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【课程目标】
本课程主要面向数据分析与数据挖掘的工具培训，帮助学员
1、了解相应的统计、概率知识。
2、掌握数据分析的基本方法和步骤，掌握数据分析的思路，框架。
3、熟练掌握SPSS基本操作，能利用SPSS解决实际的商业问题。
【授课对象】
系统支撑、市场营销部、运营分析部等注重于业务数据应用的相关人员。
本课程由浅入深，结合原理主讲软件工具应用，不需要太深的数学知识，但希望掌握常用数据分析的相关人员。
【授课方式】
基础知识精讲+案例演练+ SPSS实际操作
从实际问题入手，引出相关知识，引导学员思考，选择合适的分析方法，熟悉相应的分析过程，掌握分析工具。
【授课讲师】
傅一航
【课程大纲】
第一部分：数据统计基础知识（基础，决定你的高度）
1、三大统计软件工具介绍
Ø SAS统计分析系统
Ø SPSS统计产品与服务解决方案
Ø BMDP生物医学数据处理软件
2、数据统计基础知识
Ø 集中程度：均值、中位数、众数
Ø 离开程度：方差、标准差、极差
Ø 分布趋势：偏度、峰度
3、概率统计基础知识
Ø 概率基本概念
Ø 条件概率
4、数据挖掘概述
5、数据挖掘标准流程（CRISP-DM）
Ø 商业理解
Ø 数据准备
Ø 数据理解
Ø 模型建立
Ø 模型评估
Ø 模型应用
案例演练：客户匹配度模型—数据建模
第二部分：SPSS操作入门（预处理、探索性分析）
1、数据挖掘基础操作
Ø SPSS功能介绍
Ø 数据录入
Ø 数据外部数据导入（文本、Excel表格、数据库、其它）
2、数据预处理
Ø 数据排序（排序个案）
Ø 重复数据处理（标识重复个案）
Ø 缺失值处理（替换缺失值）
Ø 生成新变量（计算变量、重新编码）
Ø 数据分组（分类汇总）
Ø 数据合并（合并文件）
3、描述性统计
Ø 连续变量统计描述
Ø 分类变量统计描述
第三部分： 统计图表分析（看图说话）
1、柱状图
2、线图
3、饼图
4、高低图
5、箱图
6、散点图
7、直方图
8、茎叶图
Ø 案例演练：图形绘制
第四部分： 基于统计方法论的数据分析
1、参数检验分析（样本均值检验）
Ø 假设检验概述
Ø 参数检验适用场景
Ø 案例演练：电信ARPU值评估分析
Ø 案例演练：促销效果评估
2、非参数检验（样本分布检验）
Ø 非参数检验概述
Ø 非参数检验适用场景
案例演练：产品合格率检验
案例演练：儿童身高差异检验
案例演练：训练新方法有效性检验
案例演练：促销方式效果检验
案例演练：客户满意度差异检验
3、相关分析（相关程度计算）
Ø 相关分析概述
案例演练：腰围与体重的相关分析
案例演练：家庭生活开支的相关分析
4、方差分析（影响因素分析）
Ø 方差分析概述
Ø 方差分析适用场景
案例演练：广告形式、地区对销量的影响因素分析
案例演练：饲料与生猪体重的影响分析
5、时间序列分析（预测分析）
Ø 时序分析概述
Ø 时序分析适用场景
案例演练：电视机销量预测分析
案例演练：证券交易所综合指数收益率序列分析
案例演练：汽车销量预测分析
6、回归分析（预测分析）
Ø 回归分析概述
Ø 回归分析适用场景
Ø 线性回归分析
案例演练：工资与工龄的关系分析
Ø 逻辑回归分析
案例演练：客户购买预测分析
案例演练：品牌选择预测分析
第五部分：SPSS高级数据挖掘分析
7、聚类分析（Clustering）
Ø 聚类方法原理介绍
Ø 聚类方法适用场景
Ø 系统聚类
案例演练：小康指数划分（Q型聚类）
案例演练：裁判标准一致性分析（R型聚类）
Ø K均值聚类
案例演练：商场服务奖项奖选择
8、分类分析（Classification）
Ø 决策树原理介绍
Ø 分类适用场景
案例演练：银行低信用客户特征分析
案例演练：电信行业客户流失预警与客户挽留
9、关联分析（Association）
Ø 关联规则原理介绍
Ø 关联规则适用场景
案例演练：产品交叉销售与布局优化分析
10、 客户价值评估RFM模型
Ø RFM模型介绍
Ø RFM模型适用场景
案例演练：客户价值评估分析
案例演练：重购用户特征分析
第六部分：电信客户流失之真实数据分析实践
结束：课程总结与问题答疑。
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