数据分析模型的学习与应用——王庆生主讲的数据分析课件和案例

数据分析模型的学习与应用是一个重要的主题，对于数据分析师来说尤为关键。本次演讲主要介绍了数据分析模型的学习和应用相关知识，并由王庆生老师进行了深入解析。 演讲的内容主要包括五个部分，分别是外围知识积累、数据逻辑思维、模型设计思维、融合建模思路和建模分析案例。在外围知识积累部分，王庆生老师强调了广泛积累知识的重要性，并提到了行业知识、定性理论、统计挖掘模型等方面的学习内容。他认为，通过积累各种知识，可以提高逻辑思维能力，使得数据分析的思路和工作更加有针对性和接地气。 在数据逻辑思维部分，王庆生老师指出了一些容易犯的错误，如只追逐潮流、过眼不过心以及技术优于思路等。他强调了理解、琢磨、提炼和发散这四个方面对于联想融合分析的重要性。只有将这四个方面充分结合起来，才能得出准确、有价值的分析结果。 模型设计思维部分介绍了一些经典的数据分析模型，包括GE矩阵、兰查斯特模型和安索夫矩阵等。王庆生老师详细解读了这些模型的原理，并提到了进行模型设计的相关技术学习和数据模拟实验。他认为通过学习和应用这些模型，可以更好地进行分析和预测，并为决策提供有力的支持。 融合建模思路部分着重介绍了720度品牌管理体系和BRAND-POSITION品牌模型。王庆生老师指出，品牌管理在数据分析中起到了重要的作用，并提出了理解品牌、品牌定位的重要性。他通过实例和案例分析，展示了融合建模思路在数据分析中的应用。 最后一个部分是建模分析案例，王庆生老师通过实操模拟实验，介绍了分行业收入预测模型的应用。他通过行业资料收集分析和行业专家面访学习等方式，对项目实操模拟实验进行了详细解析。通过这些案例，王庆生老师将理论与实践相结合，帮助学员更好地理解和应用数据分析模型。 总体而言，本次演讲提供了丰富的数据分析模型学习和应用的知识素材，从外围知识积累到具体的建模分析案例，内容涵盖了广泛而深入的层面。王庆生老师的讲解通俗易懂，注重实践与理论的结合，为学员们提供了宝贵的学习资源和指导。通过学习和应用这些数据分析模型，相信学员们能够在实际工作中取得更好的成果。