经营数据分析与挖掘课程大纲

经营数据分析与挖掘课程大纲【课程大纲】

第一部分：认识数据分析

问题：数据分析是神马?数据分析基本过程？

1、数据分析面临的常见问题

?不知道分析什么（分析目的不明确）

?不知道怎样分析（缺少分析方法）

?不知道收集什么样的数据（业务理解不足）

?不知道下一步怎么做（不了解分析过程）

?看不懂数据表达的意思（数据解读能力差）

?担心分析不够全面（分析思路不系统）

2、认识数据分析

?什么是数据分析

?数据分析的三大作用

?数据分析的三大类别

案例：

3、数据分析需要什么样的能力

?懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现

4、大数据应用的四层结构

?数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层

5、数据分析与挖掘在企业中的应用

第二部分：数据分析基本过程

1、数据分析的六步曲

2、步骤1：明确目的--理清思路

?先有数据还是先有问题？

?确定分析目的

?确定分析思路

3、步骤2：数据收集—理清思路

?明确收集数据范围

?确定收集来源

?确定收集方法

演练：

4、步骤3：数据预处理—寻找答案

?数据清洗、转化、提取、计算

?数据质量评估

演练：

5、步骤4：数据分析--寻找答案

?分析方法选择

?构建合适的分析模型

?分析工具选择

6、步骤5：数据展示--观点表达

?选择合适的可视化工具

?选择恰当的图表

7、步骤6：报表撰写--观点表达

?选择报告种类

?完整的报告结构

8、数据分析的三大误区

案例：

第三部分：数据分析方法篇

问题：数据分析有什么方法可依?不同的方法适用解决什么样的问题？

1、数据分析方法的层次

?基本分析法（对比/分组/结构/趋势/…）

?综合分析法（交叉/综合评价/杜邦/漏斗/…）

?高级分析法（相关/方差/验证/回归/时序/…）

?数据挖掘法（聚类/分类/关联/RFM模型/…）

2、基本分析方法及其适用场景

?对比分析（查看数据差距）

?分组分析（查看数据分布）

?结构分析（评估事物结构）

?趋势分析（发现变化规律）

3、综合分析方法及其适用场景

?交叉分析（两维分析）

?综合评价法（多维指标归一）

?杜邦分析法（关键因素分析-财务数据分析）

?漏斗分析法（关键流程环节分析-流失率与转化率分析）

?矩阵分析法（产品策略分析-象限图分析法）

4、最合适的分析方法才是硬道理。

第四部分：解读数据分析结果

问题：数据多，看不明白，不知道从何处看出业务问题？

1、数据分析的目的

?发现业务规律

?发现业务异常

?寻找业务策略

2、对比分析及业务策略

?看差距，补短板

?看极值，评优劣

?看异常，找原因

3、结构分析及业务策略

?看占比，聚焦重点

?看失衡，优化结构

4、趋势分析及业务策略

?看变化，说趋势

?看峰谷，找规律

?看异常，找原因

5、解读要符合业务逻辑

第五部分：数据分析思路篇

问题：数据分析思路是怎样的？如何才能全面/系统地分析而不遗漏？

1、数据分析的思路

?从KPI指标开始

?从营销/管理模型开始

2、常用分析思路模型

3、企业外部环境分析（PEST分析法）

4、用户消费行为分析（5W2H分析法）

5、公司整体经营情况分析（4P营销理论）

6、业务问题专题分析（逻辑树分析法）

7、用户使用行为研究（用户使用行为分析法）

第六部分：图表呈现篇

问题：如何让你的分析结果更直观易懂？如何让数据“慧”说话？

1、图表类型与作用

2、常用图形及适用场景

3、常用图形

?柱状图（对比分析）

?条形图（对比分析）

?折线图（趋势分析）

?饼图（结构分析）

?雷达图（多重数据比较）

演练：图形绘制

4、复杂图形

?平均线图（对比分析）

?双坐标图（不同量纲呈现）

?对称条形图（对比）

?散点图/气泡图（矩阵分析法）

?瀑布图（成本、收益构成分析）

?漏斗图（用户转化率分析）

演练：图形绘制

5、动态图表画法技巧

6、图表美化原则

7、表格呈现

8、优秀图表示例解析

第七部分：分析报告撰写

问题：如何让你的分析报告显得更专业？

1、分析报告的种类与作用

2、报告的结构

3、报告命名的要求

4、报告的目录结构

5、前言

6、正文

7、结论与建议

8、优秀报告展现与解析

第八部分：数据分析实战篇（中级）

1、相关分析（衡量变量间的的相关性）

问题：营销费用会影响销售额吗？影响程度大吗？

?什么是相关关系

?相关系数：衡量相关程度的指标

?相关分析的步骤与计算公式

?相关分析应用场景

2、方差分析

问题：哪些才是影响销量的关键因素？

?方差分析解决什么问题

?方差分析种类：单因素/双因素可重复/双因素无重复

?方差分析的应用场景

?如何解决方差分析结果

3、回归分析（预测）

问题：如何预测未来的销售量（定量分析）？

?回归分析的基本原理和应用场景

?回归分析的种类（一元/多元、线性/曲线）

?回归分析的五个步骤与结果解读

?回归预测结果评估（如何评估预测质量，如何选择最佳回归模型）

?回归分析（带分类变量）

4、时序分析（预测）

问题：随着时间变化，未来的销量变化趋势如何？

?时序分析的应用场景（基于时间的变化规律）

?移动平均的预测原理

?指数平滑的预测原理

第九部分：数据挖掘实战篇（高级）

1、聚类分析

问题：

?聚类分析及其作用

?聚类分析的种类

?层次聚类：发现多个类别

?R型聚类与Q型聚类的区别

?K均值聚类

2、分类分析

问题：

?分类与聚类

?决策树分类的原理

?如何评估分类性能

3、关联分析

问题：

?关联分析解决什么样的问题

?如何提取关联规则

?关联规则的应用场景

演练：

4、RFM模型

问题：如何评估客户的价值？如何针对不同客户采取不同的营销策略？

?RFM模型介绍

?RFM的客户细分框架理解

结束：课程总结与问题答疑。

PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲

《Power BI数据分析基础教程》教学大纲 学时：32 代码： 适用专业：计算机及应用相关专业 制定： 审核： 批准： 一、课程的地位、性质和任务 数据分析是普通大中专院校计算机科学与技术专业的一门重要的专业基础课。通过本课程的学习，使学生能够在已有的计算机基础知识基础上，对数据分析有一个系统的、全面的了解；在系统理解和掌握Power BI数据分析基本原理的基础上，具有设计和开发数据分析报表的基本能力。 数据分析是一门实践性非常强的学科，它要求学生在理解和掌握Power BI数据分析基本功能的基础上，充分利用实验课程，动手完成实际数据分析和报表设计。 二、课程教学基本要求 1.课程教学以Power BI数据分析方法为主，在教学过程中让学生掌握Power BI数据分析报表设计的本原理和方法。 2.要求在教学过程中合理安排理论课时和实验课时，让学生有充分的使用在计算机上练习理论课程中学到的Power BI数据分析技巧和方法。 三、课程的内容 第1章初识Power BI 掌握Power BI Desktop安装方法，了解Power BI Desktop的界面，学会使用Power BI文档。 第2章获取数据 了解数据连接模式，掌握连接到文件、数据库以及Web数据。 第3章查询编辑器 了解查询编辑器，掌握基础查询操作、数据转换、添加列、追加查询以及合并查询。 第4章数据分析表达式

了解DAX基础，掌握DAX函数。 第5章数据视图和管理关系 掌握数据视图的基本操作，掌握关系的管理操作。 第6章报表 掌握报表基本操作、视觉对象基本操作、钻取、数据分组、使用视觉对象数据以及报表主题。 第7章可视化效果 学会使用简单对象和内置视觉对象 第8章 Power BI服务 学会注册Power BI服务、在Desktop中使用Power BI服务以及在移动设备中使用Power BI，掌握Power BI服务中的报表操作以及仪表板 第9章社科研究数据分析 掌握获取社科研究数据和社科研究数据分析 四、理论和实验课时分配表 五、考核办法 1．考试采用统一命题，包括笔试和上机考试，考试时间分别为120分钟。课程成绩=（笔试成绩+上机考试成绩）/2

金融数据分析师的岗位职责.doc

金融数据分析师的岗位职责 金融数据分析师负责为公司处理客户的相关工作，并协助经理的工作事务。下面是我为您精心整理的金融数据分析师的岗位职责。 金融数据分析师的岗位职责1 职责： 1.定期整理交易数据，向上级领导账户分析结果; 2.按照要求进行技术和基本面规律的分析，进行数据的搜集及整理; 3.严格执行公司各项制度，配合部门领导有关工作; 4.负责为客户提供完善的理财计划及信息咨询; 5.遵守公司的各项管理制度，承办领导交办的其他工作。 要求： 1、对金融经济知识感兴趣，希望踏足金融圈的; 2、有无经验亦可，金融专业以及具有操作经验者优先考虑; 3、有较强的学习能力，公司提供完善免费的交易培训; 4、有求知欲，有集体荣誉感，有上进心，有赚钱的信心和欲望; 5、有冷静的头脑与不被别人影响的判断力，能够坚持己见。 金融数据分析师的岗位职责2 职责： 1、负责为客户提供专业的投资理财、外汇信息分析研究;

2、负责公司外汇业务分析及上市报表管理; 3、负责对外汇行业的信息管理系统进行业务系统分析; 4、负责对外汇进行业务管理和分析，提出优化管理流程的策略或建议; 5、负责跟踪宏观经济发展动态，寻找投资机会; 6、配合销售人员进行市场营销和客户培训。 岗位要求： 1、中专及以上学历，经济、金融等相关专业; 2、具有金融分析投资经验，有分析师执业资格者优先; 3、具有丰富的金融基础理论知识，善于进行行业研究和挖掘; 4、熟悉外汇股票公司决策流程和各个交易管理系统; 5、具有较强的逻辑思维能力、创新和钻研精神; 6、具有很强的文字表达能力和金融分析能力; 7、具有很强的工作责任心和团队精神 金融数据分析师的岗位职责3 职责： 1、协助分析师搜集行业相关信息，为相关需求者提供更准确的信息。 2、协助部门经理完善部门管理制度。 3、协助数据分析师进行演讲讲座，定期为需求者讲解金融二级市场最新趋势，以及对需求者进行交易分析 4、对基本面、技术面进行分析研究，给出行情走势分析和判

数据分析与处理-课程教学大纲

《数据分析与处理》课程教学大纲 一、课程基本信息 1．课程代码： 2．课程名称：数据分析与处理 3．课程英文名称： 4．课程类型：CC 5．授课对象：电子商务本科 6．开课单位：信息技术与商务管理系 7．教学时间安排：第2学期 8．先修课程：信息技术基础 9．并行课程： 10．后修课程：数据库原理与应用，动态网站设计基础，电子商务网站建设与管理，电子商务综合实训 11．学时安排： 二、课程教学目标及教学任务 （一）教学目标 1．教学目标的总体概括 既要能够掌握EXCEL的整体概念和基本操作步骤，又要掌握EXCEL在数据分析与处理方面的具体应用。 2．教学目标列表

（二）课程培养能力体系

（三）课程培养目标与课程内容映射表 见附件《数据库原理与应用课程培养目标与课程内容对应mapping图》。 （四）教学任务 实验报告：实验目的明确，实验内容完整，实验步骤正确，实验结论真实、准确，优秀学生能总结出系统的实验注意事项。 作业：作业内容正确，资料翔实，论证充分、有力，优秀学生能够提出鲜明的个人观点，同一问题能够给出简洁明了的答案，具有一定的创新性。 三、各单元教学内容及基本要求 第一部分数据的输入与编辑（2学时（讲课）+2学时课堂练习= 4课时） 教学内容： 1、数据输入的一般操作 2、特殊数据的快捷输入 3、有规律数据的序列输入法 4、设置有效性对输入数据审核 5、下拉式列表选择输入的设计 6、数据的编辑操作 教学重难点： 1、设置有效性对输入数据审核 2、下拉式列表选择输入的设计 教学目标： 1、掌握Excel基本的概念 2、掌握单元格及单元格区域简单数据的输入 3、掌握下拉式列表选择输入的设计 第二部分单元格数据的格式设置（1（讲课）+1（课堂练习）= 4课时） 教学内容： 1、单元格格式的一般设置 2、各种内置数字格式的使用 3、自定义数字格式的应用 4、条件格式化的应用 教学重难点： 1、自定义数字格式的应用

