市场经营数据分析培训课程-基础篇.

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1、市场经营数据分析培训课程 2014年9月 了解市场数据分析的目的 数据分析的主要层面和步骤 数据分析常用工具介绍 数据分析常见方法和图表表达 市场经营数据分析的目的 对市场竞争态势有更为准确和切实了解 可以用来验证一些对市场看法的假设 定量的了解个细分市场的客户特征 通过数据分析和图表帮助人们理解复杂的数据 许多数据的规律特征往往通过深入分析才能得出结论 图表让复杂的数据更直观、易于理解 为决策提供事实依据 确定对各类用户群的优惠保护力度 资费价格调整、优惠活动的实施 为什么要做数据分析 数据 = 储藏室 数据 + 工具 = 网吧 数据 + 工具 +方法 = 信息 数据 + 工具 +方法 +

2、目标 = 知识 数据 + 工具 +方法 + 目标 + 行动 = 价值 数据分析的层级1 1. 固定报表 回答: 发生了什么？什么时候发生的？ 示例：月度或季度报表 。 报表一般是定期生成，用来回答在某个特定的领域发生了什么。从某种程度上来 说报表是有用的，但无法用于制定长期决策。 2. 即席查询 回答：有多少数量？发生了多少次？在哪里？ 示例：一月内各天发展用户量数据。 即席查询的最大好处是，可以不断提出问题并寻找答案。 3. 多维分析 回答：问题到底出在哪里？我该如何寻找答案？ 示例：对各种手机类型的用户进行排序，探查他们的流量使用行为。 通过多维分析(OLAP)的钻取功能，可以让您有初步的

3、发现。钻取功能如同层层剥 笋，发现问题所在。 数据分析的层级2 4. 警报 回答：什么时候该有所反应？现在该做什么？ 示例：当KPI完成落后于目标时，相关人员将收到警报。 警报可以发现知道什么时候出了问题，并当问题再次出现时及时告知。警报可以 通过电子邮件、评分卡或仪表盘上的红色信号灯来展示。 5. 统计分析 回答：为什么会出现这种情况？我错失了什么机会？ 示例：弄清楚为什么当月流失的客户在增多。 这时需要进行一些复杂的分析，比如频次分析模型或回归分析等等。统计分析是 在历史数据中进行统计并总结规律。 6. 预报 回答：如果持续这种发展趋势，未来会怎么样？还需要多少？什么时候需要？ 示例：可以

4、预测未来一段时间内的出账收入。 预报可以说是最热门的分析应用之一，各行各业都用得到。 数据分析的层级3 7. 预测型建模 回答：接下来会发生什么？它对业务的影响程度如何？ 示例：可以预测哪些客户会对特定产品有兴趣。 如果针对上千万的客户，并希望展开一次市场营销活动，那么哪些人会是最可能 响应的客户呢？如何划分出这些客户？哪些客户会流失？预测型建模能够给出解 答。 8. 优化 回答：如何把事情做得更好？对于一个复杂问题来说，那种决策是最优的？ 示例：在给定了业务上的优先级、资源调配的约束条件以及可用技术的情况下， 请您来给出优化的最佳方案，以满足每个用户的需求。 优化带来创新，它同时考虑到资源与

5、需求，帮助您找到实现目标的最佳方式。 了解市场数据分析的目的 数据分析的主要层面和步骤 数据分析常用工具介绍 数据分析常见方法和图表表达 数据分析的基础之数据篇 选取正确的数据来源，保证数据质量 对现有经分系统、计费系统的数据结构有明确了解 在数据提取效率和提取深度之间的权衡 数据提取和收集 做出适当的假设，并对做出的假设进行优先排序 尝试不同的分析维度（指标和维度之间的排列组合） 对数值进行合理归类、分档 数据分析挖掘 选择合适的图表类型，要清晰易懂 重点突出，要有结论，能直接为决策提供支撑依据 为进一步深入分析留出空间 数据表达说明 数据来源 从生产和经分等数据库获取数据 -使用视图获取

