陈代友：《经营分析：思路、方法、应用与工具》

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课程概要

培训时长 : 2天

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课程分类 : 培训开发

课程编号 : 11822

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本课程适合需要经营数据分析的各职能部门负责，如人力、采购、生产、销售、财务人员

适用对象

人力、采购、生产、销售、财务人员

课程介绍

《课程背景》

大数据时代，随着大数据技术的广泛运用，越来越多的企业利用数据分析、处理和决策，提升管理效率和价值创造能力。企业各职能岗位的数据分析人才和分析技能需求和期望大幅增长，对管理者的数据分析力，数据敏感性提出新要求。

本课程立足企业交易数据分析现实需求，“授人以渔”的理念教授学员数据分析的思路、方法、工具和实操，并辅以实际分析案例。通过本课程的学习，可以提升企业的数据治理和数据应用能力，助力科学的经营管理决策。

《课程收益》

A、掌握一种方法——发现问题、分析问题、解决问题的方法

B、学会一项工具——学会运用EXCEL分析、PPT展示报告

C、掌握一种技巧——经营数据分析和报告的技巧

D、树立一种观念——数据是有价值的经济资源

《课程特色》

本课程不是单纯讲授数据分析的课程，而是着眼于经营数据价值利用分析的方法论，突出表现为：一是聚焦不同的分析目的、目标选择不同分析思路、方法和工具；二是“授人以鱼不如授人以渔”理念，为学员提供一套从数据分析中发现问题解决问题的方法论；三是适用和实用角度出发，研讨与案例结合学习。

《课程对象》

本课程适合需要经营数据分析的各职能部门负责，如人力、采购、生产、销售、财务人员

《课程时长》

本课程最佳时长2天

《课程大纲》

PART 1：用数据治理企业助力价值创造

经营数据分析的两大功能：发现功能和评价功能
1. 发现问题/识别机会

——综合案例2：背景资料

——课堂研讨1：发现问题/识别机会

评价的两个维度：绩效和健康

——课堂研讨2：如何评价A公司2018年经营绩效和健康状况

让发现问题、分析问题和解决问题成为你的强项

认清问题的本质，厘清问题的类型
1. 经营数据分析目的

2.1. 问题的本质是“差距”

（1）现实差距：目标与实际的差距

（2）预期差距：现状与预期的差距

2.2. 区分问题的类型

（1）保持现状型问题

（2）防范潜在型问题

（3）追求理想型问题

PART 2：企业经营数据分析的目的与目标

1.1追溯——问责、动因、事实

1.2监控——监督、检查、评估、监控、检测

1.3洞察——发现规律、问题、本质

1.4商机——发现机会

1.5预测——预判、预警、预谋、谋定而后动

经营数据分析目标

2.1范围目标——确定数据收集、分析的口径

2.2精度目标——确定数据分析的准确程度，提升分析效率

2.3 质量目标——质量目标的八个维度

PART 3：企业经营数据分析的思路与方法

3.1. 企业经营数据分析方法

3.1.1. 数据对比与对标

3.1.2. 数据分类与类型

3.1.3. 数据结构与结构化

3.1.3. 逻辑论证

相关性与相关系数分析
数据处理与数据清洗
逻辑树的构建

3.2. 企业经营数据分析思路

3.2.1界定问题（Frame)

弄清楚分析工作的背景、目的、目标、用途和具体要求，界定是分析是否有效的最关键步骤。

工具：界定问题表

——课堂练习：完成界定问题表

3.2.2明确关键问题

工具：按照MECE规则构建议题树

——课堂练习：编制2021年资本效能分析报告例，明确关键问题和议题树

3.2.3正确设定财务分析的具体课题

——案例7：设定ROE下降问题的具体课题

3.2.4 形成基本假设

工具：情景分析
技巧：关注重要性、相关性

3.2.5 制定计划（Plan）

工具：流程图和计划表
技巧：流程图和计划表融合

——案例8：分析报告的工作计划表

3.2.6 收集数据（Collect)

技巧：通过草图呈现必要数据

——案例9：成本分析报告数据

3.2.7逻辑论证

工具：MECE/逻辑树/因果关系/Excel
技巧：重视关键性证据，区分证据相关性、合理保证

——案例10：成本分析报告逻辑论证

3.2.8、撰写报告（Report)

工具：金字塔原理/写作原则
技巧：TOPS

——案例：成本分析报告

PART 4：企业经营数据分析的工具与应用

人力数据分析
1. 人力效能分析
2. 人力结构分析
营销数据分析
1. 客户分析
2. 产品/服务分析
3. 市场分析
4. 渠道分析
5. 人力效能分析
供应数据分析
1. 供应周期分析
2. 供应质量分析
3. 供应成本分析
4. 最佳采购量分析
5. 采购效能分析
生产数据分析
1. 产量分析
2. 品质分析
3. 成本分析
4. 交货期分析
5. 生产效能分析
6. 人力效能分析
经营决策分析
1. 本•量•利分析
2. 边际分析
3. 定价分析
4. 投资决策分析

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