金融数据分析师的工作职责描述

金融数据分析师的工作职责描述 金融数据分析师负责为客户提供理财咨询、建议服务，制定相应的投资组合和策略。下面是为您精心整理的金融数据分析师的工作职责描述。 金融数据分析师的工作职责描述1 职责： 1、利用相关软件进行金融数据的收集整理，汇总数据; 2、进行基本面规律的分析和技术层面的深度分析; 3、把握各种种别的分析方法，定期对金融市场定向研究; 4、遵守公司的各项治理制度，承办领导交办的其他工作; 任职要求： 1、全日制经济、金融、财务等相关专业本科以上学历，有相关经验者可放宽至大专; 2、熟悉金融投资或二级市场具备从事相关工作经验者优先考虑; 3、有较强的团队领导和决策能力; 4、清楚的逻辑思维能力、较强的语言表达能力和文字能力; 5、外向型，出色的人际沟通和交往能力、较强的团队合作意识和敬业精神; 6、上述能力优秀者，可适当放宽任职硬性指标。 金融数据分析师的工作职责描述2 职责

1、对货币市场金融数据进行量化分析，并推动研究成果的信息化、互联网化，直至贸易落地; 2、对市场、行业、公司运营等提供贸易智能分析，输出可视化分析报告，为战略决策提供支持; 3、发表研究成果或分析评论，配合公司的推广及培训等工作。 任职要求 1、金融、经济、数学、统计等相关专业硕士及以上学历; 2、拥有扎实的经济理论基础及数理统计功底; 3、熟练使用MATLAB、R、Python等一个或多个语言进行量化建模，拥有行业大数据分析和机器学习项目经验者优先; 4、拥有BI分析工具使用经验者优先(如tableau等); 5、具有很强的逻辑思考能力，善于解决开放式题目; 6、为人真诚踏实，做事靠谱认真，对研究工作布满热情，具备良好的沟通协调能力和团队合作意识，愿意为团队共同发展而努力。 金融数据分析师的工作职责描述3 职责： 1、对金融经济知识感爱好，希看踏足金融圈的; 2、有无经验亦可，金融专业以及具有操纵经验者优先考虑; 3、有较强的学习能力，公司提供完善免费的投资培训; 4、有求知欲，有集体荣誉感，有上进心，有赚钱的信心和欲看; 5、有冷静的头脑与不被别人影响的判定力，能够坚持己见。 岗位职责：

Excel高效数据分析培训课程大纲

Excel高效数据分析培训课程大纲 【课程背景】 面对浩瀚的数据，如何提炼信息，把需要的信息快速展示给客户和领导？ 公司的经营状况和财务状况到底如何？预算执行情况到底如何？成本费用超支了吗？ 销售收入、成本、费用是否正常？是否出现了异常情况？如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立？ 如何即时发现资金流、销售、财务中的问题？ 员工的构成分布情况如何？员工的流动情况如何？您是否为员工的不断离去伤透了脑筋而不知其原因？ 如何快速分析不同部门不同岗位等对公司的满意率，以便及时发现问题解决问题？ 为什么产品的不合格率持续高位？怎样快速发现问题？ 诸如此类的问题，等等，对任何一位管理者而言，是复杂而繁琐的，您想必一定很累、很烦了吧！ 您想要提高管理效率吗？想要进行科学的管理，而不是仅仅拍脑袋想问题、做决策吗？ 等等…… 本课程将教会您利用Excel快速制作各种统计分析报表的基本方法和大量实用技巧，还将使您的Excel 使用水平提升到一个新的层次，使您的分析报告更加有说服力，更加引人注目！ 【课程特点】 ●系统性：囊括利用Excel进行高效企业日常管理的各方面内容。 ●全面性：全面介绍了Excel工具的在企业日常管理中的典型应用，兼顾Excel使用方法技巧介绍和应用思路启发，注重点面结合。 ●实用性：注重Excel在管理中的实际应用，培训内容紧密结合实际案例。精选数十个源自企业管理过程中的典型案例，极具代表性和实用价值，反映了现实中企业需要解决的问题，具有更强的针对性。 ●示范性：注重强调动手实践，使每个学员有充分的动手机会，及时解决学习中的问题。在进行实例分析时一步一步地递进，清晰易懂，既便于您了解管理决策分析过程，又使读者真正掌握Excel的强大功能。 ●细致性：讲课认真、细致，辅导实验积极、耐心，使每个学员都能够掌握所讲的内容。 ●无忧性：完善的课后服务，随时与老师联系，及时帮助企业学员解决实际工作中遇到的问题和难题。 【课程目的】 ●帮您树立一种正确高效使用Excel的基本理念和思路 ●为您提供一套实用高效的Excel技能和方法 【培训对象】 ●企业的各类管理人员，包括财务总监、财务经理、会计经理、财务主管、预算主管、财务人员、会 计人员；销售总监、销售经理、销售主管、销售人员；生产经理、生产管理人员；人力资源经理、 人力资源主管；审计经理、审计主管；及其他相关管理人员等。 【课程大纲】 第1部分武装自己：快速掌握Excel公式和函数 逻辑更加清楚： 将复杂的数据逻辑判断和处理变得更加清楚和明了（逻辑判断函数的综合应用） 复杂变简单： 将繁琐的加减公式变得更为简洁和科学（各类求和汇总函数的灵活应用） 让数据无处遁形： 需要的数据迅速出现在您面前（功能强大的查找函数及其典型应用）

金融数据分析课程大纲

《金融数据分析》课程教学大纲 （Analyses of Financial Data） ----and Application of SPSS 一、课程说明 课程编码：225212101 课程总学时（理论总学时/实践总学时）51（34/17） 周学时（理论学时/实践学时）3（2/1） 学分: 2.5 开课学期: 5 1．课程类别与性质： 专业限修课程 2．适用专业与学时分配： 适用于信息与计算科学(金融服务方向)专业。 教学容与时间安排表

