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企業經營數據分析實戰

課程編號:39547

課程價格:¥0/天

課程時長:2 天

課程人氣:776

行業類別:行業通用     

專業類別:管理技能 

授課講師:劉凌峰

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
● 常年糾纏于數據海洋,嫌EXCEL慢的人 ● 經常要從不同系統導出數據,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”

【培訓收益】
● 找尋:數據與商業的結合點 ● 看透:統計分析的意義 ● 挖掘:數據隱藏的商機 ● 習得:有效改進管理的方法 ● 掌握:戰略決策的工具 ● 提出:結構化的解決方案

第一講:企業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)
二、數據分析的目的
1. 追溯——追責、求根源、求真相
2. 監控——監督、檢查、評估、監控、檢測
3. 洞察——探尋規律,掌握發展的鑰匙
4. 挖掘——未被滿足的需求
5. 預測——指導未來實踐的規律
三、數據分析需要的能力
能力一:懂業務
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. 業務邏輯層:能根據業務需求將數據自動轉換為業務邏輯
3. 報告展示層:能可視化、動態化、多角度展現數據規律和問題

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

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:描述性分析(根據學員水平和企業實際選擇)
1)基于平均值的標準——銷售員業績排行榜
2)使用直方圖——居民奶制品消費支出統計圖
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:對比分析(根據學員水平和企業實際選擇)
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——地區銷售成本對比
4)別讓差距那么大——銷售規模對比
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:結構性分析(根據學員水平和企業實際選擇)
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:相關性分析
1)用數字度量相關程度——賣場面積與營業額相關性分析
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:回歸分析
1)用數字度量相關程度——賣場面積與營業額相關性分析
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)消除季節的影響——銷量同比增長圖
5)今天和昨天的對比——銷售額環比增長圖
6)用移動平均減小波動——門店非營業性支出變化圖
實戰:銷售業績預測與校正
第九講:模擬分析——決策前的實戰演練
1. 如何建立數據測試模型
實戰:模擬分析(根據學員水平和企業實際選擇)
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. 企業外部環境分析(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 

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