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单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,THE TRAINING OF DATA ANALYST,数据分析,师培训,DATA,Assistant,:,Larry Yu,讲师,：,多多,LOGO,LOGO,数据分析培训课程安排,初步认识数据分析,数据图表,数据分析报告,案例分析,数据分析在电话销售中的应用,数据透视表（上机操作）,1,初步认识数据分析,Preliminary understanding of data analysis.,数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向,LOGO,第一章,4,10%,25%,通过适当方法对数据进行分析。,简单分析,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,通过适当方法对数据进行分析。,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。,什么是数据分析？,30%,35%,LOGO,这些都是数据分析,60,%,30,%,50,%,53,%,LOGO,201,？年某月份网购机充值记录,充值总额,订单数,中国移动,153605,1552,中国联通,156847,1255,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,Mind Manager,WORD,、,EXCEL,ACCESS,、,Oracle,、,MySQL,、,FoxPro,Epidata,、,Excel,、,SPSS,SPSS,、,SAS,、,Matlab,、,Eviews,、,Stata,Excel,、,SPSS,、,CrystalXcelsius,、,PPT,Word,、,Excel,、,PPT,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,、,SPSS,SAS,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,LOGO,数据分析方法论,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，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。,LOGO,5W2H,分析法,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,LOGO,SWTO,矩阵分析法,SO,SO,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,WO,ST,WT,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,（,T,）,S,O,W,T,T,内部优势,（,S,）,S,内部劣势（,W,）,W,外部机会,（,O,）,O,2,数据透视表（上机操作）,Pivot table(machine operation),数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向,LOGO,第二章,LOGO,提升,excel,使用效率,1.,快捷键,Ctrl+,2.,函数,VLookup,3,.,数据透视表,4.,图表,常用,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,LOGO,提升,excel,使用效率,LOGO,提升,excel,使用效率,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,And,Or If,3,数据图表,Preliminary,understanding of data,analysis.,数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向,LOGO,第三章,LOGO,Facebook,Analysis of Data,4,数据分析报告,Preliminary,understanding of data,analysis.,数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向,LOGO,第,四,章,LOGO,数据分析报告定义,多多,KK.YU,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。,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,报告的写作,原则,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。,数据分析报告三大作用,展示分析结果,提供决策依据,验证分析质量,LOGO,数据分析报告的作用,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,TITLE ONE,TITLE TWO,TITLE 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 Titles,LOGO,数据分析报告的种类,TITLE ONE,LOGO,数据分析报告的结构,“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,撰写报告时的注意事项,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,。,5,案例分析,数据分析在电话销售中的应用,Preliminary,understanding of data,analysis.,数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向,LOGO,第五章,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,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：,数据清单的提取,现场活动的监控,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%,LOGO,从数据中获取利润,数据分析,在电话销售项目中的应用,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。,LOGO,数据清单的提取,数据,1,数据,2,数据,3,数据,4,LOGO,数据清单的提取,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.Arthur M Hughes,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,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,！,LOGO,现场活动的监控,56%,85%,25%,90%,数据监控,80,70,65,95,40,75%,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,2,3,4,1,5,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