3．课程教学目的与要求： 学生通过本课程的学习，了解对金融数据进行统计分析的原理和过程，了解各种数据分析模型、统计分析方法的使用条件、应用场合、所需参数及模型的性质，能按照模型的要求输入基本数据合参数，进行运算和统计分析，掌握数据输入、数据分析、数据转换、选择和加权等技巧，掌握各种基本的统计分析模型的计算方法，能根据数据来源、数据类型和分析的目的要求选择适当的统计分析模型进行分析，能对输出结果能作出合理的解释和恰当的运用。 （2）教学要求 4．本门课程与其它课程关系： 本课程属于金融服务专业方向的限选课程，它的前期课程包括：概率论、应用统计、及相关的金融类课程与计算机及软件类课程。 5．推荐教材及参考书： 教材： 《数据统计分析----SPSS原理及应用》（高等学校教材），黄润龙，管于华编，高等教育，2010， 参考书： 《SPSS 18---数据分析基础与实践》，洪成编著，电子工业，2010， 《深入浅出数据分析》， Michael Milton著，芳译，电子工业，2010， 《金融时间序列分析》， Ruey S. Tsay著，家柱译，机械工业，2008， 6．课程教学方法与手段： 课堂理论教学与实验教学相结合，重视学生的理解与实际应用的操作能力。 7．课程考试方法与要求： 本课程是基本知识与实际数据分析相结合的课程，因此本课程考试分为二部分：第一部分由小组进行案例分析，主要是学生组织，论文答辩类型的小组分析；

互联网金融课程大纲

互联网金融课程大纲 【课程设置】 第一部分：P2P网贷分析和风险管理 网络贷款分析 1、网络贷款环境与行业分析 2、2、网贷评估方式概述 3、网贷评估的步骤 4、网贷评估的原则 5、定性指标评估的内容与方法 6、网络贷款分析与基于大数据的评估资料收集 7、网络贷款评估资料设计 8、不同行业领域的网络贷款评估 风险管理 1、新型整体化风险管理 2、现代风险管理框 3、风险管理的主要方法 4、市场风险、操作风险、信用风险管理 5、新信息技术下的风险管理 6、金融体系主要风险概览 7、金融创新环境下的风险管理 8、金融风险管控模式 9、互联网金融的模式及法律风险 10、互联网金融的风控架构 11、互联网金融的法律架构 12、投资者的风险控制与权益保护 13、互联网金融风险监管探索 14、互联网金融风险管控典型案例解析 第二部分：金融大数据工程师 金融大数据 大数据引领的行业变革 2、大数据在金融领域的应用现状 3、金融业在大数据时代面临的机遇和挑战 4、大数据环境下的金融模式创新 5、大数据与金融业务优化 6、大数据与自动化交易 7、金融产品运营与大数据应用 8、大数据在金融精准营销领域的应用 9、金融大数据资源及处理技术

10、大数据在金融客户关系管理中的应用 11、大数据环境下的金融网络舆情分析 12、基于大数据的金融风险管理模式 13、基于数据挖掘的风险评估 14、大数据时代背景下的金融机构战略转型 15、大数据时代下的金融人才培养 第三部分：网络征信与风险管理： 1、信用、征信与社会信用体系概述 2、征信法律法规解读 3、信用文化培育与失信惩戒机制 4、传统征信机构系统 5、网络征信机构兴起 6、金融征信评估方式概述 7、基于大数据的网络征信管理 8、网络征信调查实施步骤 9、网络征信报告 10、网络信用评定 11、基于网络征信的网络信贷 12、网络征信与第三方支付 13、金融脱媒的颠覆式创新与网络征信 14、网络不良信用征兆评估与处理 15、网络征信与信息安全 16、网络征信行业监督探索 第四部分：金融网络营销 1、传统网络营销概论 2、网络营销市场与机遇分析 3、金融网络营销环境解析 4、金融网络营销带动的产品服务变革 5、网络产品价格策略与在线分销渠道 6、金融网络营销战略和绩效考核指标 7、金融网络营销计划的步骤 8、金融网络营销计划的制定 9、数据驱动的金融网络营销调研 10、互联互通的金融消费行为 11、网络营销目标市场细分与差异化市场定位 12、金融网络营销计划的实施与评估 13、金融自有媒体与营销绩效 14、付费媒体的金融网络营销沟通 15、口碑媒体与金融网络声誉管理 16、金融客户关系管理的构成与开展原则 17、关系营销与一对一客户关系的建立 18、用户隐私保护与法律界定制定

《Python金融数据挖掘及其应用》教学大纲

《python金融数据挖掘及其应用》课程教学大纲 课程代码： 学分：5 学时：80（其中：讲课学时：60 实践或实验学时：20 ） 先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、金融基础知识、Python程序设计基础 适用专业：信息与计算科学 建议教材：黄恒秋主编.Python金融数据分析与挖掘实战[M]. 北京：人民邮电出版社.2019. 开课系部：数学与计算机科学学院 一、课程的性质与任务 课程性质：专业方向选修课。 课程任务：大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。通过学习本课程，使得学生在掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模等基本技能基础上，进一步地扩展应用到较为复杂金融数据处理及挖掘分析任务上，最后进行量化投资实战检验。本课程为Python在金融量化投资领域的具体应用，也是Python 在金融行业应用最为广泛的领域之一，从而使得学生具备一定的行业应用背景及就业技能。 二、课程的基本内容及要求 本课程教学时数为80学时，5学分；实验20学时,1.25学分。 第七章基础案例 1.课程教学内容： （1）股票价格指数周收益率和月收益率的计算； （2）上市公司净利润增长率的计算； （3）股票价、量走势图绘制； （4）股票价格移动平均线的绘制； （5）沪深300指数走势预测； （6）基于主成分聚类的上市公司盈利能力分析。 2.课程的重点、难点： （1）重点：案例的实现思路、算法及程序具体实现； （2）难点：案例的实现算法、程序实现过程中各类数据结构的相互转换。 3.课程教学要求： （1）了解案例实现的基本思路； （2）理解案例实现的具体算法及程序实现，各种数据结构的相互转换并实现程序计算； （3）掌握案例实现的具体过程，包括思路、算法、数据处理、程序计算及结果展现。 第八章综合案例一：上市公司综合评价

金融数据分析-教学大纲

《金融数据分析》教学大纲 The Course Outline of Financial Data Analysis 课程编号：151222B 课程类型：专业选修课 总学时：32 讲课学时：16 实验（上机）学时：16 学分：2 适用对象：金融学（金融经济实验班） 先修课程：计量经济学、微观经济学、宏观经济学、概率论与数理统计、线性代数、微积分 Course Code: Course Type: Discipline Elective Course Periods: 32 Lecture: 16 Experiment (Computer): 16 Credits: 2 Applicable Subjects: Finance（Finance and Economics Experiment Class） Prerequisite Courses: Econometrics, Microeconomics, Macroeconomics, Probability and Statistics, Linear Algebra, Calculus 一、课程简介 本课程是面向金融学、经济学和管理学相关专业的高年级本科生开设的学科专业选修课程，主要介绍应用于金融数据分析中的经典计量方法，并注重培养学生的实际操作能力。 Financial data analysis is an elective course for advanced undergraduate students majored in finance, economics and management. In this course, we not only introduce basic econometric methods applied to financial data, but also train students’ practical skills of handling financial data.

