【培訓對象】
致力于提高用數據分析問題與解決問題的廣大管理者與技術人員。

【培訓收益】
深入理解數據的本質、數據價值，以及數據洞察在解決問題中的關鍵作用 培養與建立數據思維， 由淺入深，逐步掌握業務數據的分析流程以及方法 用數據洞察業務問題， 用可視化圖表展現問題的癥結，獲得問題解決的關鍵 學會設計業務的可視化分析報告（儀表板/駕駛艙管理） 學會利用數據的AI分析獲得深刻的見解并大幅提高分析效率 提供問題導向的標準化操作指導程序，對初學者與進階者極為有益 案例與練習均來自實戰場景：生產管理、設備管理與EHS、質量管理、供應鏈與采購，市場營銷、等等 采用了工作坊與行動學習相結合的模式：理論指導，精彩解讀，大量案例，實戰研討，深刻點評

 第一部分 數據的認知，建立數據思維
1. 數據的認知
 什么是數據？
 數據的本質
 理解業務與業務數據之間的關系
 為什么基于數據驅動的工作方式越來越重要？
 案例分享
 釋放數據的價值
 影響數據潛在價值的重要因素
 案例展示不同層次的潛在價值
 數據洞察/分析的基本框架：
1）建立業務場景；2）將業務問題轉化為分析問題；3）收集和整理數據；4）；選擇與問題匹配的分析方法；
5） 將分析結論轉化為業務的洞察。
2. 數據的標準組成
 數據的邏輯化展示:
 數據的格式：Tally Sheet，
 在excel中將數據轉換為標準格式
 在 power BI中顯示數據的整體狀況
3. 從業務或問題的角度理解數據
 建立y = f ( x )的思維方式
 案例講解
4. 分析思維的過程
 聚焦y：認識問題的全貌和現狀
 x對y的分解
 識別差異
 案例演示
5. 分析工具的全景式介紹
 表格軟件、數據庫SQL分析、統計分析軟件、BI分析軟件、編程式數據分析、大數據建模軟件
 數據分析的典型輸出：統計結論、可視化圖表、分析模型
6. 工作坊
 Excel數據轉換為標準格式
 了解power bi軟件， power query editor 與 power bi
 在power bi 中導入數據并展示

第二部分 業務的基本洞察與分析
1. 重要統計概念與分析
 數據類型
 在excel與power BI 中識別數據類型
 矯正不合理的數據類型
 洞察業務指標的關鍵維度：
 統計量了解指標/問題全貌：
-反映整體趨勢：均值與中位數，及場景下的理解
-反映整體波動 ：標準差與極差，及場景下的理解
-反映頻率問題：百分比，累計百分比，ppm
 圖表了解指標/問題的全貌：
-反映總體分布：可視化指標的總體表現
-反映指標/問題在時間上的變化：指標的時間序列圖
2. 關鍵業務指標的洞察實戰(工作坊)：
 案例數據集選自：行政與人力資源、供應鏈、營銷，設備管理等
 在Power Bi中實戰：
用power BI對數據做清理與整理：power query editor
 修正數據類型
 識別與處理數據中的缺失值、重復值、異常值
 時間/日期類型的特別處理
 用power BI 實現關鍵指標的匯總分析：
 可視化指標看板（靜態）
 圖表展示總體表現：總體趨勢，波動情況，異常情況，與業務目標的差距
 圖表展示在時間上的動態表現：趨勢與波動，與差距
 業務的解讀

