课程介绍

这些数据分析问题，您是否也经常遇到？

为分析而分析，与企业数据分析需求脱节，掩藏了企业真相---你已经OUT了

就报表论报表，表外事项关注度不高，从中发现不了什么问题---沮丧、困惑

不明白关注的重点到底是什么，分析报告对经营管理毫无价值---沦为数字游戏

课程对象

熟悉企业数据相关分析工具，对大数据分析和数据挖掘有相关需求

财务、人事、市场、销售、项目管理、数据分析人员、企业决策者

课程大纲

1.    数据分析基础

l 数据分析的重要性

l 什么是数据分析？

l 数据分析面临的挑战

l 什么是数据挖掘？

l 统计分析与数据挖掘

n 统计分析与数据挖掘的联系

n 统计分析与数据挖掘的区别

l 数据化管理的概念

l 数据化管理的四个层次

n 业务指导

n 营运分析

n 经营策略

n 战略规划

l 数据化管理的流程

n 分析需求

n 收集数据

n 整理数据

n 分析数据

n 可视化数据

n 报告数据

n 数据业务指标

2.    数据分析方法

l 对比分析法

n 对比分析法有什么用

n 如何使用对比分析方法

n 常用对比分析方式

n 对比分析注意事项

l 假设检验分析法

n 什么是假设检验分析法

n 假设检验分析方法有什么用

n 如何使用假设分析方法

n 假设检验分析方法注意事项

l 相关分析法

n 什么时相关分析法

n 相关分析法有什么用

n 如何使用相关分析方法

n 如何使用Excel实现相关分析

n 如何应用相关分析解决问题

l 多维度拆解分析法

n 多维度拆解分析法有什么用

n 如何使用多维度拆解分析方法

n 多维度拆解分析注意事项

l 分组分析法

n 什么是分组分析法

n 分组分析法有什么用

n 如何使用分组分析方法

n 分组分析注意事项

l 漏斗分析法

n 什么是漏斗分析法

n 漏斗分析法有什么用

n 如何使用漏斗分析方法

n 漏斗分析注意事项

3.    用数据分析解决问题

l 数据分析解决问题的过程

l 如何明确问题？

n 明确问题常见的错误

n 如何明确问题

l 如何分析原因？

l 如何提出建议

n 回归分析

n 回归分析应用

l 数据分析解决实际问题案例

4.    用数据可视化思维呈现数据

l 理清数据逻辑，凸显数字价值

n 用事实思考挖掘隐藏在数字之中的真相

n 用图表让问题变得简单，借图表展开思路

n 掌握数据分析中的金字塔思维拆解数据迷踪

n 关注核心数据指标，深挖问题背后原因

l 从数据图表走向分析图表

n 透过数据图表分析业务核心本质

n 探寻数据背后的秘密，挖掘业务痛点

n 经典数据分析思路在图表中的呈现

n 数据分析思维与图表呈现的结合应用

n 跳出图表看数据，多元视角看待业务问题

l 用设计思维让图表更友好

n 设计没你想得那么难

n 知己知彼，先了解你的观众

n 六大原则让图表设计更友好

n 串联图表，讲个好的数据故事

5.    常用数据分析工具

l Excel

l Power BI

l Tableau

l 统计分析利器SPSS或SAS

n SPSS

n SAS

l 综合分析工具-R语言

l 全能分析工具-Python语言

n Python的主要特点

n Python软件环境