数据分析方法培训

数据分析方法培训数据分析方法培训 目录 数据分析前的思考 案例分享 深层次数据分析 数据分析前，我们需要思考 3 孙子兵法谋攻篇：故上兵伐谋上兵伐谋，其次伐交，其次伐兵， 其下攻城;攻城之法为不得已。 像一场战役的总指挥影响着整个战役的胜败一样，数据分析数据分析 师的思想师的思想对于整体分析思路，甚至分析结果都有着关键性的 作用。 4 问题 分析结 果呈现 分析思 路与方 法 数据选取 数据分析前，我们怎么去思考？ 每一个步骤可能面临的问题以及需要准备的东西每一个步骤可能面临的问题以及需要准备的东西? 分析问题和解决问题的思路 5 定义问题 第一步第一步 首先，要搞清 问题的实质， 准确、完整、 真实地表达问 题。 其次，弄清楚 为什么要解决 这个问题？ 最后，解决这 个问题的意义 何在？是必须 解决还是无关 紧要，或是需 要马上解决还 是不太着急。 第二步第二步 收集整理 信息 搜集、整理 关于要解决 问题的历史 资料、类似 情况和现状。 例如，从现 有的报表数 据中就能够 看到当前问 题点的数据 情况或者一 段时间的趋 势； 第三步第三步 选取分析 方法 分析涉及到 的主要维度， 为后面提取 数据需求作 准备； 选取的分析 软件以及分 析方法（统 计学相关方 法）。 第四步第四步 数据提取 整理 根据分析内 容以及分析 方法，提出 分析所需的 数据需求； 对于反馈回 来的数据， 需要进行部 分加工，以 便更能反应 所要分析的 问题。 第五步第五步 分析结果 及结论 根据分析的 结果，得出 一些当前问 题产生的一 些结论。这 里注意分析 的方法以及 维度，结果 的展示方式 等。 结论需要求 足够的数据 做支撑。 第六步第六步 实施及建 议措施 针对数据分 析结论，给 出当前问题 的解决建议 措施。 一方面从业 务层面进行 建议措施， 另一方面， 可以就问题 点进行更深 层次分析， 给出数据挖 掘层面的解 决措施。 第七步第七步 实施效果评 估及报告整理 根据措施实 施效果进行 实际评估， 将完成的分 析过程，结 果以及评估 整理报告， 为以后出现 问题提供经 验教训。 对于本次没 有完全解决 的问题，进 行说明。 两个重点步骤两个重点步骤 精确的陈述问题 WWhere-哪里存在问题？ WWhat-存在的问题是什么？ WWhy-原因在哪里？ WWhen-什么时候开始出现这样的问题？ WWho-与什么对象有关？ H How many-发生的次数和数量？ H How much-损失有多大？ 爱因斯坦说：“精确的陈述问题比解決问题还来得重要” 5W2H法： 5W：What，When，Where，Who，Why； 2H：How及How many； 使用这使用这 个方法个方法 阿根廷队世界杯 输球了，如果你 是马拉多纳，你 怎么去思考？ 定义问题 收集整理 信息 选取分析 方法 数据提取 整理 分析结果 及结论 实施及建 议措施 实施效果评 估及报告整理 问题展现方式 7 问题的结构如同这座冰山 问题现状 直接原因 最终原因 初步的问题分析 深层次的问题分析 问题结构是由现状、直接原因以及最终原因构成的。针对直接原因进行的叫初步 问题分析，针对最终原因进行分析的叫深层次问题分析。 治标治标 治本治本 定义问题 收集整理 信息 选取分析 方法 数据提取 整理 分析结果 及结论 实施及建 议措施 实施效果评 估及报告整理 问题分解 8 问题陈述 问题/假设1 问题/假设2 问题/假设3 分支问题 分支问题 分支问题 分支问题 分支问题 分支问题 为什么使用逻辑树？为什么使用逻辑树？ 1.将问题分成几个部分使 解决问题的工作可以分成智力上能够解 决的几个部分 不同部分可按轻重缓急区分 工作责任能分派到各人 2.保证问题获得完整地解决 将问题的各个部分解决好，即可解决整 个问题 所分问题的各个部分各不相同，而且包 括了各个方面(即没有重叠没有遗漏) 3.使项目小组共同了解解决问题的框架 4.协助重点使用组织框架及理论 定义问题 收集整理 信息 选取分析 方法 数据提取 整理 分析结果 及结论 实施及建 议措施 实施效果评 估及报告整理 分析方法 9 统计方法的三大特性，用三句话来简单概括一下：统计方法的三大特性，用三句话来简单概括一下： 实用性：实用性：除了实情，数据能证明一切； 丰富性：丰富性：统计就像比基尼，露出来的部分固然诱人，没露出来的部分才是最要命 的； 公平性：公平性：我们相信上帝，其它人请用数据说话。 反应客观现象 的数据 描述性统计 （包括统计数据的收 集、整理、显示和分 析） 概率论 （包括分布理论、 大数定律和中心极 限定理） 推断统计 （利用样本信息和概率论对总体 的数量特征进行估计和检验等） 总体内在的数量 规律性 样本数据 总体数据 定义问题 收集整理 信息 选取分析 方法 数据提取 整理 分析结果 及结论 实施及建 议措施 实施效果评 估及报告整理 描述性统计分析 10 “五点法”：最小值，1/4分位数，均值，3/4分位数，最大值 “两度”：峰度，偏度 六西格玛： 检验统计量的取值空间 6 定义问题 收集整理 信息 选取分析 方法 数据提取 整理 分析结果 及结论 实施及建 议措施 实施效果评 估及报告整理 推断统计分析 11 回归分析是统计分析思想中最基础、最集中的一个领域。 