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分析工具简单介绍 分析工具简单介绍 分析工具简单介绍 分析工具简单介绍 培训内容 认识数据 认识数据——1 认识数据——2 认识数据——3 认识数据——4 认识数据 数据有四种类型 认识数据分析方法 数据分析的层次 数据分析方法 培训内容 简单频数分析案例（定类数据单一选择） 简单频数分析的解读 简单频数分析的解读——要有深入解读的意识 简单频数分析案例（定序数据单一选择） 简单频数分析的解读——关注累计百分比 简单频数分析的解读——关注累计百分比 描述性数据分析小结 复杂频数分析案例（定类数据多种选择） 复杂频数分析案例（定类数据多种选择） 多选题数据如何看？——关注总体百分比 多选题数据如何看？——关注应答体百分比 多选题数据如何看？——成熟市场关注长尾 多选题数据如何看？——成熟市场关注长尾 多选题数据如何看？——选项多时适当归类 描述性数据分析小结 问题：投诉来源于哪？ 问题：细分市场都是一样的吗？ 单选题交叉分析 多选题交叉分析 单选题交叉分析——练习 交叉分析表怎么读？——先看总体，再读差异 交叉分析表怎么读？——注意行/列百分比的意义 交叉分析表怎么读？——关注细分市场之间差异 交叉分析表怎么读？——关注细分市场之间差异 描述性数据分析小结 培训内容 连续型数据分析 连续型数据的交叉分析 连续型数据分析——量表的分析 连续型数据分析——量表的分析 连续型数据分析——练习 连续型数据分析——练习 连续型数据如何解读？-思考 连续型数据如何解读？ -思考 连续型数据如何解读？ -思考 连续型数据如何解读？ -思考 连续型数据如何解读？——操作方法 连续型数据如何解读？——输出结果 连续型数据如何解读？——逐步解读 连续型数据如何解读？——逐步解读 连续型数据如何解读？——小结 连续型数据如何解读？——逐步解读 连续型数据如何解读？——逐步解读 3σ理论 连续型数据如何解读？——逐步解读 连续型数据如何解读？——逐步解读 连续型数据如何解读？——小结 连续型数据如何解读？——逐步解读 连续型数据如何解读？——逐步解读 连续型数据如何解读？——小结 必要时画出数据的分布 数据的全貌 连续型数据如何解读？——练习 描述性数据分析小结 描述性数据分析练习 峰度(Kurtosis)是分布集中趋势高峰的形状。与正态分布比较而言。若分布的形状比正态分布更瘦更高，则称为尖峰分布；若比正态分布更矮更胖，则称为平峰分布。尖峰分布的特征可以形象的描述为“数据扎堆”。 峰度 “有95％的把握说民工的月均收入在1452.25－1626.63元之间，但民工的中间收入只有1000元，收入最低的民工月收入仅为300元，而收入最高的民工月收入高达40000元，民工之间收入水平非常分散，但大多数民工的收入水平非常集中，且处于较低水平。” k3时为尖峰分布 k3时为平峰分布 F.1请问最近半年内，您有没有向中国移动进行过投诉呢？ 三个品牌都是同样的投诉率？还是某个品牌的投诉率高？ 各个区域都是同样的投诉率？还是某个区域的投诉率高？ B.1 过去六个月内, 您都使用过哪些业务? 三个品牌客户的业务使用特点有什么差异？针对不同品牌的客户，应该重点发展什么业务？ 不同年龄段的客户业务使用行为呈现什么样的差异？ F.1请问最近半年内，您有没有向中国移动进行过投诉呢？ 单选题交叉分析操作说明： ?Analyze ?Tables General Tables 选择单选分析变量进Rows Edit Statistics 选Col % Continue Insert Total 选择交叉变量进Columns Insert Total OK B.1 过去六个月内, 您都使用过哪些业务? 多选题交叉分析操作说明： ?Analyze ?Tables General Tables 选择多选分析变量进Rows Edit Statistics 选Col Response% Continue Insert Total 选择交叉变量进Columns Insert Total OK 9.0% 7.1% 2.6% 15.0% 50岁或以上 10.9% 8.3% 4.1% 18.1% 45-49岁 15.3% 12.4% 9.1% 22.7% 40-44岁 13.0% 13.9% 3.6% 15.2% 35-39岁 16.9% 21.0% 9.8% 12.8% 30-34岁 18.2% 19.3% 33.2% 10.4% 24-29岁 16.7% 18.0% 37.5% 5.8% 18-23岁 中国移动 神州行 动感地带 全球通 　 请分析一下各个品牌客户的年龄构成！ 9.0% 7.1% 2.6% 15.0% 50岁或以上 100% 100% 100% 100% Total 10.9