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企业经营数据分析实战

企业经营数据分析实战

课程编号：39547

课程价格：￥0/天

课程时长：2 天

课程人气：403

行业类别：行业通用     

专业类别：管理技能 

授课讲师：刘凌峰

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
● 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”

【培训收益】
● 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

第一讲：企业中的数据与数据分析
一、数据分析面临的常见问题
1. 不知道分析什么（分析目的不明确）
2. 不知道怎样分析（缺少分析方法）
3. 不知道收集什么样的数据（业务理解不足）
4. 不知道下一步怎么做（不了解分析过程）
5. 看不懂数据表达的意思（数据解读能力差）
6. 担心分析不够全面（分析思路不系统）
二、数据分析的目的
1. 追溯——追责、求根源、求真相
2. 监控——监督、检查、评估、监控、检测
3. 洞察——探寻规律，掌握发展的钥匙
4. 挖掘——未被满足的需求
5. 预测——指导未来实践的规律
三、数据分析需要的能力
能力一：懂业务
能力二：懂管理
能力三：懂分析
能力四：懂工具
能力五：懂呈现
四、数据分析的思路
1. 发现走势：预测的思路
2. 厘清关系：交叉的思路
3. 验证结论：假设的思路
4. 判断好坏：对比的思路
5. 万物归宗：分组的思路
6. 查看比例：概率的思路
7. 指标为王：平均的思路
8. 客观评价：指标综合的思路
9. 追根溯源：杜邦分析的思路
10. 找到症结：漏斗分析的思路
11. 具有全局观：象限分析的思路
五、大数据分析应用的三层结构
1. 数据基础层：能从不同数据源自动抓取最新数据
2. 业务逻辑层：能根据业务需求将数据自动转换为业务逻辑
3. 报告展示层：能可视化、动态化、多角度展现数据规律和问题

第二讲：数据分析基本过程——六步曲
步骤1：明确目的--理清思路
步骤2：数据收集—建立多维数据库
演练：Excel数据导入练习
步骤3：数据预处理—寻找问题可能的答案
演练：Excel数据预处理练习
步骤4：数据分析—确认问题真实的答案
步骤5：数据展示-数据规律呈现
步骤6：报表撰写--观点表达
分析：数据分析的三大误区

第三讲：描述性分析——对数据关系进行估计和描述
1. 什么是描述性分析
2. 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）
1）基于平均值的标准——销售员业绩排行榜
2）使用直方图——居民奶制品消费支出统计图
3）用平均值来分析——生产合格率评核
4）使用箱图——员工考核成绩分析
5）使用柏拉图——本地家庭月收入调查统计

第四讲：对比分析——识别事物的基本方法
1. 对比是识别事物的基本方法
实战：对比分析（根据学员水平和企业实际选择）
1）纵向对比分析——年度销售随季度变化对比
2）横向对比分析——门店盈亏对比
3）突出对比的差距——地区销售成本对比
4）别让差距那么大——销售规模对比
5）供与求的对比——市场供求分析
6）理想与现实的对比——月销售计划和完成情况分析

第五讲：分类分析——认知事物的基本方法
1. 什么是分类？为什么要分类？分类的方法是什么
2. 对数据进行分类的方法
1）维度分类法
2）属性分类法
3）流程分类法
4）层级分类法
实战：结构性分析（根据学员水平和企业实际选择）
1）使用复合饼图——年度经费支出情况
2）表现结构的变化——销售收入结构变化图
3）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
4）趋势与结构并重——库龄结构分析
5）结构性对比——生产成本构成对比
6）多分类结构分析——生产成本构成对比
7）用阶梯型图表表现时间结构——利润构成分析

第六讲：相关性分析——寻找事物之间的因果规律
1. 相关性与相关系数分析
研讨：1）A数据和B数据之间有关系吗？如果有关系，关系是怎样的？
2）如果数据之间有影响，有没有重要程度的差异？
3）我想知道数据之间的对应关系，如何处理？
实战：相关性分析
1）用数字度量相关程度——卖场面积与营业额相关性分析
2）展示3个变量的关系——产品销售状况分析
3）用对比来表现相关——广告和销售关系图
4）双变量相关分析——气温对销量影响图
5）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
6）使用带折线的散点图——月均入店次数与消费金额相关分析

第七讲：回归分析——考查变量间的伴随关系
1. 什么是回归分析
2. 回归分析适用的场景
实战：回归分析
1）用数字度量相关程度——卖场面积与营业额相关性分析
2）展示3个变量的关系——产品销售状况分析
3）用对比来表现相关——广告和销售关系图
4）双变量相关分析——气温对销量影响图
5）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
6）使用带折线的散点图——月均入店次数与消费金额相关分析

第八讲：预测分析——数据分析的终极目标
1. 预测是数据分析的终极目的
2. 预测的必要性和误差的必然性
3. 预测数据趋势的方法（根据学员水平和企业实际选择）
1）突出预测数据——销售成本预算图
2）让时间点更易辨识——市场变化趋势图
3）表现阶段性变化——月销量变化图
4）消除季节的影响——销量同比增长图
5）今天和昨天的对比——销售额环比增长图
6）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
第九讲：模拟分析——决策前的实战演练
1. 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）
1）确定销售利润最大化的产品定价
2）确定最佳生产方案
3）确定最合适的库存方案

第十讲：结果展现—制作严谨又专业的数据分析报告
一、数据分析报告的思路
1.从KPI指标开始
2. 从营销/管理模型开始
二、常用分析思路模型
1. 企业外部环境分析（PEST分析法）
2. 用户消费行为分析（5W2H分析法）
3. 公司整体经营情况分析（4P营销理论）
4. 业务问题专题分析（逻辑树分析法）
5. 用户使用行为研究（用户使用行为分析法）
三、数据分析报告的框架
1. 项目背景：为什么做，目的是什么
2. 数据获取：怎么获取到的数据源
3. 数据概况：重要指标的趋势、变化情况
4. 数据拆分：根据不同的维度作为细节补充
5. 结论汇总：汇总数据分析的主要结论
6. 解决方案：目前存在的问题，并给出解决方案
四、数据分析报告的呈现思路
1. 你拥有什么样的数据？
2. 你想表达什么样的数据信息？
3. 你会什么样的数据可视化方法？
4. 你从图表中能获得什么样的数据信息？
五、数据分析报告的EXCEL、PPT、WORD呈现 

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