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企業(yè)經營數據分析實戰(zhàn)

主講老師: 劉凌峰 劉凌峰

主講師資:劉凌峰

課時安排: 2天,6小時/天
學習費用: 面議
課程預約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 本課程從企業(yè)管理的原點出發(fā),運用企業(yè)現有的數據和工具,探討如何將數據分析與企業(yè)管理經營科學結合在一起,讓數據分析更高效的提升企業(yè)管理水平,讓數據治理企業(yè)、改變企業(yè),提升企業(yè)。通過你最熟悉的EXCEL工具,不需要高深的統(tǒng)計學理論,也不需要專業(yè)的統(tǒng)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。
內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業(yè)文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) |
更新時間: 2022-11-16 13:35

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(yè)經營的報表,既需要總結歷史規(guī)律,更需要預測未來走勢;既需要規(guī)避經營暗礁,更需要為未來指明方向。作為企業(yè)管理者,數據分析能力已經成為必須的能力!企業(yè)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(yè)缺少數據嗎?不,各個信息系統(tǒng)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(zhàn)應用。

本課程從企業(yè)管理的原點出發(fā),運用企業(yè)現有的數據和工具,探討如何將數據分析與企業(yè)管理經營科學結合在一起,讓數據分析更高效的提升企業(yè)管理水平,讓數據治理企業(yè)、改變企業(yè),提升企業(yè)。通過你最熟悉的EXCEL工具,不需要高深的統(tǒng)計學理論,也不需要專業(yè)的統(tǒng)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。

 

課程收益:

● 找尋:數據與商業(yè)的結合點

● 看透:統(tǒng)計分析的意義

● 挖掘:數據隱藏的商機

● 習得:有效改進管理的方法

● 掌握:戰(zhàn)略決策的工具

● 提出:結構化的解決方案

 

學員必備基礎:

● 掌握基本函數應用,如文本函數(LEFT\RIGHT\MID)、日期函數(TODAY\YERA\MONTH\DATE等)、條件函數(IF\SUMIF\COUNTIF)、查找函數(VLOOKUP\MATCH)

● 掌握基本的圖表制作,如條形圖、柱形圖、折線圖、面積圖等

● 掌握數據透視表基本操作,如分類匯總、分組數據等

● 掌握數據處理基本操作,如排序、篩選、去重、分列

 

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(yè)各種案例場景

有實戰(zhàn):提煉實際崗位分析報告

課程時間:2天,6小時/天

課程方式:講師講授+案例分析+角色扮演+情景模擬+實操演練

課程對象:

● 常年糾纏于數據海洋,嫌EXCEL慢的人

● 經常要從不同系統(tǒng)導出數據,并整理到眼花瞭亂的人

● 經常被領導要求的報表折磨到“吐血”的人

● 想點一點就自動生成可視化報表的超級“懶人”

課程軟件:Microsoft EXCEL 2013/2016


課程大綱

第一講:企業(yè)中的數據與數據分析

一、數據分析面臨的常見問題

1. 不知道分析什么(分析目的不明確)

2. 不知道怎樣分析(缺少分析方法)

3. 不知道收集什么樣的數據(業(yè)務理解不足)

4. 不知道下一步怎么做(不了解分析過程)

5. 看不懂數據表達的意思(數據解讀能力差)

6. 擔心分析不夠全面(分析思路不系統(tǒng))

二、數據分析的目的

1. 追溯——追責、求根源、求真相

2. 監(jiān)控——監(jiān)督、檢查、評估、監(jiān)控、檢測

3. 洞察——探尋規(guī)律,掌握發(fā)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(guī)律

三、數據分析需要的能力

能力一:懂業(yè)務

能力二:懂管理

能力三:懂分析

能力四:懂工具

能力五:懂呈現

四、數據分析的思路

1. 發(fā)現走勢:預測的思路

2. 厘清關系:交叉的思路

3. 驗證結論:假設的思路

4. 判斷好壞:對比的思路

5. 萬物歸宗:分組的思路

6. 查看比例:概率的思路

7. 指標為王:平均的思路

8. 客觀評價:指標綜合的思路

9. 追根溯源:杜邦分析的思路

10. 找到癥結:漏斗分析的思路

11. 具有全局觀:象限分析的思路

五、大數據分析應用的三層結構

1. 數據基礎層:能從不同數據源自動抓取最新數據

2. 業(yè)務邏輯層:能根據業(yè)務需求將數據自動轉換為業(yè)務邏輯

3. 報告展示層:能可視化、動態(tài)化、多角度展現數據規(guī)律和問題

 

第二講:數據分析基本過程——六步曲

步驟1:明確目的--理清思路

步驟2:數據收集—建立多維數據庫

演練:Excel數據導入練習

步驟3:數據預處理—尋找問題可能的答案

演練:Excel數據預處理練習

步驟4:數據分析—確認問題真實的答案

步驟5:數據展示-數據規(guī)律呈現

步驟6:報表撰寫--觀點表達

分析:數據分析的三大誤區(qū)

 

第三講:描述性分析——對數據關系進行估計和描述

1. 什么是描述性分析

2. 描述性分析適用的場景

實戰(zhàn):描述性分析(根據學員水平和企業(yè)實際選擇)

1)基于平均值的標準——銷售員業(yè)績排行榜

2)使用直方圖——居民奶制品消費支出統(tǒng)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(tǒng)計

 

第四講: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

實戰(zhàn):對比分析(根據學員水平和企業(yè)實際選擇)

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(qū)銷售成本對比

4)別讓差距那么大——銷售規(guī)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

 

第五講:分類分析——認知事物的基本方法

1. 什么是分類?為什么要分類?分類的方法是什么

2. 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

實戰(zhàn):結構性分析(根據學員水平和企業(yè)實際選擇)

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

 

第六講:相關性分析——尋找事物之間的因果規(guī)律

1. 相關性與相關系數分析

研討:1)A數據和B數據之間有關系嗎?如果有關系,關系是怎樣的?

2)如果數據之間有影響,有沒有重要程度的差異?

3)我想知道數據之間的對應關系,如何處理?

實戰(zhàn):相關性分析

1)用數字度量相關程度——賣場面積與營業(yè)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: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(zhàn):回歸分析

1)用數字度量相關程度——賣場面積與營業(yè)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

 

第八講: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(根據學員水平和企業(yè)實際選擇)

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(jié)的影響——銷量同比增長圖

5)今天和昨天的對比——銷售額環(huán)比增長圖

6)用移動平均減小波動——門店非營業(yè)性支出變化圖

實戰(zhàn):銷售業(yè)績預測與校正

第九講:模擬分析——決策前的實戰(zhàn)演練

1. 如何建立數據測試模型

實戰(zhàn):模擬分析(根據學員水平和企業(yè)實際選擇)

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

 

第十講:結果展現—制作嚴謹又專業(yè)的數據分析報告

一、數據分析報告的思路

1.從KPI指標開始

2. 從營銷/管理模型開始

二、常用分析思路模型

1. 企業(yè)外部環(huán)境分析(PEST分析法)

2. 用戶消費行為分析(5W2H分析法)

3. 公司整體經營情況分析(4P營銷理論)

4. 業(yè)務問題專題分析(邏輯樹分析法)

5. 用戶使用行為研究(用戶使用行為分析法)

三、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(jié)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

四、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?

五、數據分析報告的EXCEL、PPT、WORD呈現

部分教學案例展示:

 
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