商业数据分析实战训练营

模块一 资料思路构筑

模块导入和模块开始前的说明

1111构筑资料思路的轮廓

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• 多维度领会资料

• 寻找资料感觉

• 根据业务链路构筑资料指标架构

• 指标架构的定义

• 构筑指标架构的步骤

实例拆解：金融业界的贷款指标架构的构筑（贷前放款、贷后逾期、贷后催收）

• 根据标的构筑资料指标架构

• 指标模型构筑

• 标的到打法的转换

• 打法到衡量指标的转换

实例拆解：某货品效率下滑问题拆解的资料指标架构构筑

• 资料指标架构搭建的注意事项

• 基本要则

• 核心指标的锁定——北极星指标

• 架构搭建的误区

实例拆解：某货品效率下滑问题拆解的资料指标架构构筑

2222练就资料思路的三大步骤

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• “问”——高效并且精准的资料收集办法

• 图尺度评量表

• 结构化问卷

• 随机对照实验

• “拆”——思路导图按照需分解问题/资料

• 思路导图抓手背后的思路运用

• 思路导图运用的BOIS

• 思路导图变形之推演树运用

• 拆解的MECE要则

• “解”——资料拆解，寻找根源

• 资料的分类——画像办法的核心和运用

• 资料的对比

• 资料的假设

• 资料的因果

• 两种办法——结构化的加权矩阵图/结构化+递推的决策树

模块二 资料拆解和可视化

1111频数呈现的选项采用

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• 饼图

• 条形图

• 直方图

2222基于统计办法的拆解

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• 拆解异常值和偏斜资料

• 均值VS中位数VS众数

• 全距/四分位数的采用

• 百分位数和箱线图的采用

• 方差VS准则差拆解变异性VS分散性

• 利用概率开展拆解

3333基于统计办法的决策

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• 比较法开展决策

• 组合法开展决策

• 贝叶斯办法开展决策

• 快省树办法开展决策

PartⅠ Excel

1111Excel基本资料拆解招数

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• 资料准备

• 资料规范化

• 重复记录处理

• 表格中公式的采用

• 资料排序和分类汇总

• 排序基本操作

• 自定义排序

• 特殊排序

• 分类汇总

• 资料筛选

• 筛选基本操作

• 切片器筛选

• 高级筛选

• 资料拆解函数的采用

• 常用资料拆解函数

• 资料库函数的采用

• 资料透视表

• 资料透视表创建

• 结构和布局

• 分组和计算

• 资料透视表打印

2222Excel资料统计拆解招数

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• EXCEL统计基础

• 统计函数简介

• 几个统计函数

• 资料图形化显示

• ToolPak采用引见

• 资料领会

• 资料类型

• 因变量和自变量

• 概率办法

• 概率简单计算

• 计算规则和概率

• 贝叶斯概率

• 资料集中趋势拆解

• 办法和属性

• 中位数

• 模型

• 资料可变性拆解

• 方差

• 准则偏差

• 资料分布

• 分布的概念和作用

• 图形化分布

• 频率多边形

• 分布的属性

• 概率分布

• 资料正态分布

• 正态分布家族

• 准则正态分布

• 准则正态分布概率

• 正态分布图形化

3333Excel资料可视化招数

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• 财务商业智能平台的规划

• 资料验证控件的采用

• 仪表盘创建基本操作

——创建和设置柱状图

——引用公式设置事务表

——绘制统计图表

——日期和数字的格式化

• 财务仪表盘控件操作

• 资料验证和VLOOKUP函数生成动态图

• 烛台图创建

• 散点图创建

• 采用条件格式

• 采用公式整理仪表盘

PartⅡ Python

一：Python基础——达成资料处理自动化

1111Python环境安装和配置

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• Python的安装和Path环境变量的配置

• Pycharm的安装以及theme设置

• Anaconda的安装以及jupyter notebook简单演示

• Python财务拆解第 一个程序

2222Python常用语法

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• 财务资料的存储

• 基本资料存储——数值类型的采用

• 基本资料存储——变量的采用

• 基本资料存储——字符串的采用