大数据商务分析与应用-教学大纲

大数据商务分析与应用》教学大纲 课程编号： 071133B 课程类型：□通识教育必修课 □专业必修课 □学科基础课 总学 时： 48 讲课学时： 32 学 分： 3 适用对象：信息管理与信息系统专业（电子商务） 先修课程： 面向对象程序设计与开发，数据库原理与应用，统计学，商务智 能与数据挖掘 、教学目标 商务数据特别是大数据的挖掘、 分析和利用， 已经成为当前大型企业之间竞 争的重要工具和手段。 本课程主要学习大数据商务分析的相关原理、 方法和技术， 根据实际业务需求，基于一种大数据商务分析开发工具如 Python 对相应的业务 数据进行处理、分析和应用。 通过本课程学习，使学生了解大数据的采集、传输、处理、分析和应用的相 关技术，掌握 Python 的基础语言知识、 大数据分析和应用技术， 能够基于 Python 进行数据采集、 处理、分析和应用开发工作。 鉴于商务数据分析已经成为电子商 务运营和网络营销中重要的工具和手段， 因此该课程是电子商务专业培养方案的 重要组成部分，是先修课程“统计学”和“商务智能与数据挖掘”的实战延续， 并可为同期进行的专业必修课“电子商务运营管理”打下良好技术基础。 二、教学内容及其与毕业要求的对应关系 （一）教学内容 □通识教育选修课 专业选修课 实验（上机）学时： 16

本课程主要教学内容是在学生掌握基本的统计学、数据挖掘等基本原理和算法后，学习基于Python 编程语言的基本语法、一般应用开发方法和常用的数据分析和数据挖掘方法等。具体包括：Python 基础知识，Python 数据分析工具，数据探索，数据预处理，挖掘建模，案例分析等。 （二）教学方法和手段 根据教学目标，拟采用的教学方法有：课堂讲解基本概念和核心知识，讲授和讨论相结合领会知识要点，案例教学训练解决问题的能力，最后借助Python 开发环境软件让学生进行上机操作和具体实践。 （三）实践教学环节要求 根据教学进度和要求布置相应的小作业，通过上机实践。每一章都有对应的上机内容，如Python 开发环境配置与入门程序开发、各章节开发例程等。建议自学时安装和配置这些软件进行自学，完成书上案例的内容。通过上机学习本课程的理论，掌握基于Python 语言和工具的数据分析方法。 （四）学习要求 为有效学习本课程，要求学生首先具备数据库、面向对象程序设计与开发等方面的基本知识，熟练掌握面向数理统计与数据挖掘等方面的完整专业知识。 自学时应该熟读大纲，提纲挈领地掌握Python 数据分析的内容，随后按照大纲熟读教材，并通过课后思考和上机实践进行多角度和多层次的反复学习。 （五）与毕业要求的关系 随着大数据时代的到来，大型企业、政府和机构逐渐积累了大量的业务数据，基于互联网技术和大数据分析手段挖掘商务和业务应用的价值，逐渐成为电子商务运作和企业竞争的必要组成部分，也是未来发展的必然趋势。因此，学习和掌握大数据的商务分析方法、技术及相关应用，不仅是当前电子商务产业发展的需要，还是适应未来大型组织运营和竞争的基本要求，也是电子商务专业培养的基本要求。 （五）教学中应注意的问题由于数理统计原理和数据仓库与数据挖掘技术原理是该课

《金融市场数据分析与数据挖掘》教学大纲

《金融市场数据分析与数据挖掘》教学大纲 二、课程的对象和性质

本课程的授课对象是金融专业的本科生，作为培养学生实际数据获取、数据分析、以及信息获取技能的金融实践性教学课程和选修课程列入金融学专业的教学计划。 三、课程的教学目的和要求 通过本课程的学习，使学生初步掌握金融数据分析的基本方法，掌握几种重要的数据挖掘方法，掌握如何利用计算软件分析数据、解决问题、完成相关研究通过本课程的学习和相关软件的使用，使学生了解数据分析和数据挖掘在金融领域的重要运用，使之能够利用所学到的数据分析与数据挖掘方法开展金融领域的应用研究，并有进一步学习的基础与能力。 四、授课方法 采用理论讲解和上机实验相、课外研究结合的方法。理论讲解利用课堂介绍金融数据挖掘的基本原理和基本方法，上机实验主要是结合具体的金融数据分析和数据挖掘案例学习和掌握如何在相应计算软件上完成数据挖掘与数据分析任务，课外研究则是学生在课程学习的基础上的拓展训练，培养利用数据挖掘方法解决实际问题的能力。 五、理论教学内容与基本要求（含学时分配） 第一章：数据采集与数据处理 课时安排：4课时 教学要求：通过本章学习，使学生理解金融数据的基本类型，初步掌握金融数据的采集方法，能利用相应软件对导入数据进行初步处理。 教学重点与难点：数据挖掘的概念、数据挖掘的主要功能、数据的基本处理方法，本章的难点是数据的基本处理方法。 教学内容： 第一节：理解金融数据 1、非定量性数据 2、数据挖掘，一种从海量数据中挖掘知识的新方法 3、数据挖掘涉及的主要学科领域 4、近年来数据挖掘技术的主要发展和主要应用领域 第二节：数据挖掘的主要功能 1、分类与预测 2、序列发现

