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课程简介
课程背景:
做报表人人都会,可是大部份报表只是数据的罗列,而不是管理问题的挖掘;只是针对数据泛泛的总结,而不是一针见血的洞见;更可怕的是延迟的、无效的、错误的报表。
企业经营的报表,既需要总结历史规律,更需要预测未来走势;既需要规避经营暗礁,更需要为未来指明方向。作为企业管理者,数据分析能力已经成为必须的能力!企业必须推进数据化管理,利用数据提升管理的精准性、科学性,“用数据说话”,“无数据,不管理”。
大数据时代,企业缺少数据吗?不,各个信息系统已经积累了大量的数据。只是没有人拿出来分析,也没有人拿出来应用于管理决策,这些数据在服务器中沉睡着。我们不缺乏海量的数据,也不缺少高效的工具,我们缺少思路和方法,缺少懂数据、会分析的中高层管理者!必须将数据分析的思路、方法,以及将其落实到工作实际的实战应用。
课程收益:
思路决定出路,“凡事必有道理,凡事必有方法”,思路的背后一定有套路,这个套路就是“数据思维”。为了有效提升学员的数据分析能力,我们从数据思维训练开始,有了思路就会“才思泉涌”地创出数据分析方法和模型。
本课程从企业管理的原点出发,运用企业现有的数据和工具,探讨如何将数据分析与企业管理经营科学结合在一起,让数据分析更高效的提升企业管理水平,让数据治理企业、改变企业,提升企业。
通过你最熟悉的EXCEL工具,不需要高深的统计学理论,也不需要专业的统计分析软件,以解决实际问题为根本,详细介绍依托EXCEL进行海量数据分析的原理、方法和实践。
学习本课程您将可以掌握以下内容:
找寻:数据与商业的结合点
看透:统计分析的意义
挖掘:数据隐藏的商机
习得:有效改进管理的方法
掌握:战略决策的工具
提出:结构化的解决方案
课程对象:
常年纠缠于数据海洋,嫌EXCEL慢的人
经常要从不同系统导出数据,并整理到眼花瞭乱的人
经常被领导要求的报表折磨到“吐血”的人
想点一点就自动生成可视化报表的超级“懒人”
学员基础:
掌握基本函数应用,如文本函数(LEFT\RIGHT\MID)、日期函数(TODAY\YERA\MONTH\DATE等)、条件函数(IF\SUMIF\COUNTIF)、查找函数(VLOOKUP\MATCH)
掌握基本的图表制作,如条形图、柱形图、折线图、面积图等
掌握数据透视表基本操作,如分类汇总、分组数据等
掌握数据处理基本操作,如排序、筛选、去重、分列
课程特点:
有思路:解密数据分析完整流程
有方法:分享数据分析七大方法
有场景:结合企业各种案例场景
有实战:提炼实际岗位分析报告
课程模型:
课程时长:
2天,6小时/天,不建议缩短课时
课程软件:
Microsoft EXCEL 2013/2016
课程大纲:
一、企业中的数据与数据分析
认清数据的本质
什么是数据?
数据分类与数据类型
数据的维度与角度管理
数据的管理
数据结构和数据结构化
数据质量及其八个指标
数据处理与数据清洗
数据分析的目的
追溯——追责、求根源、求真相
监控——监督、检查、评估、监控、检测
洞察——探寻规律,掌握发展的钥匙
挖掘——未被满足的需求
预测——指导未来实践的规律
数据分析的思路
发现走势:预测的思路
厘清关系:交叉的思路
验证结论:假设的思路
判断好坏:对比的思路
万物归宗:分组的思路
查看比例:概率的思路
指标为王:平均的思路
客观评价:指标综合的思路
追根溯源:杜邦分析的思路
找到症结:漏斗分析的思路
具有全局观:象限分析的思路
二、描述性分析——对数据关系进行估计和描述
什么是描述性分析
描述性分析适用的场景
实战:描述性分析(根据学员水平和企业实际选择)
基于平均值的标准——销售员业绩排行榜
使用直方图——居民奶制品消费支出统计图
使用柏拉图——本地家庭月收入调查统计
三、对比分析——识别事物的基本方法
对比是识别事物的基本方法
如何对数据特征进行描述?
我的业务的特征是啥样的?