• 资料存储进阶——高级资料类型list/set/字典的采用

操练：利用python开展会计凭证编制以及计算

• 财务资料拆解处理推演的自动化

• 条件将控——拆解进程中的判断自动化

• For循环——重复计算拆解的自动化办法1

• While循环——重复计算拆解的自动化办法2

操练：利用python开展固定资产折旧计算

Python函数的采用——3333财务拆解处理操作的重用

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• 函数引见

• 函数处理后的返回——Return的采用

• 函数基本参数——Parameters的采用

• 函数高级参数——ArbitraryParameters的采用

• 主函数

操练：利用python开展利率计算；利率计算函数的创建

4444Python操作EXCEL——openpyxl的采用

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• openpyxl的引见

• openpyxl的workbooks采用

• 单元格、行和列的操作

• Workbooks格式操作

• 图表绘制

• 表格中的图片操作

操练：利用python开展新浪财经发布的某公司财务指标报表的操作

5555Python的类库

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• Python类和对象的引见

• 类的创建和对象的创建

• Python类库的采用举例

操练：利用python类库开展财务估算

• Python财务拆解处理最常用的10个抓手轮廓/库引见

（Pandas、Numpy、Matplotlib，Scipy、Pyfolio……）

二：基于Python的Pandas资料拆解

1111Python资料拆解利器——Pandas基本资料拆解

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• Pandas和Numpy的关系

• Pandas基础

• Pandas引见

• Pandas安装

• 两个要害资料类型DataFrames和Series对报销资料表的初步处理

操练：经营资料表操作

• 操练答案评讲

• 资料输入和验证——迅速观察资料结构和特征

• Pandas资料输入办法——提取报销资料表的资料

• Shape显示报销资料表的格式

• Head和tail办法验证报销资料表的结构

• Info办法拆解查看报销资料表内容资讯

• Pandas达成基本资料拆解

• Value_counts拆解报销资料表资料频率以及资料查验

• 资料排序—sort_values办法操作报销资料表

• 布尔值索引迅速筛选资料办法操作报销资料表

• 字符串处理——模糊查询办法操作报销资料表

操练：经营资料表的基本资料拆解

• 操练答案评讲

2222Pandas进阶资料拆解

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• Pandas资料索引——资料高级排序查询拆解

• 报销资料表的资料索引设置方式

• 报销资料表的资料索引复位

• 报销资料表按照索引排序

• 报销资料表的loc和iloc索引的采用

操练：利用资料索引对经营资料表的拆解

• 操练答案评讲

• Pandas资料分组——资料统计/批量计算收束

• 报销资料表的分组对象设置

• 报销资料表的分组对象遍历

• 报销资料表的分组资料常用操作

操练：利用资料分组对经营资料表的操作和拆解

• 操练答案评讲

• Pandas资料重塑——资料表行列重新设置

• 报销资料表重塑准备事务

• stack和unstack对报销资料表开展重塑操作

操练：利用资料重塑对经营资料表的操作和拆解

• 操练答案评讲

• 多表操作

• apply函数批量处理报销资料表的金额

• concat办法开展多张报销资料表的合并以及查验

• merge办法多张报销资料表的左右内外连接

操练：对多张经营资料表的操作和拆解

• 操练答案评讲

3333利用Pandas开展可视化

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• Pandas达成资料基本可视化——Matplotlib抓手的采用

• Matplotlib引见

• 基于报销资料表的绘制线形图、柱状图以及饼状图

• 基于报销资料表的绘制图形颜色和尺寸设置

• 基于报销资料表的多颜色自动匹配-colormaps采用

操练：经营资料表的基本可视化

• 操练答案评讲

• Pandas资料可视化进阶——Seaborn抓手的采用

• 报销资料表的heatmap资料收束图绘制

• colormap定制报销资料表带颜色的柱状图

操练：经营资料表的资料收束图和带颜色图的绘制

• 操练答案评讲

4444利用Pandas开展资料拆解实战大操练

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• 原材料价格资料拆解以及预测——利用线性回归办法的综合操作

