【课程背景】
当下,数字化已经是各行业快速发展的基础,数据作为最新的生产要素,将会发挥更大的作用。数据分析技术,作为数据最基础的使用技术,使用成本最低,获得效益最大。通过数据分析技术,可以实现管理运营数字化,可以更透彻的了解公司和业务,可以更快速的找到日常工作中的问题原因,可以更高效的应对市场变化。
数据分析,最重要的是数据思维,有了数据思维可以更深刻的理解业务,数据思维需要一定的训练,就可以掌握。有了数据思维,再掌握基础的数据分析方法和简单地数据分析工具,就可以将数据分析应用到工作中,很快能够得到效果。
有了初步的数据分析工作,配合数据治理、自动分析工具或产品,建立起数据分析指标体系,形成企业管理运营分析架构,就可以实现运营管理数字化、自动化,可以及时发现问题,优化管理,提高企业效率,提高市场反应速度。实现企业的快速增长。
除了做好数据分析挖掘,还需要能够直观的表达出发现的问题,能够用数据表达业务,这就涉及到数据分析报告的编写,以及直观数据分析图表的应用。
本课程结合实际案例,介绍如何进行数据思维的培养,如何建立企业和部分的指标体系和管理运营分析框架。这些可以协助企业和个人增长数据分析能力和业务处理能力,介绍如何使用Excel配合报表和业务平台,进行日常业务分析。介绍常用的数据分析方法和基础的统计分析知识,结合这些技能,可以更好地描述业务和问题,可以更准确、快速的定位业务问题,找到原因,给出解决方案。最后介绍数据分析结果的展示,报告的编写,各种报表的作用和生成方式,以及数据分析报告如何编写。
培训完成后,基本上就具备了整体的数据分析能力,可以快速开展相关业务工作。
【课程收益】
培训完结后,学员能够:
【课程对象】对数据分析需要的人员
【课程时长】3天 (6小时/天)
【培训方式】培训采用多种方式组合,有理论的讲授、方法的模拟实践、工具的实操和头脑风暴的讨论实践。
【课程大纲】
本部分主要介绍数据思维,数字化过程中,数据体现价值,最基础的就是要相关人员具备数据思维。不仅仅是技术人员,所有业务人员、管理人员都应该具备有数据思维,才能更好地利用数据。数据思维更是数据分析人员的基础能力,不具备数据思维是不能做数据分析工作的。数据思维也有利于员工更好地理解业务,数据思维,需要后期进行特定的培养,课程将结合案例,介绍如何进行数据思维的培养。
详细内容:
数据分析介绍与指标体系建设(2小时)
开展数据分析,用数据说话,自然离不开一套标准。只有有了标准,我们才能通过数据得出好与坏的结论。有了标准,就可以借助技术手段,自动跟踪指标,进行预警和提醒,降低工作强度,进行自动化管理运营。数据分析指标体系建立是否合适,可以说决定数据使用的成功与否。本节结合案例详细介绍数据分析指标体系的建立方法,优化过程。
详细内容:
方便实用的数据分析方法,可以再日常工作中有效提升工作效率。同时,智能化、自动化、可定制的分析报表平台,更能有效提高企业整体的运营效率。本小节详细介绍Excel、Python、BI等多种数据分析技术,介绍他的优势和劣势,适用场景等。在日常工作中,有效的数据分析方法,更能帮助大家解决日常业务问题。本小节选取了10种典型的数据分析方法,结合案例,详细进行介绍,以便在工作中可以选取有效的数据分析方法,优化任务,提高运营。
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Excel是最简单实用的数据分析工具,掌握了Excel,可以完成日常80%的数据分析工具。本小节介绍基本的Excel使用基础,为后边课程中Excel的应用打下基础。
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用数据描述业务,可以更清晰的说明业务。数据分析挖掘结果,通常是枯燥的,借助图表,可以更加直观的展示数据分析结果,可以让目标对象更容易理解数据分析的结果。部分分析,图表也可以让分析师更容易找到规律和问题,如散点图。本小节详细介绍每种图表的常规用途,变形类型,以及通过案例展示,如何通过Excel等工具实现。
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数据治理是传统企业进行数字化的基础工作,本小节详细介绍进行数据治理依托的技术平台,各自的使用场景,以及如何选择。介绍数据收集的方式,适用场景,预处理和数据清除的内容。介绍数据治理开始的组织、流程、制度保障措施,数据治理的体系框架,完成对数据治理的完全认识,具备编写数据治理实施方案能力。同时介绍主数据的设定和管理内容。期间通过不断地讨论和沟通,展示某些企业的方案案例,方便更好地掌握相关技能。
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