1、 数据分析的六步曲

2、 步骤1：明确目的--理清思路

Ø 确定分析目的：要解决什么样的业务问题

Ø 确定分析思路：分解业务问题，构建分析框架

3、 步骤2：数据收集—理清思路

Ø 明确收集数据范围

Ø 确定收集来源

Ø 确定收集方法

4、 步骤3：数据预处理—寻找答案

Ø 数据质量评估

Ø 数据清洗、数据处理和变量处理

Ø 探索性分析

5、 步骤4：数据分析--寻找答案

Ø 选择合适的分析方法

Ø 构建合适的分析模型

Ø 选择合适的分析工具

6、 步骤5：数据展示--观点表达

Ø 选择恰当的图表

Ø 选择合适的可视化工具

7、 步骤6：报表撰写--观点表达

Ø 选择报告种类

Ø 完整的报告结构

8、 数据分析的三大误区

演练：如何用大数据来支撑手机精准营销项目

1、 大数据是探索世界的工具

2、 大数据的核心价值——发现规律和预测

3、 大数据的应用领域

4、 大数据的三层价值

Ø 增效：提升运营效率

Ø 创收：提升利润

Ø 创新：商业模式升级

5、 大数据与商业应用

Ø 生产：确保流程优化

Ø 市场：实现精准营销

Ø 设计：进行产品功能优化

6、 大数据与社会治理

Ø 智能交通

Ø 智慧警务

Ø 智慧城市

Ø  ……

7、 大数据与经济发展

Ø 大数据重塑新的产业生态

Ø 大数据成为企业升级转型的新引擎

Ø 大数据驱动新工业智能化

8、 大数据可以治国，也可以强国

1、 大数据成为科学研究的第四范式

Ø 第一范式：经验科学阶段

Ø 第二范式：理论科学阶段

Ø 第三范式：计算科学阶段

Ø 第四范式：数据密集型阶段

2、 管理决策的思维变革

Ø 从拍脑袋到用数据说话

Ø 从经验主义到科学决策

Ø 从抽样调研到全体数据分析

Ø 从定性描述到定量分析

Ø 从事先总结到事前规划

3、 探索未知的思维变革

Ø 从追求因果关系到追求相关关系

Ø 从追求算法到追求数据

Ø 大数据的简单计算用过小数据的复杂计算

4、 大数据思维——思路决定你的出路

Ø 定量思维，一切皆可量化

Ø 相关思维，一切皆有联系

Ø 实验思维，一切皆可尝试

Ø 全样本思维，大数据的简单计算胜过小数据的复杂计算

Ø 个性化思维，以消费者为中心

Ø 融合思维，全平台大数据帮助你的数据需要整合

1、 大数据之法规完善

2、 数据主权与制度完善

Ø 数据收集与数据归属权

Ø 数据使用与隐私权

Ø 数据规范与最小数据集

3、 数据质量与行业标准

4、 数据开放与信息自由

Ø 数据开放意味着信息的自由流动

Ø 信息的开放意味着信息趋向对称

Ø 信息的开放意味着决策权力的分散

5、 构建尊重数据尊重事实的数据文化

6、 大数据不仅仅金矿，更是土壤

1、 大数据成为企业的核心竞争力

2、 大数据下的商业变革

Ø 大数据带来的业务创新

Ø 围绕大数据构建新的商业生态

Ø 企业人才管理的革新

5、 大数据战略理解——定位决定你的地位

Ø 数据即资产

Ø “数据化运营”转变为“运营数据”

Ø “搜索引擎”转变为“推荐引擎”

6、 大数据未来发展的思考与建议