数据分析方法教学大纲

《数据分析方法与软件》课程教学大纲课程类型：选修课程代码：课程总学时：64 总学分： 2 实验课程性质：非独立课程实验学时： 32 实验学分： 课程类别：专业课适用专业：计信本 开课时间： 04 年级 6 学期开课单位：计算机学院 大纲执笔人：彭平大纲审定人： 一、实验课程名称： 数据分析方法（Methods of Data Analysis with software） 二、课程简介 数据分析是分析和处理数据的理论和方法，从中获取有用的信息。数据作为信息的重要载体在当今信息化社会扮演着重要的角色。信息与计算科学专业则主要研究信息技术的核心基础与运用现代计算机工具高效求解科学与工程问题的数学理论与方法。基于这一专业定位，信息与计算科学可包括信息科学与科学计算两个大的方向。而信息科学可以理解为“有关信息获取、信息传输、信息处理与信息控制基础的科学”。数据分析正是信息科学的重要专业基础课程。 三、适用专业与学时学分： 1．信息与计算科学课程总学时：64；总学分：4实验32学时 四、教学目的和内容要求 通过本课程的学习，使学生对数据分析方法的基本原理有系统的理解，掌握利用专业软件进行数据统计分析的方法和步骤。培养学生应用计算机进行统计分析的能力，为后续课程的学习以及解决实际问题打下良好的基础， 1、通过本课程的学习与实践，掌握数据分析的基本原理和统计软件SPSS系统基本用法。

2、通过本课程的学习与实践，能够对数据进行描述性统计分析，熟练使用SPSS软件内部函数，并能分析所得结果。 3、通过本课程的学习与实践，加深对数据分析方法的基本理论（回归分析、方差分析、聚类分析、判别分析等）的理解，掌握统计软件的各个操作方法和步骤，并能结合具体问题和相关知识对计算结果给出合理的解释。 主要内容： 五、实验课程内容及要求

金融数据分析报告16516

金融数据分析报告

2005年-2015年中国城镇居民投资方式情况调查一．实验类型 探究型实验。本实验主要收集2005年-2015年有关城镇居民调查数据，对城镇居民投资方式进行分析。 二．实验目的与要求 掌握金融基础数据的收集渠道了解我国10年来中国城镇居民投资情况对投资进行分析探究投资和收入的关系 三．实践背景 21世纪以来中国经济水平不断提城镇居民生活水平有了较大的改善,投资理念也随之提高。其中居民收入增长对投资理财产生很大的影响。2005-2015年间城镇居民人均可支配收入也从6859.6元涨到21 809.8。根据2016年第一季度城镇储户问卷调查报告，报告分析了储蓄意愿、投资和消费意愿、物价感受指数、收入感受指数等居民消费投资关键指标。调查结果显示，居民偏爱的前三位投资方式依次为：“基金及理财产品”、“债券”和“实业投资”，选择这三种投资方式的居民占比分别为33.4%、14.7%和12.5%。今年第一季度，“股票”已经跌出了居民偏爱的前三位投资方式。而去年第四季度，“股票”以14.7%位居第三位， 四．实践环境 数据处理软件工具：微软word Excel 数据基础：《中国统计年鉴》 五．实验原理 居民投资的渠道可分为直接投资渠道和间接投资渠道两种。居民参加社会集资是居民的间接投资渠道。在间接投资活动中，居民依据自己参加社会集资的份额而获得利息、股息等收入。居民购买生产资料，投入劳动(包括管理劳动)进行生产经营，获取利润，是直接投资渠道。具体说来，居民作为投资者进行投资时，可供其选择的资产形式有如下一些：[2] 第一，证券投资。这是居民以取得债券利息、股票股利和买卖差价为目的的投资，是居民间接参与生产经营活动的投资。这种投资的特点是投资者本人不参与经营管理活动，而是委托他人或代理机构行使投资人的管理权。这种投资灵活性很强，在证券市场或金融市场上可以随时转换为居民所需要的货币资产，因而是居民投资基本的选择方式。 第二，经营资产投资。是指居民的购买经营性资产，直接从事小规模经营管理活动，以取得经营净收入或将资产租赁出去，取得租赁收入为目的投资形式。这种投资常见于个体户、专业户，它要求居民有一定特长或专业，有经营管理能力，是居民的无形资产同有形资产相结合的投资方式，这种投资既受工商管理、税收、物价、客户等的影响，也受政策、环境的约束，因此，风险大，要求投资有一定规模。

经营数据分析与挖掘课程大纲

经营数据分析与挖掘课程大纲【课程大纲】 第一部分：认识数据分析 问题：数据分析是神马?数据分析基本过程？ 1、数据分析面临的常见问题 ?不知道分析什么（分析目的不明确） ?不知道怎样分析（缺少分析方法） ?不知道收集什么样的数据（业务理解不足） ?不知道下一步怎么做（不了解分析过程） ?看不懂数据表达的意思（数据解读能力差） ?担心分析不够全面（分析思路不系统） 2、认识数据分析 ?什么是数据分析 ?数据分析的三大作用 ?数据分析的三大类别 案例： 3、数据分析需要什么样的能力 ?懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现 4、大数据应用的四层结构 ?数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层 5、数据分析与挖掘在企业中的应用 第二部分：数据分析基本过程 1、数据分析的六步曲 2、步骤1：明确目的--理清思路 ?先有数据还是先有问题？ ?确定分析目的 ?确定分析思路 3、步骤2：数据收集—理清思路

?明确收集数据范围 ?确定收集来源 ?确定收集方法 演练： 4、步骤3：数据预处理—寻找答案 ?数据清洗、转化、提取、计算 ?数据质量评估 演练： 5、步骤4：数据分析--寻找答案 ?分析方法选择 ?构建合适的分析模型 ?分析工具选择 6、步骤5：数据展示--观点表达 ?选择合适的可视化工具 ?选择恰当的图表 7、步骤6：报表撰写--观点表达 ?选择报告种类 ?完整的报告结构 8、数据分析的三大误区 案例： 第三部分：数据分析方法篇 问题：数据分析有什么方法可依?不同的方法适用解决什么样的问题？ 1、数据分析方法的层次 ?基本分析法（对比/分组/结构/趋势/…） ?综合分析法（交叉/综合评价/杜邦/漏斗/…） ?高级分析法（相关/方差/验证/回归/时序/…） ?数据挖掘法（聚类/分类/关联/RFM模型/…） 2、基本分析方法及其适用场景 ?对比分析（查看数据差距）

