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数据驱动价值 ——基于Excel的企业大数据分析

数据驱动价值 ——基于Excel的企业大数据分析

课程编号：56306

课程价格：￥19000/天

课程时长：2 天

课程人气：120

行业类别：行业通用     

专业类别：大数据 

授课讲师：张晓如

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
课程适用于有一定Excel使用基础，需要进一步提升大数据分析水平和使用效率的各级管理者和数据分析人士，如市场销售、行政、人力、财务、仓储等数据分析人员。

【培训收益】
通过本课程，你将： 1.找寻：数据与商业的结合点 2.看透：数据分析的意义 3.挖掘：数据隐藏的商机 4.习得：有效改进管理的方法 5.掌握：数据分析的工具

互动：你的数据分析能力有几分？
第一篇粮草先行——数据准备
1.理解数据
（1）数据的本质是什么？
（2）大数据的定义和特征
（3）你知道有哪些数据类型？
2.管理数据
（1）如何管理这些海量数据？
（2）如何管理三张表?
3.数据来源
（1）如何快速录入数据
如何让录入的数据自带单位且还能参与运算（如工龄5年/重量10吨）
如何在列中快速录入带有重复字段的数据（如XX部/GH-XXX/0512-……）
（2）如何规范别人录入数据
如何使用数据验证功能限定单元格的录入类型/创建下拉菜单/禁止重复输入
利用Indirect函数和数据验证功能制作二级下拉菜单
（3）如何从网上抓取数据
（4）如何实现PowerQuery追加查询轻松合并多个工作表
（5）轻松实现子表数据更新主表同步更新
（6）工作薄中工作表的名称相同的工作薄快速合并
（7）工作薄中工作表的名称不同的工作薄快速合并
（8）利用工具软件对多个工作表/工作薄进行合并和拆分（低版本福利）
第二篇整装待发——数据整理
互动：什么是脏数据？
1.数据清洗
（1）四种方法找出重复值
（2）如何快速删除重复值
（3）四种方法填充缺失值
2.数据合并
（1）字符型字段如何合并——&/Concat函数
（2）日期型字段如何合并——Date函数
（3）字段如何快速匹配
VLOOKUP函数配合COLUMN函数和MATCH函数实现第三个参数自动更新
利用VLOOKUP函数的模糊查询快速实现数据的配对
（4）如何实现逆向查询
利用INDEX和MATCH函数实现数据的反向查询
3.数据提取
（1）字段拆分的二种方法
（2）随机抽样的二种方法
4.数据计算
（1）求和/计数/极值
（2）根据条件求和/计数/求平均
利用数据有效性+SUMIFS函数/COUNTIFS函数做一个财务动态表格
（3）使用智能表格快速计算
（4）使用IF函数和数据透视功能对数据进行分组
（5）DATEDIF、TODAY、EDATE自动计算年龄、司龄、退休时间
5.数据转换
（1）二种方法对数据类型如何转换（数值、文本、日期型互转）
（2）二种方法对行列进行转换
（3）二维表格如何转为一维表格？
透视表法
PowerQuery逆透视法
第三篇数据探索——数据分析
认识数据分析
1.什么是数据分析？
（1）发现数据规律——找到可行方案——指导管理决策。
2.数据分析三阶段
（1）描述性分析，发生了何事
（2）诊断性分析，为何发生
（3）预测性分析，将发生何事
3.数据分析三环节
（1）业务数据化
（2）数据信息化
（3）信息策略化
4.数据分析的方法
（1）现状分析
（2）原因分析
（3）预测分析
5.数据分析工具
（1）第一阵营——EXCEL
（2）第二阵营——POWERBI/TABLEAU/SPSS
（3）第三阵营——PYTHON
数据分析方法
1.现状分析
（1）描述分析——描述数据现状
集中趋势
-平均数/几何平均数
-中位数/75分位数
-众数
离散程度
-方差
-标准差
-变异系数
分布形态
-峰度
-偏度
练习：
-如何用描述分析查看公司的工资整体状况？
-使用百分比排位分析员工的工资排名（如75分位的员工）？
（2）对比分析——发现差异和规律
对比分析的指标
对比分析的维度
