郭振杰：数据分析赋能客户服务业务应用

《数据分析赋能客户服务业务应用》

【课程背景】

随着大数据技术逐步在企业端应用，越来越多的企业在利用数据技术提升管理效率和决策的科学性，数据分析技能成为了企业从业者的基本技能要求。能够进行分析，还要能进行表述，直观的进行问题的说明，提出问题的解决方案，是数据分析报告的内容。在客户信息数字化基本完成的电力行业，能够使用数据分析能力，是为客户提供更好服务的基础。本教程提供数据分析的思路和方法，如何用数据分析和表述问题，Python基础和数据分析、清晰以及数据图表生成，分析指标的建立，自动运营管理。从而在工作中更好的完成工作，取得更好的成绩。

【课程收益】

培训完结后，学员能够：

² 数据分析的作用和价值

² 常用的数据分析思维和方法

² 常用数据分析工具Excel、Python、BI等

² Python的基础语法

² 用Python实现数据清洗、数据分析、图表生成

² SQL语句的编写和数据分析

² 直观分析图形图标的应用及实现

【课程对象】职场人员

【课程时长】4天 (6小时/天）

【培训形式】教授+实操。

整个课程过程，将理论和实操进行有机结合，边展开理论，边学习工具实现。现场演示，学员跟随，可以使学员快速掌握理论和工具。

【课程大纲】

基础阶段（2天）：

基础阶段，主要培养学员的数据思维、数据分析方法和数据分析工具的初步使用能力。使学员了解数据思维的价值，如何培养，掌握基础的数据分析方法，掌握如何通过数据分析方法去解决工作中的问题。并掌握初步的Excel进行数据处理和简单图标制作，掌握初步的Python基础和分析方法，为进一步通过数据分析赋能业务打好基础。

1、数据分析基础

本小节介绍数据思维模式，数据思维模式的价值，如何培养数据思维模式和数据敏感度。介绍数据分析的作用和价值，通过案例介绍数据分析如何驱动业务决策，让学员对数据分析有初步的了解。

详细内容：

1. 数字经济开始，数据成为核心生产力资源

2. 数据分析思路、步骤

3. 数据分析的关键点

4. 数据分析常见类型

5. 数据分析思维培养方式

6. 数据敏感度的培养方式

7. 用数据驱动决策

2、数据分析的思维方法

本小节结合案例介绍数据分析的9种基础分析方法，这些数据分析方法如何运用到业务中。并通过具体的案例，介绍多种方法组合应用的情况。同时简单介绍一下数据分析的常见工具，方便学员后期对工具的选择和学习。简单介绍数据的获取方式和治理的必要性，为后期数据治理的具体操作打下基础。

详细内容：

1. 数据分析工具介绍

2. 数据获取与治理

3. 分析方法（结合案例）

1) 5W2H分析方法

2) 逻辑树分析方法

3) 行为分析方法

4) 多维度拆解分析方法

5) 对比分析方法

6) 假设检验分析方法

7) 相关分析方法

8) 群组分析方法

9) 漏斗分析方法

4. 用数据分析解决工作中的问题

3、数据分析工具基础（实操）

本小节结合实操，介绍Excel具备的统计分析功能，以及能够实现的图表制作的效果，介绍常用的统计分析功能。介绍Python的基础知识，初步的数据结构的使用，Python读写Excel的方法。使学员具备Python的初步使用能力，便于后边深度应用的开展。现场指导学员操作。

详细内容：

1. Excel数据分析基础介绍与实操

2. Python数据分析基础

1) Python基础语法

2) Python流程控制结构

3) Python函数与模块

4) Numpy模块数据结构

5) Pandas模块数据结构与常用操作

6) 使用Pandas读/写Excel数据

4、数据分析中的描述统计学

本小节简单介绍统计学知识在业务中常用的描述统计学的知识，使学员掌握用数据描述业务的基本能力。同步介绍如何用Python生成相关数据，如何用Python完成常用的统计分析工作。

详细内容：

1. 用描述统计学说明业务

1) 集中量数

2) 权重预估

3) 数据分布

2. Python使用Pandas进行统计分析（实操）

1) 基础分析

2) 分组分析

3) 分布分析

4) 交叉分析

高级应用阶段（2天）：

本阶段在第一阶段的基础上，更深层应用数据分析技术。在了解初步的Excel分析和Python分析的基础上，介绍更深层次的分析图表的作用和如何制作，如何通过分析图表更好地表述业务。介绍基础数据的清洗和治理工作如何通过Python实现。介绍企业业务指标体系的价值，如何通过业务指标与Python实现业务的自动化运营和管理，提高服务水平和业务水平。并介绍更高级的SQL的基础知识，以及统计分析语句的编写。

1、Python实现业务自动化运营

本小节结合案例，详细介绍业务指标和指标体系如何建立，通过指标体系的建立和自动分析的工作，可以完成日常业务的自动管理和运营工作。可以及时发现业务中的问题，可以及时查找原因，并提出解决方案。

详细内容：

1. 数据分析的基础--数据分析指标

2. 客户指标的建立方法

3. 指标体系与客户服务

4. 分析指标体系的价值

5. 指标体系的建立方法和过程

6. 通过Python结合指标体系形成自动化分析

2、数据分析可视化及实现（实操）

本小节结合案例详细介绍各类常用统计图表，各图表的适用场景，如何利用这些统计图表更好地表述业务和问题。如何通过Excel 和python方便的生成这些图表。经过本节培训，结合前边内容，学员可以编写综合应用脚本，提高日常工作效率。

详细内容：

1. 数据分析可视化的价值

2. 数据分析可视化的关键点

3. 常见的图表类型、应用与实现(Excel和python）

1) 散点图

2) 折线图

3) 柱形图和直方图

4) 饼图

5) 雷达图

6) 迷你图（Excel）

7) 透视图与数据看板（Excel）

4. 高级图表类型、应用与实现（python）

1) 树型图

2) 热力图

3) 箱线图

4) 标靶图

5) 词云图

3、Python数据清洗和治理（实操）

本小节主要通过讲述和现场实操，让学员掌握如何通过python进行数据的清洗和基础加工工作，处理后的数据可以方便开展更深层的统计分析应用。整个过程结合实操，现场演示，学员跟练，可以快速掌握。

1. 数据清洗

2. 数据合并

3. 数据抽取

4. 数据规整

4、Python结合Excel综合分析应用模式及案例（实操）

本小节详细通过一个案例，现场演示如何将复杂数据通过python实现统计分析和图表生成，并最终汇总到Excel中。数据提供给学员，学员现场可以跟练。

5、SQL基础和数据分析（实操）

本小节介绍SQL的基础知识，介绍常用的统计分析语句的编写。使学员初步了解SQL强大的统计分析功能，为企业进行商业智能分析平台的建设，打下技术基础。课程结合最常用的MySQL数据库，现场演示，学员可以跟随练习，方便快速了解和掌握。

详细内容：

1. 基础SQL编写

2. 单表查询分析

3. 多表联合查询分析

4. 复杂统计分析

5. Python操作sql演示

郭振杰：数据分析赋能客户服务业务应用

郭振杰老师主页

郭振杰老师相关课程

培训照片

公开课

视频

线上课