415根据上述图表中经过分析，我们会得出以下结论清单A和清单B在时段a和时段b的成功率是较其他时段要高的，因此我们可以将这二个清单集中在a和b时段外呼。而清单C明显看出在时段c和时段d的成功率要相对较高，因此可以安排在这二个时段进行外呼。清单D则变化不太明显，可以根据人力资源的变化灵活进行安排。清单清单时段a时段b时段c时段dA10.05%11.28%9.53%6.56%B13.25%13.86%10.56%11.68%C8.32%9.65%10.23%11.36%D9.07%8.62%8.69%8.21%LOGO现场活动的监控23415根据上述图表中经过分析，我们29总结二总结二/Second Tagline对清单利用情况的分析总结一总结一/Second Tagline对项目总体绩效目标达成情况的分析总结三总结三/Second Tagline对员工绩效的分析总结四总结四/Second Tagline对拒绝销售客户的分析总结五总结五/Second Tagline对本次销售活动的经验总结分析LOGO项目活动的总结总结二/Second Taglin30数据分析师培训THANK YOU FOR WATCHING.谢谢观看数据分析师培训THANK YOU FOR WATCHING.31