課程背景：
做報表人人都會，可是大部份報表只是數據的羅列，而不是管理問題的挖掘；只是針對數據泛泛的總結，而不是一針見血的洞見；更可怕的是延遲的、無效的、錯誤的報表。
企業經營的報表，既需要總結歷史規律，更需要預測未來走勢；既需要規避經營暗礁，更需要為未來指明方向。作為企業管理者，數據分析能力已經成為必須的能力！企業必須推進數據化管理，利用數據提升管理的精準性、科學性，“用數據說話”，“無數據，不管理”。
大數據時代，企業缺少數據嗎？不，各個信息系統已經積累了大量的數據。只是沒有人拿出來分析，也沒有人拿出來應用于管理決策，這些數據在服務器中沉睡著。我們不缺乏海量的數據，也不缺少高效的工具，我們缺少思路和方法，缺少懂數據、會分析的中高層管理者！必須將數據分析的思路、方法，以及將其落實到工作實際的實戰應用。
課程時間：2天，6小時/天
課程軟件：MicrosoftEXCEL2013/2016
課程對象：
1. 常年糾纏于數據海洋，嫌EXCEL慢的人
2. 經常要從不同系統導出數據，并整理到眼花瞭亂的人
3. 經常被領導要求的報表折磨到“吐血”的人
4. 想點一點就自動生成可視化報表的超級“懶人”
課程收益：
● 思路決定出路，“凡事必有道理，凡事必有方法”，思路的背后一定有套路，這個套路就是“數據思維”。為了有效提升學員的數據分析能力，我們從數據思維訓練開始，有了思路就會“才思泉涌”地創出數據分析方法和模型。
● 本課程從企業管理的原點出發，運用企業現有的數據和工具，探討如何將數據分析與企業管理經營科學結合在一起，讓數據分析更高效的提升企業管理水平，讓數據治理企業、改變企業，提升企業。
● 通過你最熟悉的EXCEL工具，不需要高深的統計學理論，也不需要專業的統計分析軟件，以解決實際問題為根本，詳細介紹依托EXCEL進行海量數據分析的原理、方法和實踐。
學習本課程您將可以掌握以下內容：
● 打造企業和個人數據化管理核心能力
● 快速定位企業成長中存在的問題
● 即時捕捉到企業發展的每一個機會
● 洞察隱藏在數據背后的奧秘
● 構筑出別人無法模仿的隱性競爭力
課程特點：
● 有思路：解密數據分析完整流程
● 有方法：分享數據分析七大方法
● 有場景：結合企業各種案例場景
● 有實戰：提煉實際崗位分析報告
課程大綱：
第一講：企業中的數據與數據分析
一、認清數據的本質
1. 什么是數據？
2. 數據分類與數據類型
3. 數據的維度與角度管理
二、數據的管理
1. 數據結構和數據結構化
2. 數據質量及其八個指標
3. 數據處理與數據清洗
三、數據分析的目的
1. 追溯——追責、求根源、求真相
2. 監控——監督、檢查、評估、監控、檢測
3. 洞察——探尋規律，掌握發展的鑰匙
4. 挖掘——未被滿足的需求
5. 預測——指導未來實踐的規律
四、數據分析的思路
1. 先總后分，逐層拆解
2. 抽絲剝繭，尋蹤問跡
3. 內涵外延，概念清晰
第二講：描述性分析——對數據關系進行估計和描述
一、什么是描述性分析
二、描述性分析適用的場景
實戰：描述性分析
1. 基于平均值的標準——銷售員業績排行榜
2. 使用直方圖——居民奶制品消費支出統計圖
3. 用平均值來分析——生產合格率評核
4. 使用箱圖——員工考核成績分析
5. 使用柏拉圖——本地家庭月收入調查統計
第三講：對比分析——識別事物的基本方法
1. 對比是識別事物的基本方法
2. 如何對數據特征進行描述？
3. 我的業務的特征是啥樣的？
4. 數據描述的指標：求和、計數、平均值、中位數、眾數、方差（標準差）、變異系數、峰度、偏度、占比、累計占比、同比、環比等。
實戰對比分析
1）縱向對比分析——年度銷售隨季度變化對比
