第1章 大数据分析概述
1.1 大数据概述
1.1.1 什么是大数据
1.1.2 数据、信息与认知
1.1.3 数据管理与数据库
1.1.4 数据仓库
1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征
1.2 制造行业需要分析哪些数据？
1.2.1 产品的良率监控
1.2.2 产品的BOM设计
1.2.3 市场数据监控
1.2.4 财务数据
1.2.5 产品生产数据
1.2.6 设备预防性维护数据
1.2.7 产品需求数据
1.2.8 其他日常数据等
第2章 数据挖掘流程
2.1 数据挖掘流程概述
2.1.1 问题识别
2.1.2 数据理解
2.1.3 数据准备
2.1.4 建立模型
2.1.5 模型评价
2.1.6 部署应用
第3章 大数据的Excel统计分析
3.1 研究程序与抽样
3.2 频率分布
3.2.1 传统的建表方式
3.2.2 离散变量—单选题频率布
3.2.3 如何用Word编辑频率分布表
3.2.4 绘制频率分布统计图表
3.2.5 离散变量—复选题频率分布
3.2.6 利用RANK（）函数处理
3.3 集中趋势
3.3.1 平均值\平均值的优点
3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值
3.3.3 第几最大值第几最小值
3.3.4 描述统计
3.4 离散程度
3.5 假设检验
3.6 单因子方差分析
3.7 相关分析
3.8 回归分析
3.9 聚类分析
3.10预测分析
第4章 大数据的图表分析案例
前言：常见图表分析的三大错误
4.1 用实例说明九大类型图表：饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡图、面积图、圆环图的应用场合
4.2 几种专业的图表分析法
4.3九大类型图表的生成实例演练
4.4介绍几种专业的图表分析工具，您需要展示与众不同的专业度
-利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比
-利用柱形层叠图显示计划完成度
-利用双侧比较图显示市场调查结果
-利用复合饼图深入分析主要销售组成
-使用断层图分析企业数据
第5章 数据分析应用实践
5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作
5.2科学的数据分析结果解读
第6章 数据分析报告与汇报
6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告
6.2现场实操演练：分析报告撰写
6.3 汇报的技巧
第7章 商业预测技术
预测是企业重要的决策依据，企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。
1. 预测责任者与支持者
2. 预测的组织流程
3. 不同的预测模型各自的优缺点
4. 多元回归分析：如何分析多个因素对目标值的影响程度，包含
i. 如何建立多变量业务预测模型
ii. 如何评估业务模型的有效性
iii. 企业外部变量（例如经济宏观数据）的选择和过滤
5. 回归分析演练：如何量化分析广告的效果
陈则