6、-通过OLAP工具访问多维数据集 -需要离线使用的数据制作成立方体 手工录入到Excel的数据 -数据要规范，使用规范的二维表 -要验证数据的准确性 -定义可编辑区域和不可编辑区域 公开渠道数据 -需要进行清洗和核对 -清洗的过程可以用程序提高效率 了解市场数据分析的目的 数据分析的主要层面和步骤 数据分析常用工具介绍 数据分析常见方法和图表表达 数据分析工具 专业分析工具 - Excel - SPSS（Clementine） - SAS - R - Matlab 商业智能工具 - Analysis service - Cogones 数据分析工具 Excel：简单、方便、快速，强大的公式和透

7、视表能力，数据管理功能略有不足，数据量较 大的时候运算效率会降低。 R：这是一个免费的，由志愿者管理的软件。其编程语言与S-plus所基于的S语言一样，很方 便。还有不断加入的各个方向统计学家编写的统计软件包。这是发展最快的软件。 SPSS：很受欢迎；容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理。基本上已经“智能化”。 它对于统计专业及非专业统计工作者都是很好的选择。 SAS：这是功能非常齐全(不如R齐全)的软件；尽管价格相当不菲，许多公司，特别是美国 制药公司，还是因为其功能众多和某些美国政府机构认可而使用。尽管现在已经尽量“智 能化” ，但仍然需要一定的训练才可以进入。 数据分析工具-Excel

8、提升 说明 数据分析工具库 实用插件 数据透视表、筛选、分组 使用图表使数据分析更清晰 函数基础 常用函数 底表模版 数据规范性 数据来源 了解市场数据分析的目的 数据分析的主要层面和步骤 数据分析常用工具介绍 数据分析常见方法和图表表达 常见数据分析方法-趋势 趋势分析的概念 l趋势分析（Trend Analysis）指收集历史数据，并从中发现事物的发展 模式或趋势（Pattern or Trend）的分析方法。趋势分析可以用于描述 过去，也可以用于预测未来。 l专题分析重点关注 描述事物的变化趋势或潜在模式 量化和预测事物的发展趋势 趋势分析的图表表达 l趋势分析通常用以时间为横坐标的折线

9、图或者连续排列的柱状图来表达 趋势分析的常见规律 l趋势分析的常见模式包括： 在一段时间内随机无趋势，例如围绕一条直线上下随机波动 上升或下降趋势，还可以细分为直线趋势、指数趋势或其它模式 的趋势 周期性趋势 异常点、拐点 多种趋势的综合，如长期上升趋势和季节性波动的综合 l注意：某些长期趋势或周期性趋势需要足够的样本数据才能观察到 趋势分析的案例-新入网用户离网趋势 趋势分析案例：KPI趋势监控（异常点监控） 趋势分析案例：用户离网趋势的比较 趋势预测 l趋势预测是根据事物历史的变化趋势来预测未来的发展趋势，前提假设 是事物的发展具有保持历史趋势的特点 l常用的趋势预测方法包括 移动平均法，

10、又分为简单移动平均法和加权移动平均法 指数平滑法，特殊的加权移动平均法 趋势拟合法，如直线拟合、曲线拟合等 时间序列分析法，把趋势分解为长期趋势、季节性和随机波动 lExcel的数据分析加载项可以实现移动平均、指数平滑和回归的预测 lExcel图形的布局中可以添加线性趋势线、指数趋势线、线性预测趋势 线和双周期移动平均趋势线 常见数据分析方法-结构 结构分析法的概念 l结构分析法 结构分析是对问题的构成要素进行分析的方法。其目的是为了寻找主因 ，调整结构。 l结构分析法可以分为以下几种类型： 单层次构成分析：比如移动用户收入由月租、语音、数据、增值4部分 构成，分析每部分的比重大小。 多层次构

