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BI大數(shù)據(jù)分析、模型、技巧

2024-09-19 14:09:09　|　來源：企業(yè)IT培訓(xùn)

?一、培訓(xùn)收益

通過本次培訓(xùn)，學(xué)員將掌握全面的商務(wù)BI分析方法與技巧。培訓(xùn)內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)思維的建立、經(jīng)典數(shù)據(jù)分析模型的運用及BI商業(yè)數(shù)據(jù)可視化操作。學(xué)員將學(xué)會如何從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提煉關(guān)鍵指標，理解數(shù)據(jù)的分布與關(guān)聯(lián)，掌握購物籃分析、轉(zhuǎn)化率分析、RFM客戶價值分析等常用分析模型。同時，通過FineBI進行可視化數(shù)據(jù)分析與OLAP鉆取，能夠靈活展示多維數(shù)據(jù)報表。最后培訓(xùn)通過講解"企業(yè)效益分析"、"風(fēng)險分析"等實際項目案例，幫助學(xué)員在實際工作中快速應(yīng)用所學(xué)知識，提升BI數(shù)據(jù)分析的實操能力!

二、培訓(xùn)特色

1.理論與實踐相結(jié)合、案例分析與行業(yè)應(yīng)用穿插進行;

2.專家精彩內(nèi)容解析、學(xué)員專題討論、分組研究;

3.通過全面知識理解、專題技能和實踐結(jié)合的授課方式。

三、日程安排

時間	知識模塊	授課內(nèi)容
第一天上午	數(shù)據(jù)思維與分析模型	一、數(shù)據(jù)指標構(gòu)建、數(shù)據(jù)分布與關(guān)聯(lián)分析 1.如何理解數(shù)據(jù)、信息、知識 2.數(shù)據(jù)思維的范式、特點與局限 3.兩點分布與二項分布 4.正態(tài)分布與假設(shè)性檢驗 5.數(shù)據(jù)的全局性、容錯性、相關(guān)性 6.數(shù)據(jù)思維應(yīng)用局限 7.數(shù)據(jù)思維的應(yīng)用流程 8.數(shù)據(jù)思維的應(yīng)用工具 9.案例：公司治理中的數(shù)據(jù)思維
第一天上午	數(shù)據(jù)思維與分析模型	二、經(jīng)典數(shù)據(jù)分析模型介紹 1.常用的數(shù)據(jù)分析模型與方法介紹 2.AARRR用戶運營分析 3.波士頓矩陣：產(chǎn)品定位與分析 4.轉(zhuǎn)化與留存分析 5.購物籃與商品推薦分析 6.庫存周轉(zhuǎn)與盈虧平衡分析 7.RFM分析找到高價值客戶 8.數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析：購物推薦分析與實現(xiàn)
第一天下午	FineBI 商業(yè)數(shù)據(jù)可視化與OLAP分析	一、商務(wù)智能概述與Fine BI快速入門 1.常用的數(shù)據(jù)分析模型與方法介紹 2.體驗FineBI可視化基本流程 3.第一個FineBI儀表板
		二、數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理 1.數(shù)據(jù)清洗、集成 2.規(guī)約、探索、變換
		三、圖表的選擇與實現(xiàn) 1.數(shù)據(jù)比較關(guān)系的可視化 2.各品牌空調(diào)銷售量的對比情況 3.格力空調(diào)各月銷售額和利潤額的對比 4.各類產(chǎn)品銷售額隨時間變化情況對比
		四、數(shù)據(jù)構(gòu)成關(guān)系可視化 1.各類產(chǎn)品銷售額占比情況 2.級市場各類產(chǎn)品的銷量占比情況 3.各月各類產(chǎn)品銷量占比情況
		五、數(shù)據(jù)聯(lián)系和分布可視化 1.產(chǎn)品價格與銷售量的關(guān)系 2.各類產(chǎn)品在各價格段的銷售量分布情況 3.銷售量前10的品牌分布其及利潤關(guān)系
		六、空間數(shù)據(jù)可視化 1.各地區(qū)的空調(diào)銷售量情況 2.各地區(qū)空調(diào)產(chǎn)品利潤的情況
		七、通用性數(shù)據(jù)分析之：圖表的OLAP鉆取分析 1.圖表鉆取分析 2.圖表切片分析 3.各項目產(chǎn)品銷售目標達成情況 4.各項目產(chǎn)品銷售量及銷售目標達成情況 5.各項目產(chǎn)品利潤額情況
		八、圖表指標計算 1.各化工產(chǎn)品利潤率情況 2.各化工產(chǎn)品產(chǎn)量分布情況 3.各月化工產(chǎn)品銷量排名情況
第二天	大數(shù)據(jù)算法原理及案例實現(xiàn)	一、BI項目實戰(zhàn)：RFM用戶價值分析 1.RFM指標介紹 2.計算客戶的消費指標 3.計算所有客戶消費指標平均值 4.用戶消費指標評價 5.劃分客戶類型
		二、BI項目實戰(zhàn)：金融行業(yè)可視化分析實戰(zhàn)
		三、風(fēng)險分析 1.風(fēng)險指標分析 2.貸款不良率分析 3.貸款五級分類情況分析
		四、效益分析 1.企業(yè)財務(wù)狀況分析 2.企業(yè)營業(yè)收入分析 3.企業(yè)營業(yè)支出分析
		五、BI項目實戰(zhàn)：航空運輸大數(shù)據(jù)分析 1.整體架構(gòu)介紹（數(shù)據(jù)源、抽取與轉(zhuǎn)換、數(shù)倉、BI整合與自助分析） 2.交通線路與人次統(tǒng)計 3.出發(fā)時間段分布 4.一周出行人數(shù)分布 5.線路壓力top10可視化 6.目的地與交通路線選擇
		六、BI項目實戰(zhàn)：經(jīng)營分析報告案例 1.分析目的、數(shù)據(jù)獲取、預(yù)期效果 2.關(guān)鍵性財務(wù)指標介紹 3.不同維度銷售額分析 4.銷售收入-生產(chǎn)成本分析 5.不同維度毛利率分析 6.凈利率缺口與月度分析

四、授課專家

劉老師 10多年的IT領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)研究和項目開發(fā)工作，在長期軟件領(lǐng)域工作過程中，對軟件企業(yè)運作模式有深入研究，熟悉軟件質(zhì)量保障標準ISO9003和軟件過程改進模型CMM/CMMI，在具體項目實施過程中總結(jié)經(jīng)驗，有深刻認識。通曉多種軟件設(shè)計和開發(fā)工具。對軟件開發(fā)整個流程非常熟悉，能根據(jù)項目特點定制具體軟件過程，并進行項目管理和監(jiān)控，有很強的軟件項目組織管理能力。對C/C++、HTML 5、python、Hadoop、java、java EE、android、IOS、大數(shù)據(jù)、云計算有比較深入的理解和應(yīng)用，具有較強的移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需求分析和系統(tǒng)設(shè)計能力，熟悉Android框架、IOS框架等技術(shù)，了解各種設(shè)計模式，能在具體項目中靈活運用。

參加培訓(xùn)并通過考試學(xué)員，本課程由中國信息化培訓(xùn)中心頒發(fā)《大數(shù)據(jù)分析高級工程師》證書，證書可作為專業(yè)技術(shù)人員職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術(shù)人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務(wù)的重要依據(jù)。