課程大綱：大數據統計分析基礎能力實戰培訓
1 大數據的核心理念
1.1 大數據時代：你缺的不是一堆方法，而是大數據思維
1.2 大數據是探索事物發展和變化規律的工具
1.3 從案例看大數據的核心本質
1.4 認識大數據分析
1.5 數據分析需要什么樣的能力
1.6 大數據應用的四層結構
1.7 大數據分析的兩大核心理念
1.8 大數據分析面臨的常見問題
2 數據分析基本過程
2.1 數據分析的六步曲
2.2 步驟1：明確目的--理清思路
2.3 步驟2：數據收集—理清思路
2.4 步驟3：數據預處理—尋找答案
2.5 步驟4：數據分析--尋找答案
2.6 步驟5：數據展示--觀點表達
2.7 步驟6：報表撰寫--觀點表達
2.8 數據分析的三大誤區
3 統計分析實戰篇
3.1 數據分析方法的層次
3.2 統計分析常用指標
3.3 基本分析方法及其適用場景
3.4 綜合分析方法及其適用場景
3.5 合適的分析方法才是硬道理
4 解讀數據分析結果
4.1 數據分析的目的
4.2 對比分析及業務策略
4.3 結構分析及業務策略
4.4 趨勢分析及業務策略
4.5 解讀要符合業務邏輯
5 數據分析思路篇
5.1 數據分析的思路
5.2 常用分析思路模型
5.3 企業外部環境分析（PEST分析法）
5.4 用戶消費行為分析（5W2H分析法）
5.5 公司整體經營情況分析（4P營銷理論）
5.6 業務問題專題分析（邏輯樹分析法）
5.7 用戶使用行為研究（用戶使用行為分析法）
6 圖表呈現篇
6.1 圖表類型與作用
6.2 常用圖形及適用場景
6.3 常用圖形
6.4 復雜圖形
6.5 動態圖表畫法技巧
6.6 圖表美化原則
6.7 表格呈現
6.8 優秀圖表示例解析
7 分析報告撰寫
7.1 分析報告的種類與作用
7.2 報告的結構
7.3 報告命名的要求
7.4 報告的目錄結構
7.5 前言
7.6 正文
7.7 結論與建議
7.8 優秀報告展現與解析
8 數據分析實戰篇
8.1 相關分析（衡量變量間的的相關性）
8.2 方差分析
8.3 回歸分析（預測）
8.4 時序分析（預測）
9 數據挖掘實戰篇
9.1 聚類分析
9.2 分類分析
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