数据分析 统计分析 培训PPT.ppt

1、项目信息管理部，数据分析培训课程安排一，初步了解数据分析二，Excel常用操作技能三，枢纽表(动手操作)四，数据图表五，数据分析报告六，案例分析-数据分析在电话营销中的应用，一，二，第一课时：初步了解数据分析，数据分析是指运用适当的统计分析方法，对收集到的大量数据进行分析和总结。什么是数据分析？简单地说：用适当的方法分析数据。一、三、第一课时：初步了解数据分析，在2011年下学期的数学期末考试中，三班(1)的平均分为94分，三班(2)为95分，三班(3)为93分。这些都是数据分析。第一课：初步了解数据分析、其基本步骤和常用工具。第一课：对数据分析的初步理解，数据分析方法学数据分析方法学主要知道

2、如何从宏观角度分析数据，并作为一个整体计划和指导数据。例如，做问题的思维分析和项目的规划起到了火车头的作用，并引导前进的方向。(图表来源：Mozzie-Yellow Book)，a，6，第一课时：初步了解数据分析，5W2H分析，a，7，第一课时：初步了解数据分析，SWTO矩阵分析，a，8，第二课时：excel常用操作技能，提高Excel使用效率的四个因素1，快捷键2，ctrl vlookup 3，9，第二课时：Excel常用操作技能， 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后退ctrl Y复制上一步ctrl输入多个填充alt

3、输入单元格换行F1帮助F4锁定位置F5位置=ctrl G， 最有价值的快捷方式F4:重复上一/前一组操作快速选择单元格：ctrl鼠标：选择多个单元格Ctrl;:快速剪切到行和列的开始和结束ctrl home/end:快速剪切到第一/最后一个单元格shift或鼠标：选择连续单元格Ctrl shift;:快速选择数据区的整列和行Ctrl 1:单元格格式设置第二课时：常用的操作技巧：Excel，Sum:Sum Average:Average Max:maximum Min:minimum Large:maximum Count:Count Round:keep decimal Int:take in

4、teger And Or If，常用函数，最有价值函数Vlookup:查找引用精确搜索：最常用，查找完美匹配模糊搜索：常用于数值搜索， 匹配小于搜索值中的最大值F4:更改单元格引用状态$ $初始状态：第一次相对引用，第二次绝对引用，第三次固定行，第四次固定列，返回初始状态混合引用索引：引用特定位置的数值数学：返回相对位置，a，11，第四课：excel图表，a，12，第四课：excel图表。 A、13、5.1数据分析报告的定义：数据分析报告是利用数据，按照数据分析的原则和方法，对事物的现状、问题、原因、本质和规律进行反映、研究和分析，并得出结论和提出问题解决方案的分析和应用问题。这类问题是决策者

5、了解事物、理解事物、掌握信息和收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的全面科学分析来评价环境及其状况，为决策者提供科学严谨的依据，降低风险。第五课时：数据分析报告，XX分析报告，a，14，5.2数据分析报告的编写原则：第五课时：数据分析报告，数据分析报告中使用的术语必须规范、规范、一致，并应与行业认可的术语一致。在数据分析中，我们应重点选择关键指标，进行科学、专业的分析。此外，对于同类问题，应根据问题的重要性对分析结果进行分类。编制过程必须谨慎，基础数据必须真实完整，分析过程必须科学、合理、全面，分析结果必须可靠，内容必须实事求是。某种形式的思维创新不应该局限于某种思维方式。a

6、，15，5.3数据分析报告的功能：5类：数据分析报告，a类，16，5.4数据分析报告的类型：特殊问题报告：用户损失分析，改进用户消费分析综合分析报告：业务运营报告，世界人口发展报告每日数据公报：月度数据报告，每日报告，5类：数据分析报告，a，17 5.5数据分析报告的结构：在第五类小时：数据分析报告中，“总小计”结构的开头部分包括标题页、目录和边界(主要包括分析本文主要包括具体的分析过程和结果。结尾部分包括结论、建议和附录。结论是基于数据分析结果的分析结果。一般来说，摘要文本用于说明该建议是针对企业或企业面临的问题，基于数据分析结论的改进方法。该提案主要着眼于保持优势和改善劣势。一、18、5.

