數據分析思維及實踐（Excel)-4

《數據分析與應用》
【課程背景】
當下，數字化已經是各行業(yè)快速發(fā)展的基礎，數據作為最新的生產要素，將會發(fā)揮更大的作用。數據分析技術，作為數據最基礎的使用技術，使用成本最低，獲得效益最大。通過數據分析技術，可以實現管理運營數字化，可以更透徹的了解公司和業(yè)務，可以更快速的找到日常工作中的問題原因，可以更高效的應對市場變化。
數據分析，最重要的是數據思維，有了數據思維可以更深刻的理解業(yè)務，數據思維需要一定的訓練，就可以掌握。有了數據思維，再掌握基礎的數據分析方法和簡單地數據分析工具，就可以將數據分析應用到工作中，很快能夠得到效果。
有了初步的數據分析工作，配合數據治理、自動分析工具或產品，建立起數據分析指標體系，形成企業(yè)管理運營分析架構，就可以實現運營管理數字化、自動化，可以及時發(fā)現問題，優(yōu)化管理，提高企業(yè)效率，提高市場反應速度。實現企業(yè)的快速增長。
本課程結合實際案例，介紹如何進行數據思維的培養(yǎng)，如何建立企業(yè)和部分的指標體系和管理運營分析框架。這些可以協助企業(yè)和個人增長數據分析能力和業(yè)務處理能力，也為企業(yè)BI（智能報表）建設、數據中臺建設打好基礎，介紹如何使用Excel配合報表和業(yè)務平臺，進行日常業(yè)務分析。介紹常用的數據分析方法和基礎的統計分析知識，結合這些技能，可以更好地描述業(yè)務和問題，可以更準確、快速的定位業(yè)務問題，找到原因，給出解決方案。最后介紹數據分析結果的展示，各種報表的作用和生成方式，以及數據分析報告如何編寫。
培訓完成后，基本上就具備了整體的數據分析能力，可以快速開展相關業(yè)務工作。
【課程收益】
培訓完結后，學員能夠：
了解企業(yè)中數據的價值
了解數據分析的思維模式
了解數據的收集和處理方式
了解數據分析指標體系和業(yè)務框架的建立
了解數據分析的方式方法
了解數據分析圖表的作用和生成方式
了解統計的基礎知識
了解通過Excel實現基礎的統計分析操作
了解如何通過Excel實現數據收集和處理
能夠通過數據分析解決實際的問題
【課程對象】對數據分析需要的人員
【課程時長】4天 (6小時/天）
【培訓方式】培訓采用多種方式組合，有理論的講授、方法的模擬實踐、工具的實操和頭腦風暴的討論實踐。
【課程大綱】
數據思維--數據使用和數據分析基礎
本部分主要介紹數據思維，數字化過程中，數據體現價值，最基礎的就是要相關人員具備數據思維。不僅僅是技術人員，所有業(yè)務人員、管理人員都應該具備有數據思維，才能更好地利用數據。數據思維更是數據分析人員的基礎能力，不具備數據思維是不能做數據分析工作的。數據思維也有利于員工更好地理解業(yè)務，數據思維，需要后期進行特定的培養(yǎng)，課程將結合案例，介紹如何進行數據思維的培養(yǎng)。
詳細內容：
數字化思維的價值
數字化思維：用數據思考，用數據說話，用數據決策
以案例說明如何提升數據敏感度：通過數據理解業(yè)務
培養(yǎng)使用數據說話的習慣
數據驅動決策--企業(yè)效率、競爭力提升的關鍵
案例：用數據分析賦能業(yè)務決策
數據分析的類型及應用場景介紹
數據分析體系建設及工具介紹
描述性數據分析--用數據更加透徹、清晰的表達業(yè)務
現在的業(yè)務是復雜的，單靠感覺和經驗已經不能正確的理解業(yè)務，用數據可以更好的描述清晰業(yè)務和問題，用數據描述業(yè)務是數據使用的基礎能力，也是未來企業(yè)員工的基礎技能。本小節(jié)介紹數據描述業(yè)務的常用概念、方法和數據工具等內容，使學員不僅能夠利用數據描述業(yè)務、了解業(yè)務，從而分析業(yè)務、找到問題，并能清晰的展現給其他人。
詳細內容(實現采用Excel實現）：
基礎數據信息描述--基礎中的基礎
平均數的作用價值和實現
中位數的作用、業(yè)務價值和實現
分位數的作用、業(yè)務價值和實現
眾數的作用、價值和實現
4分位數描述業(yè)務狀態(tài)及實現
各業(yè)務描述數據的綜合應用案例
業(yè)務數據分布情況描述--業(yè)務健康度
用標準差、方差、極差描述業(yè)務健康程度
標準差、方差的實現
用標準積分對比不同業(yè)務
箱線圖與各指標綜合應用
業(yè)務合理性和分布描述