金融大数据分析课程心得

金融大数据分析课程心得 1.实践目标 通过为期四天的学习，对当下金融大数据分析工具的运用去了解当下金融大数据处理的流程，提高自身的实践动手能力和业务能力，在此后的时间对于研究生生涯有着清晰的规划。 2.实践过程 转眼间为期4天的实训就结束了,但是这些实训过程仍历历在目。 实训让我学到了许多东西,不仅在理论上对银行等领域有了全新的认识,在实践能力上也有了一定的提高。此外,在实训期间我学会了如何把所学的知识在应用在实践中,让实践与理论相结合,真正做到学以致用。这次实训对于我以后学习、找工作真是受益菲浅,在短短的两个星期中让我初步从理性回到感性的重新认识,也让我初步的认识这个社会,对于以后做人所应把握的方向也有所启发!相信这些宝贵的经验会成为我今后成功的重要的基石。 作为一名研一学生,经过一年多的在校学习对专业知识也有了一定的认识和理解。本科期间一直都是忙于理论知识的学习,所以到了实训地方对每一个环节都相当的抽象,例如银行的前后台，业务流程等都是不明确的。而经过这次实训,让我明白了银行操作的流程,同时要由团队来分工合作,确保每一个环节无误,利用现代化技术在保证质量的基础上提高效率,这样才会创造更多利润。同时也使我了解一个银行相关的运营操作程序,增强感性认识,并从中进一步了解、巩固与深化已经学过的理论知识, 了解运作方式,将我们所学到的专业

知识和具体实践相结合,以提高我们的专业综合素质和能力。 刚开始我以为是在说银行的一些业务，等到开始学习的时候，是在学习Visio的使用，以及Oracle的使用，对于银行介绍了审计的大概流程，更多的重点放在了这两个软件上，我也是学到了很多，从软件的安装到使用，才知道我的业务能力这么差劲，一个软件的安装都搞了老半天，然后是流程图的制作，还有职场表格的制作，都是耗时耗力最后还做得不是怎么好，在这个过程中收获了很多，不仅是对于软件的使用，还有对于银行业务的初步了解，也知道了在银行业务实操中的每一个操作的枯燥和难熬，懂得了要去耐得住寂寞，制作各种业务图，还有Oracle的使用，对于程序语言的运用，更是让我看到了我的不足，以及现在信息化时代对于工作办公的要求，不再是重体力，而是脑力。这个是我做的一个流程图，其中也是破绽百出，最后定型于这样，只能算是个及格分，因为图表太大，就截取了其中一部分。 通过模拟业务操作，加强了我们对商业银行理论知识的理解，训练了我们实际动手能力。经过学习，我了解了银行业务运作的基本流程，明确了银行柜员的工作内容及职责，加深了对银行经营实践的认识。在高度仿真的模拟环境中，获得实践的经验，掌握不同柜面业务的处理方法。实验要求我们对每一项信息都必须全神贯注地仔细核对，工作相对比较枯燥，重复，还比较容易出现差错，但是如果是真心要从事这一方面工作，就要耐得住日复一日的循环往复。所谓，事无巨细，成功就是简单的事情重复做，。我们在往后的工作中也应该力求做到理论联系实际，将知识应用到实践当中，同时，要时刻锻炼

互联网金融(金融大数据分析)课程教学大纲

互联网金融（金融大数据分析）课程教学大纲 第一章：互联网金融 一、互联网金融颠覆传统银行业务 1、互联网思维 2、传统金融三个核心业务的突破 3、互联网金融发展方向 二、互联网金融业务模式 1、互联网银行 2、影子银行与P2P 3、虚拟货币 4、众筹融资 三、互联网金融商业模式 1、互联网金融典型业务模式 2、互联网金融特性 3、互联网金融监管 4、互联网精神推动金融行业发展 5、案例：阿里金融、360、宜信P2P、腾讯、hao123、小米、海尔 6、现场研讨：支付宝、余额宝 第二章：金融新常态 一、经济新常态 1、三期叠加 2、增长变化 二、利率市场化 1、国外利率市场化市场化进程 2、国内利率市场化实施 3、利率市场化对银行影响 三、自贸区金融 1、区域范围 2、负面清单 3、自贸区银行的机会 四、存款保险制度 1、出台过程 2、保额依据 3、公众认知 五、一带一路 1、经贸、政治和文华的多元交流系统 2、海陆互补的多线通路系统 3、壮大开发性金融 4、贸易融资需求 5、人民币结算需求 6、案例：汇丰银行、中国银行 第三章互联网金融大数据 一、透视大数据思维

1、4V特性 2、大数据组成及发展趋势 3、提高银行风险管理能力， 4、反欺诈案例 5、DT时代 二、大数据分析模型 1、数据的收集和准备 2、数据分析的八个极致模型 3、银行客户数据分析和交叉销售 4、CRISP方法论 三、金融大数据应用 1、征信大数据 2、精准场景营销大数据 四、商业银行数据化能力的打造 1、建立与业务战略相结合的数据战略 2、建立行之有效的数据治理长效机制，为数据化能力建设提保障 3、制订数据治理建设蓝图与路线图 4、把数据看做银行重要的资产，建立数据资产的运营管理体系 5、案例：阿里金融、宜信P2P、蚂蚁金服、芝麻金融、FICO 第四章金融互联网 一、互联网金融影响传统金融 1、互联网精神影响 2、交集博弈持续 3、银行互联网化发展方向 二、银行的应对 1、对外服务能力的加强 2、对内组织结构整合 3、小型银行转型策略 三、新型社区银行 1、社区金融的场景服务定位 2、金融业务分析与规划 3、泛生活金融圈 4、案例：阿里金融、北京银行、招商银行等 5、现场研讨：平安金融