7、6撰写报告的注意事项：第五课：数据分析报告结构合理，逻辑清晰。数据分析报告的结构是否合理，逻辑顺序是否清晰，是决定报告成败的关键因素。实事求是，反映事实，分析和报告数据，重要的是要有真实性。准确使用词语，避免歧义，尽量用数据说话，避免使用模糊的词语，如“大约”、“估计”、“更多”和“更少”。长度合适、简洁有效的报告不一定是好报告！将业务与合理分析相结合。一份优秀的分析报告只能根据数据分析问题，或者简单地谈论图片。只有紧密结合公司的具体业务，才能获得切实可行的建议，否则将是纸上谈兵，脱离实际。数据分析在电话营销项目中的应用第6课：数据分析在电话营销项目中的应用有些人说呼叫中心管理正在玩数字游戏！

8、事实上，在呼叫中心的运营和管理中，它是决定管理水平的重要因素之一。目前，电话营销已经成为呼叫中心应用的热点。下面将讨论数据分析在电话营销项目中的应用。数据分析贯穿整个电话营销项目，但它主要集中在以下三个方面：数据列表的提取，现场活动的监控项目活动的总结，a，20，数据列表的提取，以及第六课：数据分析在电话营销项目中的应用。电话营销的先决条件是要有大量的通话清单，这意味着潜在的客户。因此，为了找到合适的名单，许多企业甚至会花大价钱从第三方公司购买。在企业的一些合作案例中，我们也看到客户资源作为参与股份的一个重要条件，可以为企业获得股权利益。另一方面，我们也注意到，在拥有大量终端客户资源的电信和银

9、行业，在实施电话营销项目时滥用数据是令人苦恼的！案例1:当一家电信公司推广新服务时，它会给所有用户打电话，这需要很长时间，而且影响很大。然而，实际结果是达到了增加市场份额的目的，但如果按商业项目计算，收入是负数。用户的满意度和忠诚度也将受到这种不合时宜的电话营销活动的影响，这将为今后的其他电话营销活动埋下隐患。，a，21，数据列表提取，第6课：数据分析在电话营销项目中的应用，以上是没有数据分析的仓促电话营销活动的典型案例。在电信或银行等拥有大量客户数据的企业中，在进行电话营销活动之前需要考虑的是：哪些客户是我们的目标用户？也许有些项目有明显的客户群体特征，例如，如果我们想留住客户，流失的客户是

10、一个明显的目标群体。但是仔细想想，这些失去的用户100%会成功吗？还是我们应该100%保留？答案是否定的！因此，在正式开始项目之前，我们必须有效地分析这些数据，并提取最合适的目标用户群。a，22，数据列表提取，第6课：数据分析在电话营销项目中的应用，阿瑟M休斯先生曾提出一个著名的RFM模型来提取销售前的目标用户。所谓RFM是指根据客户最近的购买情况、购买频率和消费金额将用户组划分为不同的子组。根据这三个方面进行细分的原因是，根据研究，大多数顾客的购买行为都是基于这三种行为。我们根据不同的程度将每个行为划分为五个纬度，因此我们可以用这种方式将客户划分为555=125个细分市场，每个细分市场由一个

11、代码表示，例如112。在销售某一产品之前，我们可以根据样品提取的原则从每一组中提取一些数据进行测试。结果，你会发现以下情况：a，23，数据列表提取，第六课：数据分析在电话营销项目中的应用。根据上面的图表，并不是分组中的每一个客户都能获利。在125个团体中，只有21个团体可能超过了盈亏平衡点，但其他所有团体都在赔钱。如果我们把所有群体都叫出来，收入可能是负数。盈利集团的利润将被其他亏损集团消耗。因此，在大规模的正式呼出电话之前，如果我们只提取符合利润组代码的数据，你会发现最终的结果会比你的网投呼出电话好得多！24岁，数据列表提取，第6课：数据分析在电话营销项目中的应用。根据上面的图表，并不是细分

12、集团的每个客户都能获利。125个团体中只有21个可能超过盈亏平衡点，而其他团体都处于亏损状态。如果我们把所有群体都叫出来，收入可能是负数。盈利集团的利润将被其他亏损集团消耗。因此，在大规模的正式呼出电话之前，如果我们只提取符合利润组代码的数据，你会发现最终的结果会比你的网投呼出电话好得多！a，25，现场活动监控，第6课：数据分析在电话营销项目中的应用，让我们看看项目开始后数据分析能帮到我们什么。在对现场活动的监控中，数据分析主要是帮助我们合理使用呼叫列表和提高人员绩效。在列表的合理利用上，除了上述的数据提取方法外，我们还可以根据客户的以下特点将呼叫列表拆分成不同的子列表：客户性别、客户年龄、消

13、费价值、地理区域使用的产品类型等，拆分后同一项目中可能会有多个呼叫子列表。这样做的原因是，您会在不同的通话时段/不同的技能组/不同的电话销售代表/不同的排序方法中找到不同的通话子列表。此时，我们所要做的就是根据数据分析的结果调整每个子列表，并将其与最合适的元素进行匹配！26岁，现场活动监控，第6课：数据分析在电话营销项目中的应用。根据上图的分析，我们可以得出以下结论：列表A和列表B在时间段A和时间段B的成功率高于其他时间段，所以我们可以将这两个列表集中在时间段A和时间段B的呼叫上。列表C清楚地表明，时间段C和时间段D的成功率相对较高，因此可以在这两个时间段内安排去话呼叫。列表D的变化不明显，可以根据人力资源的变化灵活安排。a，