11、成分析：比如移动用户收入第一层由月租、语音、数据、增值 4部分构成，其中语音收入占比最高，需要把语音收入再细分为本地收 入、长途收入、港澳台及国际长途、国内漫游收入、港澳台及国际漫游 收入，即对整体中的某部分的构成要素再次细分研究其构成。 动态构成分析：引起总量变化的各成份的细分，各成分可能引起总量的 增加或减少，也就是说存在负成份和正成份。比如净增用户数=本期用 户数-上期用户数，引起变化的因素有存量流失、自有渠道新增、社会渠 道新增，其中存量流失即是负成份。 结构分析的常见图表表达 结构分析案例：各年龄段离网构成分析 结构分析案例：全球通套餐构成分析 结构分析案例：全球通套餐构成分析 结构

12、分析案例：有效通信用户净增构成 常见数据分析方法-对比 对比分析的概念 l定义与描述 对比分析法（Comparative Analysis Approach），也称比较分析 法，是按照特定的参照系将客观事物加以比较，以达到认识事物的 本质和规律并做出正确的评价。 l对比的原则：可比性原则 对比对象可比：内涵一致 对比指标可比：口径定义一致 对比的标准 l 对比标准存在以下4种： l时间标准：即选择不同时间的指标数值作为对比标准，最常用的是与上 年同期比较即“同比”，还可以与前一时期比较即“环比”；还可以与 历史最好水平的时期或历史关键时期进行比较。 l 空间标准：即选择不同空间指标数据进行比较

13、。 与相似的空间比较，如分公司与某些条件相似的分公司比较 与先进空间比较，如浙江移动与广东移动比较 与扩大的空间标准比较，如分公司水平与省公司水平比较 l 经验或理论标准：经验标准是通过对大量历史资料的归纳总结而得到 的标准如衡量生活质量的恩格尔系数。理论标准则是通过已知理论经过 推理得到的依据。 l计划标准：计划标准即与计划数、定额数、目标数对比。 回顾平时分析 的“维度”有 哪些？ 对比的指标 l对比分析法根据分析的特殊需要有以下2种形式 l绝对数比较：它是利用绝对数进行对比，从而寻找差异的一种方法。 l相对数比较：它是由两个有联系的指标对比计算的，用以反映客观现象 之间数量联系程度的综合

14、指标，其数值表现为相对数。 强度相对数：将两个性质不同但有一定联系的总量指标对比，用 以说明现象的强度、密度和普遍程度。如,人均费用ARPU用“元/ 人”表示，人均时长MOU用“分钟/人表示。 计划完成相对数：是某一时期实际完成数与计划数对比，以说明 计划完成程度。 回顾平时分析 的“指标”有 哪些？ 对比分析的常见图表表达 对比分析案例：各地区用户活跃情况比较 对比分析案例：ARPU水平变化细分分析 对比分析案例：各地市公司ARPU比较 对比分析案例：热点健康度评估矩阵 对比分析案例：各年龄段离网率比较 常见数据分析方法-关系 关系分析法的概念 l关系分析法用于分析因子之间的关系以及因 子和

15、目标变量之间的关系。常见的分析方法 有： l单因素频数分析分析目标变量和因变量间的 关系。 l列联表分析法（多变量频数分析）同时描述 两个或两个以上变量的联合分布的统计技术 。 l相关性分析相关性分析是指对两个或多个具 备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两 个变量因素的相关密切程度 l因子分析是指研究从变量群中提取共性因子 的统计技术。 单因素频数分析 列联表分析 l列联表分析 是同时描述两个或两个以上变量的联合分布的统计技术。要求变量必须 是离散变 量，否则要进行离散化。 l展现形式 通常以数据表的形式展现。 l案例：用户价值等级与终端价格范围选择的分布情况。 相关性分析的常见关系 l相关性分析：相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析， 从而衡量两个变量因素的相关密切程度，常见的相关性关系如下： 对比分析与趋势分析案例比较说明 对比分析与构成分析案例比较说明 思考与练习 l请根据以下提供的数据，选择合适的图表来表达相关分析目的。 l问题1：图表表达各个年龄段的离网率，以及与平均离网率的对比情况。 l问题2：总结出该表数据呈现的所有信息。