第三部分 業務洞察的進階分析
1. 用數據洞察的業務關鍵問題
 從不同的維度排序，識別出最佳與最差
 影響業務的關鍵因素是什么
 業務表現與目標有差距，這個差距是哪些因素造成的，最主要的因素是什么？
 改善業務/解決問題，該從哪些維度思考
 如何用數據證明方案與建議的效果和有效性
 怎么提高預測計劃的準確性
2. 深入洞察需要多維度分析
 分層因子
 復雜問題的因子分析法
3. 工作坊
 打開數據表，識別業務數據中的分層因子
4. 業務的多維度分析過程(基于案例實戰展開的工作坊)
 分層的箱線圖法與條形圖法
 識別關鍵影響因素
 排序并識別最佳與最差
 分層的柏拉圖法
 證明方案有效性
 分層的散點圖法
 發現兩者之間的關聯關系，確定因果
 分層的樹狀圖Treemap， 餅圖與甜甜圈圖
 快速識別主要影響區域或者因子
 分層的時間序列圖法
 發現對趨勢有影響的因子
 同類比較（比如，不同區域對比，不同班組對比，不同供應商對比，等等）
5. 多維度分析工作坊
 在power bi 中實現多維度分析
 Power bi 分析方式與excel的不同，理解：
- X-axis， Y-axis, Legend, Small multiplies, Tooltips 以及圖形格式化修飾
 Power bi實現分層的柱狀圖以及條形圖分析
 Power bi實現散點圖分析
 Power bi 實現Treemap樹狀圖分析
 Power bi實現donut甜甜圈圖與餅圖分析
6. 問題分析的鉆取法
 鉆取是獲得深刻見解，在多重因素中找到主要原因的分析技巧
 通過鉆取，聚焦問題嚴重的那部分數據(子集)
 案例展示如何通過鉆取在銷售大數據中找出影響利潤的關鍵因素
7. 鉆取分析的工作坊
 在power bi 中鉆取分析，回答業務問題
 了解并熟悉power bi 可視化圖表中動態鉆取的方式與功能
- 運用power bi 動態鉆取實現業務的分析（比如多曾鉆取的柏拉圖分析法）
 了解并熟悉power bi的篩選器
- 運用篩選器方式實現業務分析
8. 數據的AI分析（僅限于power bi）
 AI對數據分析的幫助以及趨勢
 AI分析獲得深刻見解之一：預測分析
 基于歷史數據指導營銷/生產預測與規劃
 AI分析獲得深刻見解之二：識別異常狀態
 識別異常點，幫助我們確定問題在何處與何時爆發
 AI分析獲得深刻見解之三：關鍵影響力分析
 快速獲得原因重要性排序，大大提高分析效率
 AI分析獲得深刻見解之四：分解樹
 快速設計解決問題的最優解
 AI分析獲得深刻見解之五：智能Q&A分析
 無需學習分析技能，只需設計合理的問答就可借助ai獲得相當深刻的分析見解
 AI分析獲得深刻見解之流：智慧統計報告
 AI輔助撰寫業務統計報告
9. AI分析工作坊(僅限于power bi)
案例與練習
 AI預測技術的應用
 AI識別異常狀態
 關鍵影響力分析
 分解樹分析
 智能Q&A問答式分析
 智慧統計報告
小組交流

第四部分 優化數據，提升分析價值
1 業務場景數據化
 用數據的視角描述業務
 問題的4W1H定義法
2 基于分析價值，建立科學合理的數據收集系統
 數據定義的一致性
 數據采樣的頻率，以及全樣本 vs 抽樣樣本
 確認合理的數據顆粒度
 數據采集維度的“人機料法環測”
 流程/過程異常狀態下的數據還要保留嗎？為什么？
 整合不同數據源的數據
3 案例學習：如何有效地設計數據收集計劃
4 工作坊
 分組，選擇具體的業務場景，
 設計數據收集計劃
 進一步提升數據挖掘價值的舉措有哪些？
 如果需要，可以補充哪些新的信息？
 是否考慮不同數據源的整合，從而獲取新的數據價值？
 交流

第五部分 分析報告與業務儀表盤管理
1． 業務可視化分析報告的設計原則
 確定誰是受眾
 業務角度關系的指標、問題以及重點
 分析報告包含重要內容
 布局設計反映不同分析的優先級
 業務指標要體現，歷史、現狀、趨勢和目標
 指標要分組和歸類
 美學上：協調、統一又清晰
2． 工作坊_在power bi中設計分析與業務管理儀表盤
 設計流程
 熟悉power BI的報表連接與設置方式
 在power bi上分析報表設計實戰
 小組討論
 課堂競賽與評比

