数据挖掘与分析

中高层领导

一、数据挖掘基础概念

1、数据挖掘的概念

2、数据挖掘的历史

3、数据挖掘的背景

2、数据挖掘解决的问题

（1）分类问题

（2）聚类问题

（3）关联问题

（4）估值问题

（5）描述统计

（6）描述展示

3、数据挖掘方法论

4、数据挖掘的分类

（1）直接数据挖掘

（2）间接数据挖掘

应用案例：希阿蒙公司的市场活动

二、数据挖掘具体在移动方面的技术

1、图表分析

2、聚类分析

3、回归分析

4、序列分析

三、数据挖掘三个分析方法

1、分类（Classification）

2、估值（Estimation）

3、预言（Prediction）

四、数据挖掘技术实现

1、数据的抽取

2、数据的存储

3、数据的管理

五、获取并规范数据

1、数据库导入数据

2、规范导入的数据

3、特殊字符的处理

4、数据格式的处理

5、工作表数据整理

六、快速制作精美实用图表

1、使用自选的图形

2、图片个性化图表

3、图表显示最大值

4、图表显示最小值

5、图表显示平均线

6、学会资金流动图

7、预算对比分析图

8、指标同比分析图

9、动态交互的图表

10、产品分类统计图

11、数据变化调整图

12、最新数据动态图

13、不同时段动态图

14、不同地区动态图

15、计划实际完成比较图

案例：如何通过数据了解、预测销售波动？

七、灵活运用数据透视表

1、数据进行分组

2、分类汇总分析

3、销售分布情况

4、同步显示报表

5、纵向差异比较

6、快速查看明细

7、快速筛选数据

8、快速汇总数据

9、快速汇总其他数据

10、快速找出数据差异

11、信息表达多样化的报表

12、销售数据的序列与预测

13、分析各个客户在不同地区的市场占有率

14、如何将每个分类的汇总数据显示为100%

15、在Powerpoint上创建并演示数据透视图

八、数据仓库与挖掘应用实例

1、数据仓库的数据加载

2、数据仓库的数据钻取

3、数据挖掘模型的设计

4、数据挖掘工具的应用

5、数据仓库客户端界面的设计