智慧树《互联网金融》教学大纲

互联网金融【教学大纲】 第一章初识互联网金融 近几年，“互联网金融”成为继O2O、物联网、大数据、云计算、移动互联网之后，又一经济社会广泛关注的焦点领域。互联网金融的快速发展不仅对我国现有金融体系造成一定的影响，也引起了传统金融企业的注意。我们将带你了解什么是互联网金融，互联网金融的国内外发展以及各方对互联网金融的探讨。 互联网金融是什么 互联网金融不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后（尤其是对电子商务的接受），自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务。 互联网金融的发展 本节先讲了国外网络金融，电商金融，移动金融，社交金融，大数据与智慧银行的相关信息；然后通过案例讲了国内互联网金融发展的态势。 对互联网金融的争议 随着互联网金融的进一步发展，传统金融与互联网金融将出现融合趋势，二者不是谁颠覆谁、谁取代谁的关系，而是共同发展、互相促进、互相补充、相互融合的关系。 第二章互联网支付 互联网金融，不仅给金融带来了新态势，也给我们的生活带来了方方面面的影响。其中，不得不提的就是让传统的现金支付逐渐“退居二线”的互联网支付及迅速发展的移动支付。支付方式经历了哪些变革？目前国内外互联网支付发展如何？移动支付为何发展如此迅猛别问那么多为什么，点开视频，你就清楚啦~ 支付方式的历史变革 1. 实物支付阶段； 2. 信用支付阶段； 3.电子支付阶段； 4. 移动支付阶段。 新态势下的互联网支付 1.市场高度集中-支付宝和财付通占据绝大部分市场 2.定价水平基本低于传统POS交易 3.网关支付服务提供商采用：银行卡支付和虚拟账户支付结合 4.无卡支付可能成为网上支付的潮流性 改变我们生活的移动支付 本节提及的几种发展趋势，是否符合你心目中对移动支付的未来期望呢？或者从你的角度看来，移动支付模式还有不一样的发展趋势。当然在经济发展的需求推动下，在科技发展的动力带领下一切皆有可能，让我们大家对未来的移动支付拭目以待。 总结

数据分析教学大纲

《数据分析》课程教学大纲 课程代码：090141122 课程英文名称：Data analysis 课程总学时：32 讲课：32 实验：0 上机：0 适用专业：信息与计算科学 大纲编写（修订）时间：2017.11 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 本课程是信息与计算科学专业的一门专业必修课，通过本课程的学习，可以使学生获得分析和处理数据的理论与方法，能够从大量数据中揭示其隐含的内在规律、发掘有用的信息、进行科学的推断与决策。本课程为学生学习新知识和后续开设的《大数据算法》、《数据挖掘》等课程打下良好的基础。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1 知识方面的基本要求 通过本科程的学习，使学生掌握： 1）要求学生了解数据分析的基本内容及应用领域，学会如何对已获取的数据进行加工处理，如何对实际问题进行定量分析，以及如何解释分析的结果; 2）掌握几种常用数据分析方法的统计思想及基本步骤，且能够利用统计软件，较熟练地解决实际问题中的数据分析问题。 2 能力方面的基本要求 通过各个教学环节逐步培养学生的抽象思维能力、逻辑推理能力和自学能力，培养学生综合运用所学知识去分析解决实际问题的意识和能力。 3 技能方面的基本要求 通过本课程的学习，使学生 1）对于已获得的数据，能够通过相应的统计软件描述数据的分布及其数字特征； 2）能够建立线性回归模型分析和预测； 3）能比较不同数据之间的差异，并且能够进行分类、判别； 4）能利用主成分方法处理高维数据； 5）能够建立模型对数据进行分析和预测。 （三）实施说明 1 本大纲主要依据信息与计算科学专业2017-2020版教学计划、信息与计算科学专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。 2 课时分配仅供参考。 3 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法和采用多媒体等现代化手段开展教学，通过习题课和讨论等方式强化重点，通过分散难点，使学生循序渐进的掌握难点。 （四）对先修课的要求 本课的先修课程：概率论与数理统计。 （五）对习题课、实践环节的要求 1 对习题课的要求：建议安排2次共计4学时的习题课。第一次习题课在主成分分析理论课之后安排2学时。复习内容为数据的描述性分析、回归分析、方差分析、主成分分析的理论及

大大数据分析报告方向教学计划清单

大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标 课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python

市场营销数据分析课程大纲

市场营销数据分析课程大纲 一、营销分析的组织框架和技术框架 如何更好的进行企业积累的大量营销数据的统计分析和挖掘工作？通过解析不同企业的数据应用实践，本节与您分享营销数据分析的总体框架应如何搭建... 1. 从现有的数据能分析什么？ 2. 现存的报告机制存在哪些问题 3. 数据分析的技术架构和组织架构 4. 实施营销数据分析思路和步骤 5. 数据分析与挖掘技术简介 二、指标分析 指标分析是一种快速的企业绩效分析手段，是衡量企业健康状况的健康指标，本节介绍如何通过指标构建数据分析模型。 1.从一个绩效考核表说起 2.KPI的局限 3.搭建分析模型分析公司经营状况 4.基于市场营销指标的矩阵分析 5.利润分析矩阵 6.新产品分析矩阵 7.案例分析 三、数据规划和数据收集 没有数据，营销分析就成了空中楼阁。本节介绍数据搜集的思路和方法，为营销分析奠定坚实的基础。 1.思考：应该采集哪些数据 2.数据来源和收集途径 3.构建有效的数据采集系统 4.数据表的规划和设计 5.低成本的数据收集手段 6.利用新技术手段简化数据收集 四、常用分析方法

数据分析不是空洞理论，还需要有科学的技术手段和方法，本节演练常用的数据分析方法 1.对比分析 2.多维分析和统计 3.时间序列分析 4.数据分布分析 5.方差分析 五、竞争分析 企业总是在竞争中壮大，如果能提前预知竞争对手的信息和策略，企业更容易成功。 1.如何界定竞争对手 2.市场竞争的四个层次 3.需求的交叉弹性 4.品牌转换矩阵 5.行业竞争力分析 6.竞争分析矩阵 7.竞争对手数据收集 六、市场调查与置信度分析 市场调研是合法获取数据的重要来源，也是快速了解市场反应的途径，本节讨论市场调查的策划和统计方法。 1.如何策划一次市场调查 2.常规调查方法和网上调查方法 3.如何进行统计学上有效的抽样调查 4.理解误差的来源分析 5.如何对抽样结果进行统计 6.通过置信度分析计算调查误差 七、客户细分与精确营销 无差别的大众媒体营销已经无法满足零和的市场环境下的竞争要求。精确营销是现在及未来的发展方向，而客户细分是精确营销的基础。 1.精确营销与客户细分 2.客户细分的价值