定性分组的对比分析
定量分组的对比分析
有交叉进行对比分析
练习：
-使用数据透视表进行性别、年龄、年龄段的对比分析。
2.原因分析
（1）结构分解法
（2）因素分解法
（3）漏斗图分析
3.预测分析
（1）相关分析——挖掘潜藏商机
商业中的相关关系及其重要性
相关分析的基本步骤
相关关系如何判断
用图形判断相关的类别
相关系数如何计算
用图形法和函数法求相关系数
练习：使用相关分析对员工满意度进行分析，建立四象限图并找出待改善之处。
（2）回归分析——预测未来
回归方程应如何确定
决定系数的意义
企业中的一元回归方程分析
企业中的二元回归方程分析
练习：用回归对各银行用工总数和净利润之间关系进行分析并进行预测。
（3）用时间序列预判走势
移动平均法
指数平滑法
趋势外推法
季节分解法
练习：使用移动平均法/指数平滑法预测公司销售额的走势，并绘制图表
数据分析实战
1.基本分析工具
（1）做个简单的统计，就用多级分类汇总、分段统计
（2）排序也可以玩出新花样
单一排序与多条件排序
部门、职务照样可以实现自动排序（如总经办/财务部/人事部……）
（3）筛选精准锁定数据范围
让效率提升的自动筛选功能命令在哪里？
多条件筛选并不难，快速创建条件区域
（4）条件格式——让EXCEL表格根据输入的数据凸显不同的颜色（填充）
（5）智能表格的神奇之处
颜值大变身
切片器功能
自动更新数据源
2.进阶分析工具
（1）动手制作一份数据透视表
数据透视表的字段和区域
值汇总依据、值显示方式的运用
对数据进行排序、筛选
更改字段的格式，美化数据透视表的样式
将数据分类组合：日期、数字范围、指定条件
改变数据透视表的布局（压缩/大纲/表格/）
如何让数据透视表和源数据自动更新（手动刷新/自动刷新）
（2）惊艳的数据透视表计算功能
强大的值显示方式（总计百分比/父行汇总百分比/列总结百分比/差异百分比）
计算字段——给数据透视表增加我们需要的字段
惊叹——数据透视表还是再次进行数据透视？
（3）数据透视表的高级功能有哪些？
自动导出明细数据报表
太”高调”了！数据透视表帮你瞬间拆成N个工作表
如何运用数据透视表生成数据透视图？
使用切片器/日程表进行数据筛选
智能表格与数据透视表联合实现数据自动刷新
智能表格与数据透视表格联合实现多表透视功能
利用数据透视图向导完成多个二维表表格的合并汇总
不是所有数据都可以进行数据透视，数据透视表的五大常见错误
第四篇结果呈现——报表制作
1.图表可视化
（1）选择正确的图表类型
（2）掌握基本图表制作技巧
柱型图/折线图/饼图/条形图/面积图/散点图/气泡图
组合图形的画法（线柱组合双轴图、饼图条形图组合图）
熟练掌握图表美化技巧（突出最值、平滑曲线、渐变填充）
高阶图表制作（人行柱形图、温度计图表、背靠背图、控制线图、直方图、箱线图、帕累托图）
（3）PowerMap应用
三维地图展现
自定义热力图
（4）动态图表的制作
筛选呈现动态效果
切片器/日程表呈现动态效果
表单控件呈现动态效果
（5）仪表盘报告制作
流行的仪表盘报表的制作逻辑（数据层、筛选层、导航层）
制作公司人力资源结构表（使用COUNTIFS函数，练习条形图、环形图并美化）
自己动手设计制作一份仪表盘（对多个数据透视图进行组合生成仪表盘式的工作报告）
2.结论报告化
（1）数据报告类型
专题分析报告
综合分析报告
定期数据报告
（2）价值在于给出解决方案
展示分析结果
提供决策依据
（3）结构布局
标题——主题明确引起兴趣
目录——逻辑清晰展示章节
前言——阐述背景总括概述
正文——详细分析形成报告
结论——给出结论提出建议
附录——补充解释提供依据
（4）注意事项
结构合理——内容逻辑清晰结构严谨简洁
格式规范——标准统一前后一致（模板/字体/配色）
准确严谨——数据真实可靠内容全面可行
创新前瞻——新思维/新方法/新观点
3.数据分析网站
（1）艾瑞网——分析思路、报告撰写方法
（2）网易数读——数据展现
建议使用微软Office2016、2019或Office365版本，低版本某些功能没有。 

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