周老師Richard
黑帶大師&信息數字化轉型資深顧問
【專業背景】
Richard老師是黑帶大師及企業數字化轉型顧問，有20年以上戰略變革、流程再造，企業績效提升及數字化轉型的豐富經驗。曾為多個跨國型企業領導運營及戰略變革項目。他的管理與數據咨詢經驗涉及電氣電子、汽車、工程機械、制藥，化工、制藥、半導體、計算機與通訊、石油行業，保險與銀行，互聯網電子商務等服務領域。
Richard老師擅長領導客戶實施高成效的解決方案。在使得客戶快速實現業務提升和獲得卓越財務績效方面，Richard贏得了他所服務客戶的稱贊。他主持的管理提升項目多次被跨國企業總部作為標桿，甚至由于出色的財務收益贏得了董事會的特別嘉獎。
Richard老師同時是出色的團隊教練，眾多學員通過他特別的輔導和激勵方式以令人驚訝的速度提升了復雜問題的分析與解決能力。
他的商業與流程經驗涉及電氣電子、汽車、鋼鐵、有色金屬、工程機械、化工與塑料、涂料、化纖紡織、半導體、計算機與通訊、石油行業的制造與商業服務領域。作為咨詢負責人幫助中澳合資汽車公司推行精益實施項目，直接商業收益達到280萬美金；領導鞍鋼的六西格瑪咨詢項目以及一家世界最主要的筆記本電腦廠商的六西格瑪項目，收益達到500萬美金以上。
【管理實戰經驗】
 精益六西格瑪分析與問題解決
 基于Python&R的制造業大數據應用
 基于BI的績效管理及改善
 運營管理的數字化轉型
1.國內主要精益或六西格瑪咨詢公司合作過如下項目：
 國內最大的空調家電企業的六西格瑪戰略評估及策劃
 黑帶公開課主講
 六西格瑪設計評估及策略規劃
 國內著名合資汽車廠的供應鏈精益優化輔導
2.國際商用機器公司（IBM）業務咨詢部 戰略及變革咨詢組 （前普華永道咨詢公司），
任運營戰略高級顧問，黑帶大師（部分項目）
 某大型IT制造業精益六西格瑪戰略管理整體實施項目經理
 某大型國際芯片設計與制造企業的精益管理實施項目經理
 某大型國際半導體制造公司六西格瑪黑帶實施項目經理
 某大型國際化纖制造業ERP變革管理實施顧問
 某大型電信營運商網吧聯盟營運戰略及流程實施顧問
 某汽車零部件企業精益生產咨詢項目整體策劃和實施顧問
3.美國通用電氣公司中國總部,
任持續改進總監，精益6Sigma專職黑帶，
 負責提供公司內外部的持續改進體系及精益六西格瑪的培訓和輔導
 輔導精益六西格瑪項目，有（部分項目）：
 制造系統精益化改造和敏捷制造模式導入；
 中國區人力資源業務流程重組及電子商務平臺建設；
 制造業兼并與收購流程優化（盡職調查和企業整合）；
 混合營銷策略制定與流程；
 為國內著名通訊設備集成與制造商所做的電子商務戰略規劃的實施顧問

4.通用汽車下屬德爾福汽車集團與通用電氣公司中國技術中心，從事技術開發、質量、生產與采購管理工作。

職業經歷
黑帶大師&前顧問總監 George Group，Accenture
黑帶大師&高級顧問 IBM 業務咨詢服務部
持續改善經理 通用電氣
教育與培訓
機器學習工程師， Udacity
精益大師， George Group/Accenture
黑帶大師， IBM
工學碩士， 上海交通大學
【擅長領域】
大數據管理、智能制造數字化轉型、信息化LTC六西格瑪綠帶、黑帶培訓項目輔導、統計過程控制（SPC）、8D、QCC、DFM、DFA、全面質量管理、供應鏈管理、產品設計、業務流程重組等；
 

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