大数据统计分析基础能力实战培训
培训大纲：
1 大数据的核心理念
1.1 大数据时代：你缺的不是一堆方法，而是大数据思维
1.2 大数据是探索事物发展和变化规律的工具
1.3 从案例看大数据的核心本质
1.4 认识大数据分析
1.5 数据分析需要什么样的能力
1.6 大数据应用的四层结构
1.7 大数据分析的两大核心理念
1.8 大数据分析面临的常见问题
2 数据分析基本过程
2.1 数据分析的六步曲
2.2 步骤1：明确目的--理清思路
2.3 步骤2：数据收集—理清思路
2.4 步骤3：数据预处理—寻找答案
2.5 步骤4：数据分析--寻找答案
2.6 步骤5：数据展示--观点表达
2.7 步骤6：报表撰写--观点表达
2.8 数据分析的三大误区
3 统计分析实战篇
3.1 数据分析方法的层次
3.2 统计分析常用指标
3.3 基本分析方法及其适用场景
3.4 综合分析方法及其适用场景
3.5 最合适的分析方法才是硬道理
4 解读数据分析结果
4.1 数据分析的目的
4.2 对比分析及业务策略
4.3 结构分析及业务策略
4.4 趋势分析及业务策略
4.5 解读要符合业务逻辑
5 数据分析思路篇
5.1 数据分析的思路
5.2 常用分析思路模型
5.3 企业外部环境分析（PEST分析法）
5.4 用户消费行为分析（5W2H分析法）
5.5 公司整体经营情况分析（4P营销理论）
5.6 业务问题专题分析（逻辑树分析法）
5.7 用户使用行为研究（用户使用行为分析法）
6 图表呈现篇
6.1 图表类型与作用
6.2 常用图形及适用场景
6.3 常用图形
6.4 复杂图形
6.5 动态图表画法技巧
6.6 图表美化原则
6.7 表格呈现
6.8 优秀图表示例解析
7 分析报告撰写
7.1 分析报告的种类与作用
7.2 报告的结构
7.3 报告命名的要求
7.4 报告的目录结构
7.5 前言
7.6 正文
7.7 结论与建议
7.8 优秀报告展现与解析
8 数据分析实战篇
8.1 相关分析（衡量变量间的的相关性）
8.2 方差分析
8.3 回归分析（预测）
8.4 时序分析（预测）
9 数据挖掘实战篇
9.1 聚类分析
9.2 分类分析
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