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：