2）橫向對比分析——門店盈虧對比
3）突出對比的差距——地區銷售成本對比
4）別讓差距那么大——銷售規模對比
5）供與求的對比——市場供求分析
6）理想與現實的對比——月銷售計劃和完成情況分析
第四講：分類分析——認知事物的基本方法
一、什么是分類？為什么要分類？分類的方法是什么
二、解構事物的三要素
1. 要素
2. 屬性
3. 行為
三、對數據進行分類的方法
1. 維度分類法
2. 屬性分類法
3. 流程分類法
4. 層級分類法
四、分類中的權重設定問題
實戰：結構性分析
1. 使用復合餅圖——年度經費支出情況
2. 表現結構的變化——銷售收入結構變化圖
3. 結構分析何必一定用餅圖——影響購買奶制品的因素調查分析
4. 趨勢與結構并重——庫齡結構分析
5. 結構性對比——生產成本構成對比
6. 多分類結構分析——生產成本構成對比
7. 用階梯型圖表表現時間結構——利潤構成分析
第五講：相關性分析——尋找事物之間的因果規律
1. 相關性與相關系數分析
2. A數據和B數據之間有關系嗎？如果有關系，關系是怎樣的？
3. 如果數據之間有影響，有沒有重要程度的差異？
4. 我想知道數據之間的對應關系，如何處理？
5. 如何考慮A事件對B事件的邊際貢獻率？
實戰：相關性分析
1）用數字度量相關程度——賣場面積與營業額相關性分析
2）展示3個變量的關系——產品銷售狀況分析
3）用對比來表現相關——廣告和銷售關系圖
4）雙變量相關分析——氣溫對銷量影響圖
5）使用趨勢線進行相關性分析——帶趨勢線的氣溫對銷量影響圖
6）使用帶折線的散點圖——月均入店次數與消費金額相關分析
第六講：回歸分析—考查變量間的伴隨關系
1. 什么是回歸分析
2. 回歸分析適用的場景
實戰：回歸分析
1）用數字度量相關程度——賣場面積與營業額相關性分析
2）展示3個變量的關系——產品銷售狀況分析
3）用對比來表現相關——廣告和銷售關系圖
4）雙變量相關分析——氣溫對銷量影響圖
5）使用趨勢線進行相關性分析——帶趨勢線的氣溫對銷量影響圖
6）使用帶折線的散點圖——月均入店次數與消費金額相關分析
第七講：預測分析——數據分析的終極目標
1. 預測是數據分析的終極目的
2. 預測的必要性和誤差的必然性
3. 預測數據趨勢的方法
1）突出預測數據——銷售成本預算圖
2）讓時間點更易辨識——市場變化趨勢圖
3）表現階段性變化——月銷量變化圖
4）消除季節的影響——銷量同比增長圖
5）今天和昨天的對比——銷售額環比增長圖
6）用移動平均減小波動——門店非營業性支出變化圖
實戰：銷售業績預測與校正
第八講：模擬分析——決策前的實戰演練
1. 如何建立數據測試模型
2. 如何做到最佳組合——人、財、物等企業資源的最佳搭配
實戰：模擬分析
1）確定銷售利潤最大化的產品定價
2）確定最佳生產方案
3）確定最合適的庫存方案
第九講：數據分析報告的撰寫
1. 數據分析報告的框架
1）項目背景：為什么做，目的是什么
2）數據獲取：怎么獲取到的數據源
3）數據概況：重要指標的趨勢、變化情況
4）數據拆分：根據不同的維度作為細節補充
5）結論匯總：匯總數據分析的主要結論
6）解決方案：目前存在的問題，并給出解決方案
2. 數據分析報告的呈現思路
1）你擁有什么樣的數據？
2）你想表達什么樣的數據信息？
3）你會什么樣的數據可視化方法？
4）你從圖表中能獲得什么樣的數據信息？
3. 數據分析報告的EXCEL呈現
4. 數據分析報告的PPT呈現
5. 數據分析報告的WORD呈現
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