在信息化快速发展的时代背景下，大数据已经成为一种基础性战略资源。国家此前颁布的《促进大数据发展行动纲要》，对全面推进我国大数据发展和应用作出了顶层设计和整体规划。未来对大数据资源的掌握、挖掘、分析和应用能力，将成为企业洞悉商机、获取价值的核心要素。 互联网金融在国内发展也才2年多的时间，从货币基金到P2P到众筹到股票基金，从传统ATM和手机银行短信银行，感慨这个互联网金融的到来，让我们有更多的信息渠道可以来了解金额。互联网金融作为传统金融行业与互联网精神相结合的新兴产物，近年来可谓风生水起，对传统金融业的影响已不容小觑。 本课程将通过对大数据挖掘分析的方法论及工具的全方位解析，结合互联网金融的特点及案例，从理论高度审视互联网金融与大数据分析的方方面面，更好的运用数据思维进行互联网金融企业的运营管理。

初步了解大数据的概念以及大数据和互联网金融的关系； 掌握数据分析方法论之对比、分类、逻辑、预测、结构等五大战术及其在场景中的实战应用； 全面了解互联网金融数据分析维度、指标、标签； 掌握P2P数据化运营逻辑的思维方式； 系统阐述互联网金融分析方法及分析逻辑，运用Excel做多个方式的操作，学会基础工具对互联网金融数据的查找，清洗，分析，预测。

**章 大数据营销概论

第1节什么是数据？什么是数据技术？

l 数据的分类

l 数据的类型

l 数据结构与数据结构化

l 数据的质量及其八大指标

l 数据的处理与数据清洗

第2节 数据分析是什么，它和生活有什么关系呢？

l 数据是记录每天点点的数据化呈现

l 数据是查案证据

l 数据是望眼镜

l 数据是显微镜

l 数据是一本历史书

l 数据是未来虚拟空间

第二章 大数据营销工具与方法论

第1节数据分析方法论之分类与场景应用

l 数据可**对比来识别事物的基本方法

l 数据也是小便签，规划我们的思路

l 数据分类之工具应用：Excel

l 信和大金融公司数据场景应用/消费不同系列产品

第2节 数据分析方法论之分类与场景应用

l 为什么要对数据分析的方法论进行分类呢？

l 解构事物的三要素：要素、属性、行为

l 方法论1：数据分析的维度

l 方法论2：数据分析的属性

l 方法论3：数据分析的流程

l 方法论4：数据分析的层级

l 方法论5：数据分析的分类

l 数据分类之工具应用：Excel

l 信和大金融公司数据场景应用/手机游戏分析

第3节 数据分析方法论之逻辑关系与场景应用

l 逻辑关系是寻找事物时间的因果规律

l 逻辑是具有因果关联——现象与规律的探寻

l 数据分类之工具应用：Excel

l 夏天来了，其中的因果关联

第4节 数据分析方法论之预测与场景应用

l 预测未来是数据分析的终极目的

l 预测有误差了你该怎么去评估呢

l 数据分类之工具应用：SPSS

l 信和大金融公司数据场景应用/淘宝网掘金达数据金融市场

第5节 数据分析方法论之结构与场景应用

l 解构和结构的差异是什么？

l 结构关系影响着事物的根本属性

l 互联网金融数据分析图谱

第三章 常用的数据分析工具回顾（所有小节包含实际定义及实际操作）

第1节 Excel——Excel2010数据分析工具

l Excel基础操作：新建、分类、查找、排序

l Excel基础操作：条件格式、基础函数运用

l Excel基础操作：图表建设、表格美化

l Excel基础操作：数据透视表

第2节 SQL数据库基础查询工具

l SQL基础：什么是SQL

l SQL基础：SQL能做什么

l SQL基础：SQL语法

第3节 SPSS统计分析工具与应用

l SPSS基础：SPSS基础定义

l SPSS基础：建设、分类、清洗、分析操作

l SPSS基础：制图

第4节 互联网金融的数据化建设（案例操作讨论）

课程总结：成功源于系统，失败多在片段； 当想法成为信仰，一切皆有可能