数据描述的指标:求和、计数、平均值、中位数、众数、方差(标准差)、变异系数、峰度、偏度、占比、累计占比、同比、环比等。
实战对比分析(根据学员水平和企业实际选择)
纵向对比分析——年度销售随季度变化对比
横向对比分析——门店盈亏对比
突出对比的差距——地区销售成本对比
别让差距那么大——销售规模对比
供与求的对比——市场供求分析
理想与现实的对比——月销售计划和完成情况分析
四、分类分析——认知事物的基本方法
什么是分类?为什么要分类?分类的方法是什么
解构事物的三要素——要素、属性和行为
对数据进行分类的方法:
维度分类法
属性分类法
流程分类法
层级分类法
分类中的权重设定问题
实战:结构性分析(根据学员水平和企业实际选择)
使用复合饼图——年度经费支出情况
表现结构的变化——销售收入结构变化图
结构分析何必一定用饼图——影响购买奶制品的因素调查分析
趋势与结构并重——库龄结构分析
结构性对比——生产成本构成对比
多分类结构分析——生产成本构成对比
用阶梯型图表表现时间结构——利润构成分析
五、相关性分析——寻找事物之间的因果规律
相关性与相关系数分析
A数据和B数据之间有关系吗?如果有关系,关系是怎样的?
如果数据之间有影响,有没有重要程度的差异?
我想知道数据之间的对应关系,如何处理?
如何考虑A事件对B事件的边际贡献率?
实战:相关性分析
用数字度量相关程度——卖场面积与营业额相关性分析
展示3个变量的关系——产品销售状况分析
用对比来表现相关——广告和销售关系图
双变量相关分析——气温对销量影响图
使用趋势线进行相关性分析——带趋势线的气温对销量影响图
使用带折线的散点图——月均入店次数与消费金额相关分析
六、回归分析—考查变量间的伴随关系
什么是回归分析
回归分析适用的场景
实战:回归分析
用数字度量相关程度——卖场面积与营业额相关性分析
展示3个变量的关系——产品销售状况分析
用对比来表现相关——广告和销售关系图
双变量相关分析——气温对销量影响图
使用趋势线进行相关性分析——带趋势线的气温对销量影响图
使用带折线的散点图——月均入店次数与消费金额相关分析
七、预测分析——数据分析的目标
预测是数据分析的目的
预测的必要性和误差的必然性
预测数据趋势的方法:(根据学员水平和企业实际选择)
突出预测数据——销售成本预算图
让时间点更易辨识——市场变化趋势图
表现阶段性变化——月销量变化图
消除季节的影响——销量同比增长图
今天和昨天的对比——销售额环比增长图
用移动平均减小波动——门店非营业性支出变化图
实战:销售业绩预测与校正
八、模拟分析——决策前的实战演练
如何建立数据测试模型
实战:模拟分析(根据学员水平和企业实际选择)
确定销售利润最大化的产品定价
确定合适的库存方案
九、结果展现—制作严谨又专业的数据分析报告
数据分析报告的框架
项目背景:为什么做,目的是什么
数据获取:怎么获取到的数据源
数据概况:重要指标的趋势、变化情况
数据拆分:根据不同的维度作为细节补充
结论汇总:汇总数据分析的主要结论
解决方案:目前存在的问题,并给出解决方案
数据分析报告的呈现思路
你拥有什么样的数据?
你想表达什么样的数据信息?
你会什么样的数据可视化方法?
你从图表中能获得什么样的数据信息?
数据分析报告的EXCEL呈现
数据分析报告的PPT呈现
数据分析报告的WORD呈现
部分教学案例展示:
评分
40课程数
24校区数
1
机构简介:2003年8月,微软中国副总裁叶伟伦亲自授牌成立厦门高士达微软技术教育中心(CPLS),中心隶属于厦门高士达科技股份有限公司(证券代码:832331,原厦门高士达科技实业有限公司),集培训、考试、技术支持服务于一体,即微软技术教育中心(CTEC)、微软视窗应用学习中心(MLC)、微软技术支持中心(ESS)以及Prometric和VUE考试中心,并成为微软中国的高级合作伙伴,2010年依托总部支持,上线自主开发产品—高士达Excel云平台,继续拓展业务线。发展至今已集培训业务、考试业务、技术服务业务、Excel二次开发于一体的专业服务企业,本着“负责、专业、激情”的理念,立志为厦门及周边地区企业提供的IT服务。
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