• 经营隐患预测——利用高斯朴素贝叶斯模型的综合操作

三：基于Python爬虫对相关资讯获取和处理

1111预备学识1——资料库Mysql采用

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• Mysql的安装和配置

• 资料库图形化管控抓手dbeaver安装配置

• 在dbeaver中管控Mysql的基本操作

• 查询

• 增加

• 删除

• 更改

• Pandas利用sqlachemy链接资料库开展资料处理

2222预备学识2——HTTP协议拆解以及python相关库

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• HTTP以及HTTPS协议基础详解

• HTTP的request请求详解

• HTTP请求python库

• HTTP的response响应以及python相关库

3333预备学识3——网络协议拦截监控以及拆解抓手

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• Wireshark安装和采用

• Fiddler安装和采用

4444预备学识4——网页文本拆解

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• 网页内容资讯查找语言——xpath基本学识

• 基于python的xpath达成

• 从网页提取资料的抓手库beautiful soup操作

5555某财经微博资料获取

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• 注册以及HttpRequester的资料获取操作

• 利用python的Request类获取微博资料

• 利用资料库存储获取的资料

• 拆解获取的资料并根据需要对资料开展存储调整

• 本项目采用抓手以及要点小结

利用6666Scrapy轮廓获取某财经网站资料

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• 本实战项目引见

• Scrapy引见及第 一个爬虫达成

• 相关抓手——web调试抓手采用要点

• Scrapy shell拆解网站结构

• Python达成scrapy爬取网站主页

• Scrapy爬取分类资讯

• 其他相关事务

PartⅢ Power BI

1111PowerBI基础

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• Power BI引见

• Power BI的功能和特性

• Power BI各种版本

• 开始采用Power BI Desktop

• 获取Power BI Desktop

• 安装Power BI Desktop

• 运行Power BI Desktop

• Power BI功能区引见

获取2222资料

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• Power BI资料源引见

• 获取已知资料源

• 采用本地EXCEL或者csv文件

• 网络资料获取

实例演示：工资中位数资料获取/某财经网站资料获取/各部门预算决算资料/各子公司资产负债表资料获取等等

3333资料清洗和资料建模

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• 删除行/列

• 合并/拆分列

• 添加列

• 标题处理

• 资料类型更改

• 填充/替换

• 透视/逆透视

• 合并/追加查询

• 分组聚合

• DAX公式

• 公式语法

• DAX函数种类

• 度量值采用

• 度量值引见

• 采用度量值开展建模

实例演示：操作各部门预算决算资料/各子公司资产负债表资料

创建视觉对象和4444可视化报表

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• 可视化功能区和控件引见

• 创建和排列视觉对象

• 采用基于文本的视觉对象

• 创建和格式化图表对象

• 采用切片器过滤可视化结果

• 采用自定义视觉对象/地图视觉对象

实例演示：采用第3部分资料处理结果开展可视化操作

修改5555可视化报表和输出

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• 报告页管控

• 对某页或者报告加过滤器/切片器

• 设置可视化交互

• 打印或者导出至Powerpoint或者PDF

实例演示：采用第4部分资料处理结果开展可视化报表修改和输出

高级操作——仪表盘创建和管控6666

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• 创建仪表盘

• Pin磁贴操作

• Tile操作等等

• 动态预警

实例演示：采用第4部分资料处理结果开展仪表盘创建

发布和共享7777

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• 发布到Power BI服务

• 更新后的重新发布

• 共享和取消共享

• 刷新和删除资料集和报表

• Power BI Desktop 直接发布到Power BI服务

实例演示：采用第5/6部分资料处理结果开展发布和共享

模块三 要害业务情境资料拆解和实战

1111导入

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• 通用思索模型——5W2H\金字塔\推演树\鱼骨图

• 通用技艺模型引见——聚类\分类\回归\时间序列

2222业务演进方略拆解

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• 拆解思路

• 相关方略拆解办法的运用

• 外部环境拆解利器

• 层次拆解法步骤

• 麦肯锡方略拆解利器

• 权重确定办法

• 变异系数法

3333投资拆解

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• 预测拆解法

• 预测要则

• 定性预测办法

• 定量预测办法

• 收益拆解法

• 领会现金流量表

• 静态经济评价

• 动态经济评价

• 隐患拆解法

• 盈亏平衡拆解

• 敏感性拆解

• 概率拆解

4444财务相关拆解

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• 回归拆解

• 现金异常损失和员工关系度拆解

• 现金异常趋势预测

• 基于财务等等多项指标的销售预测

• 经济订货量拆解

• 成本和成本性态

• 基于极值函数的经济订货量模型

• 考虑安全存货的经济订货量模型

• 动态本量利拆解

• 模型一：价格改变对销量的影响

• 模型二：价格和可变成本改变对销量的影响

• 模型三：价格和固定成本改变对销量的影响

5555新货品研发拆解

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• 模型的四类属性

• 必备诉求

• 一维诉求

• 魅力诉求

• 可有可无诉求

• 模型规划

• 模型运用

6666营销拆解

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• 拆解思路

• 用户行为拆解

• 4P营销组合法

• 营销成效评核

• 聚类拆解

• 聚类拆解思路

• 层次聚类

• 迭代聚类

• 价格敏感度测试

• 品牌知觉图拆解

• 品牌知觉图

• 问题设置

• 资料拆解

• 操作步骤

• 定标比超拆解

• 确定标杆

• 构筑评价指标架构

• 比较、提出措施

• 漏斗拆解

• AIDA模型

• 广告投放地点

• 广告投放内容

• 广告投放时段

电商7777营运拆解——用户流转地图运用

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• 流转地图5要素

• 横轴

• 流转节点

• 流转线段

• 流转数量

• 流转率

• 三类流转地图——全域，平台、局部

• 流转地图运用方式

• 评价效能

• 发现瓶颈

• 开辟新路

• 绘制流转地图

• 选项业务标的，确定要害结果

• 结合要害结果，反推高价值行为

• 量化页面资料，排布流转节点

• 套用资料模型，补齐流转资料

老师简介

Introduction to lecturers

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博闻智咨询|魏凌睿老师