業(yè)務分布形態(tài)描述
切比雪夫定理介紹
正態(tài)分布與切比雪夫定理應用
業(yè)務合理性判斷
基礎業(yè)務圖表介紹、價值及實現
折線圖--狀態(tài)、趨勢、對比
柱形圖和直方圖--對比、狀態(tài)
餅圖--占比、分類、對比
漏斗圖--過程、趨勢
雷達圖--描述、對比、狀態(tài)
描述性數據分析涉及思維和方法
描述分析要與業(yè)務結合，有含義
5W2H分析方法
行業(yè)分析方法
多維度拆解分析方法
群組分析方法
預測性數據分析--用數據支撐決策
在數據分析工作中，經常通過數據了解業(yè)務規(guī)律，并根據規(guī)律指導未來工作。也經常會通過分析來查找業(yè)務特征，從而為決策和選擇提供支持。這類分析，讓數據發(fā)揮更大的價值，讓我們更正確的進行決策，讓企業(yè)少走彎路。
詳細內容(實現采用Excel實現）：
抽樣統計分析與區(qū)間估計
多維度分析和群組分析在趨勢預測分析中的作用
正態(tài)分布計算判斷事務可能性（Z值分析）
貝葉斯定理計算事務概率
散點圖協助趨勢預測分析
使用標靶圖查看趨勢
大數據回歸分析介紹
事務相關性分析--皮爾遜相關系數
相關分析與因果分析
邏輯樹分析方法驗證事務可行性
驗證性數據分析--用數據驗證決策
驗證性數據分析著重于對已有假設的證實或證偽，在快速發(fā)展的社會背景下，企業(yè)不能承受錯誤決策帶來的成本，也需要更快地找到可行的手段，這些，驗證性數據分析可以快速驗證決策，或者措施的正確性，可以協助使用更短的時間找到更合適的路徑。
詳細內容：
利用概率進行單樣本假設檢驗
雙樣本假設檢驗問題
假設分析法驗證結果正確性
AB測試與對比分析方法
驗證性數據分析與建模
數據分析價值的體現--數據分析報告
數據分析報告可以系統的將我們進行數據分析成就和結果展示給領導或客戶，好的分析報告可以起到畫龍點睛的效果，結構差的報告會將我們數據分析的工作和成就全部抹殺。本部分將分類從結構、重點，以及可能會踩的坑去介紹數據分析報告如何寫。
詳細內容：
通過一個例子看報告效果
四步走，做一份完美的報告
工作報告的通用結構
數據分析報告的各種目的報告結構
高質量報告的特點
典型的報告錯誤
經典報告案例展示
自動化運營管理與指標體系建設
開展數據分析，用數據說話，自然離不開一套標準。只有有了標準，我們才能通過數據得出好與壞的結論。有了標準，就可以借助技術手段，自動跟蹤指標，進行預警和提醒，降低工作強度，進行自動化管理運營。數據分析指標體系建立是否合適，可以說決定數據使用的成功與否。本節(jié)結合案例詳細介紹數據分析指標體系的建立方法，優(yōu)化過程。
詳細內容：
數據分析的基礎--數據分析指標
數據分析指標的建立方法
討論：自己手頭的3個關鍵指標是什么
數據分析指標體系的價值
指標體系賦能運營和產品開發(fā)
指標體系建立相關操作模型
指標體系的建立方法和過程
指標體系建立案例
數據獲取與治理--可以讓數據分析更有效
數據治理是傳統企業(yè)進行數字化的基礎工作，本小節(jié)詳細介紹進行數據治理依托的技術平臺，各自的使用場景，以及如何選擇。介紹數據收集的方式，適用場景，預處理和數據清除的內容。介紹數據治理開始的組織、流程、制度保障措施，數據治理的體系框架，完成對數據治理的完全認識，具備編寫數據治理實施方案能力。同時介紹主數據的設定和管理內容。期間通過不斷地討論和溝通，展示某些企業(yè)的方案案例，方便更好地掌握相關技能。
詳細內容：
數據和數據資產的概念
數據和數據有效性：數據被使用的基礎
數據收集方式（埋點、同步等）
數據預處理與數據清洗
數據持久化各級解決方案介紹
企業(yè)級數據治理介紹
數據分析思路--數據分析的道
數據分析的各種技術和模型，可以幫助業(yè)務快速了解業(yè)務，提高運營效率。但是，錯誤的方向和策略會導致相反的效果。在實際業(yè)務中，方法和思路是一個成熟數據分析人員的軟實力，正確的思路和策略，配合工具的使用，可以保障數據分析工作的方向正確，結果有效。
詳細內容：
數據分析的基礎是業(yè)務
數據分析結果服務于目標
數據分析要客觀，不能預設立場
數據分析要有結果和解決方案
數據分析三大分析思維
數據分析要形成指標和標簽體系

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