高斯、高尔顿高斯、高尔顿 相关分析 综合式; 三步曲; 专题式; 通报; 简报式; 工作汇报式. 定义问题 收集整理 信息 选取分析 方法 数据提取 整理 分析结果 及结论 实施及建 议措施 实施效果评 估及报告整理 25 数据分析数据分析 现状及问题现状及问题 分析总结分析总结 总结总结 针对问题针对问题1 1 建议措施建议措施 针对问题针对问题2 2 建议措施建议措施 针对问题针对问题3 3 建议措施建议措施 建议措施分类建议措施分类 业务层面 数据挖掘 定义问题 收集整理 信息 选取分析 方法 数据提取 整理 分析结果 及结论 实施及建 议措施 实施效果评 估及报告整理 分析总结及建议措施 26 定义问题 收集整理 信息 选取分析 方法 数据提取 整理 分析结果 及结论 实施及建 议措施 实施效果评 估及报告整理 实施效果评估及报告整理 营销活动效果反馈数据，分析对于问题的解决程度；营销活动效果反馈数据，分析对于问题的解决程度； 活动历史响应数据的积累； 活动流程固化； 业务模型优化提升； 对比组，显示模型本身的优越性； 营销活动数据对于模型的提升情况； 回顾一下 27 分析前的思考？ 目录 数据分析前的思考 案例分享 深层次数据分析 手机上网当前遇到的问题“一高两低” 29 四大套餐沉默率高 非沉默用户人均流量低 占套餐用户总人数80.55的 5元套餐沉默率为39.44， 高于当前套餐沉默率指标30 。其它套餐虽然沉默率 低，但总人数也低，故降低5 元套餐沉默率是当前急需解 决的问题。 四大套餐非沉默用户人均流 量均远低于套餐包含的标准 流量，而人数最多的5元套 餐（含30MGPRS流量）人 均流量也只有10.72M，是 套餐可使用量的35.73。 怎 样 降 低 套 餐 沉 默 率 怎 样 提 升 套 餐 均 流 量 按沉默用户和非沉默用户分析 沉默用户 注：沉默用户指套餐沉默用户，由于2元、5元、10元、20元这四大套餐用户占总套餐用户的85%（5月数据），故取四大套 餐为研究对象。各套餐人数占比=套餐用户数/四大套餐用户总数；套餐使用率=人均套餐使用量/套餐包含的标准流量。 非沉默用户 手机上网问题分解及用户定义 30 查找潜在用户 扩大手机上网用户规 模，提升普及率 查找可激发的套餐沉 默用户 激活沉默用户，降低套 餐沉默率 查找可提升流量用户 增强营销，提升手机上 网流量 普及率偏低，提升缓慢 套餐沉默率偏高 套餐流量利用率偏低 部分用户套餐需要升级 寻找到超量用户 套餐升级 相关分析数据字段提取 31 手机号码 品牌 付费类型 imei号 终端是否支GPRS 入网时间 年龄 性别 ARPU 点对点短信上行条数 梦网短信条数 点对点彩信上行量 短信计费量 新业务费用 是否是转转赢用户 是否是大赢家用户 是否飞信用户 是否无线音乐高级会员 定制手机报类型 彩铃主动下载次数 是否使用手机搜索 GPRS套餐类型 GPRS流量 GPRS费用 CMWAP流量 CMNET流量 cmwap登陆次数 cmnet登陆次数 语音业务费用 本地通话时长 本地通话次数 总打入号码数 总打出号码数 基本属性 数据业务 GPRS 语音业务 32 查找潜在用户(略去) 沉默用户流量提升分析总结及建议措施 33 手机上网整体普及率较低，仅33； 近半年多来手机上网普及率提升较 慢； 动感地带品牌对于手机上网接受程度 最高； 手机上网业务粘性较差； 手机上网与特定业务订购有很强关联 性； 5元套餐是提升重点； 分析总结分析总结 手上网潜在用户查找建议措施： 较低的普及率为手机上网潜在用户查找 提供了上升的空间； 上月或上上月是手机上网活跃用户； 使用特定业务的手机上网沉默用户； 加强手机上网业务体验营销和手机上网 助手业务的宣传； 加强手机上网用户主动偏好需求研究。 建议措施建议措施 对于不满足建议查找条件的非手机上网用户，利用数据挖掘技术进行查找。对于不满足建议查找条件的非手机上网用户，利用数据挖掘技术进行查找。 手机上网潜在活跃用户查找 34 手机上网套 餐沉默用户 查 找 潜在手机上 网活跃用户 结 果 查找思路 潜在手机 上网活跃 用户 20.8% 非手机上 网营销目 标用户： 79.2% 目标用户提取规则目标用户提取规则 目录 数据分析前的思考 案例分享 深层次数据分析 这样的客户需求，我们怎么处理？ 36 用户和需求用户和需求：对于复杂现象的简单结论 市场市场谁将会购买这个产品？ 预测预测我们将面临何种需求？ 忠诚度忠诚度 谁最有可能流失？ 信用信用哪一类人群不还款的倾向严重？ 欺诈欺诈什么时候会发生？ 当然这些问题，从业务角度，能够有 一定的回答，但是，如果有更深层次 的分析，会得到比业务层面更好的效 果！ 数据分析与数据挖掘的关系 37 数据呈现数据呈现 数据分析数据分析 数据挖掘数据挖掘 简单的呈现一样当简单的呈现一样当 前的一些数据前的一些数据 描述性的统计分析描述性的统计分析 方法方法 不同维度交叉分析不同维度交叉分析 回归统计，多元统回归统计，多元统 计分析方法计分析方法 更深层次分析更深层次分析 数据挖掘模型数据挖掘模型 相关算法相关