課程大綱：
一、開啟數(shù)據(jù)分析之旅
      1、數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析
      2、數(shù)據(jù)分析思維
      引例：海難——生存 or 求救
二、數(shù)據(jù)分析流程（一）   
      1、數(shù)據(jù)分析流程
      2、明確與拆解問題
      3、數(shù)據(jù)獲取
三、數(shù)據(jù)分析流程（二）
      1、數(shù)據(jù)探索和預(yù)處理
           1) 數(shù)據(jù)類型
           2) 描述性統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)清洗
           3) 數(shù)據(jù)形態(tài)與正態(tài)性轉(zhuǎn)換
           4) 歸一化/ 標(biāo)準(zhǔn)化變換
           5) 離散化轉(zhuǎn)換
           6) 名義化轉(zhuǎn)換
四、數(shù)據(jù)分析流程（三）
      1、探索變量間的關(guān)系
           1) 皮爾遜相關(guān)系數(shù)/ 相關(guān)系數(shù)矩陣
           2) 卡方獨(dú)立性檢驗(yàn)
           3) 方差分析
      2、數(shù)據(jù)壓縮
           1) 因子分析
           2) 主成分分析
      3、數(shù)據(jù)分析算法與模型概述
      4、推動優(yōu)質(zhì)決策
      案例1: 商貿(mào)公司銷售情況數(shù)據(jù)分析
      案例2: 運(yùn)動十項(xiàng)全能分析
      案例3: 城市競爭力分析
五、利用數(shù)據(jù)分析思維解決企業(yè)最優(yōu)化問題
      1、層次分析法應(yīng)用
      2、線性規(guī)劃模型應(yīng)用
      案例1: 擇優(yōu)選擇供應(yīng)商
      案例2: 廣告投放優(yōu)化
      案例3: 制造企業(yè)生產(chǎn)優(yōu)化
六、線性回歸
      1、線性回歸模型原理回顧
      2、線性回歸模型的評價與檢驗(yàn)回顧
      3、線性回歸模型調(diào)優(yōu)
      4、線性回歸模型的應(yīng)用
      引例1: 父子身高
      案例2: 人均GDP與消費(fèi)
      案例3: 制造業(yè)規(guī)模收益分析
      案例4: 真題講解-雞肉消費(fèi)需求"
七、分類算法（一）
      1、分類算法回顧
      2、分類器的評價指標(biāo)回顧
      3、分類算法的應(yīng)用（一）
           1) 邏輯回歸
           2) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
八、分類算法（二）
      1、分類算法的應(yīng)用（二）
           1) KNN
           2) 決策樹
           3) 集成學(xué)習(xí)
           4) 樸素貝葉斯
           5) 支持向量機(jī)（SVM）
      2、分類算法注意事項(xiàng)
      案例1: 鳶尾花案例
      案例2: 用戶對產(chǎn)品態(tài)度的評價
      案例3: 網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率分析
      案例4: 銀行客戶質(zhì)量分析
      案例5: 真題講解-紅酒案例"
九、聚類算法
      1、聚類算法回顧
      2、聚類算法評價指標(biāo)回顧
      3、聚類算法的應(yīng)用
           1) AGNES算法
           2) K-means算法
      4、聚類算法注意事項(xiàng)
      案例1: 城市競爭力分析
      案例2: 移動用戶細(xì)分
十、市場分析
      1、市場分析概述
      2、行業(yè)分析
      3、競品分析
      4、市場定位分析
      引例1: 零售企業(yè)市場需求預(yù)測
      引例2: KANO模型競品分析
      案例: 某電商平臺的手機(jī)銷售數(shù)據(jù)
十一、客戶分析（一）
      1、客戶畫像
      2、RFM模型原理
十二、客戶分析（二）
      1、RFM模型應(yīng)用
      2、AARRR用戶運(yùn)用模型
      3、用戶行為路徑分析
      案例1: 電信客戶流失預(yù)警
      案例2: 航空公司客戶細(xì)分
      案例3: 真題講解-電商客戶細(xì)分
      案例4: 基于增長思維的客戶分析
十三、產(chǎn)品分析（一）
      1、產(chǎn)品概述
      2、KANO模型
十四、產(chǎn)品分析（二）
      1、PSM模型
      2、巴斯模型
      3、時間序列模型
十五、產(chǎn)品分析（三）
      1、漏斗模型
      2、A/B Test
      案例1: 電腦新產(chǎn)品開發(fā)
      案例2: 新產(chǎn)品定價策略
      案例3: 免水小便斗銷售額預(yù)測
      案例4: 啤酒銷售量預(yù)測
十六、銷售分析
      1、銷售分析概述
      2、銷售促進(jìn)
      3、銷售效果評估
      案例1: 購物籃分析
      案例2: 刑事案件
      案例3: 真題講解-電影推薦
課程周期：
36小時（45分鐘/時）