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王贵友:向数据要结果 ——数据分析思维与Excel高效数据分析实战技巧

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课程概要

培训时长 : 5天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 文案写作

课程编号 : 27622

面议联系老师

适用对象

各企业总经理及销售、行政、市场、人力资源、技术等岗位的管理人员,以及一切想掌握Excel数据分析的职场人士与相关人员。

课程介绍

一、课程背景

大数据时代,如何更好利用数据是企业提升竞争力的必备手段,如果能够充分挖掘数据背后的价值与意义,对于企业的快速发展与成长有着不可估量的作用与帮助,因此在大数据时代如果企业不重视数据分析,可能在未来的竞争之中就处于被动的地位,那么我们在日常工作和生活中,怎么样能够轻松进行数据分析呢?其实只要我们使用Excel进行数据分析,就可以满足我们许多岗位对数据分析的需求,从而更好的发现数据的潜在价值并灵活应用数据,从而帮助企业做出正确的决策,快速杀出重围,取得骄人成绩。

但是大部分的职场人士并不太清楚如何更好的进行数据分析,更未掌握数据分析的方法与技巧,故本课程旨在提升大家利用Excel来快速完成数据分析,挖掘数据的商业价值,主要从以下内容进行开展:数据高效处理、数据相差分析以及回归分析、如何对数据进行预测分析、如何对数据进行利润最大化或成本最小化的分析等,帮助大家能够在收集、整理、分析数据的基础上做出的决策更科学、更准确、更合理。

二、课程收益

  1. 掌握数据分析常用方法与思维;
  2. 提升Excel数据处理与数据分析能力
  3. 完美呈现商务数据,让分析一目了然;
  4. 数据分析报告编写技巧与方法

三、授课对象

各企业总经理及销售、行政、市场、人力资源、技术等岗位的管理人员,以及一切想掌握Excel数据分析的职场人士与相关人员。

四、课程时间

本课程标准时长为5天,每天6小时,具体各根据各企业需求进行定制。

五、课程大纲

第一部分、谋略先行——掌握数据分析方法与思维(第一天)

1.数据分析意义

  1. 大数据时代数据的重要性
  2. 数据分析对企业的应用价值
  3. 数据分析三大作用与目的

2.数据分析业务指标

  1. 业务指标的重要性
  2. 如何形成业务指标体系
  3. 北极星业务指标的确立及重要性

3.数据分析基本思路养成

  1. 如何确定数据业务分析指标
  2. 如何确定指标的判断标准
  3. 常见的数据分析套路与误区
  4. 数据分析的基本常用推理逻辑
  5. 利用案例掌握基本的数据分析思路

4.常用数据分析方法

  1. 多维度拆解分析方法
  2. 何为多维度拆解分析法
  3. 多维度拆解分析应用步骤
  4. 对比分析方法
  5. 对比分析应用场景
  6. 对比分析方法的应用方法
  7. 周期性分析方法
  8. 周期性分析方法的含义与概述
  9. 周期性分析应用场景与分析技巧
  10. 结构分析方法
  11. 结构分析应用场景
  12. 结构分析应用案例分析
  13. 分层分析方法
  14. 分层分析方法的概念与应用
  15. 利用分层分析进行数据分析
  16. 相关性分析方法
  17. 相关性分析应用场景
  18. 相关系数计算与应用技巧
  19. 矩阵分析方法
  20. 矩阵分析的应用方法与技巧
  21. 矩阵分析的应用案例
  22. 漏斗分析方法
  23. 漏斗分析应用场景与技巧
  24. 标签分析方法
  25. 标签分析应用场景
  26. 标签分析应用案例分析技巧
  27. 时间序列分析方法
  28. 时间序列分析的概念与应用
  29. 时间序列分析在数据预测中的应用
  30. 回归分析方法
  31. 回归分析的分类及应用场景
  32. 如何实现回归分析
  33. 如何利用回归模型进行数据预测分析

5.数据质量分析

  1. 定性数据分析
  2. 定量数据分析
  3. 定时数据分析
  4. 数据质量分析的四个维度

第二部分、技高一筹——Excel高效数据处理与分析(第二天)

数据处理必备技巧

  1. 2秒高效规范10万行数据格式不规范问题
  2. 3秒给1万空白单元格填充不同内容
  3. 1秒高效核对两列10万行数据技巧
  4. 3秒高效生成10万个不断行的序号列

2.数据高效处理技巧

  1. 妙用条件格式实现数据自动化管理
  2. 自动化高亮显示符合条件的数据
  3. 快速高亮显示未来1个月内符合条件数据
  4. 自动化核对两表数据的智能技巧
  5. 数据汇总技巧大放送
  6. 3秒表完成100个数据表汇总
  7. 5秒实现多表结构不同的数据表汇总

3.必知函数应用技巧

文本函数的应用案例(Text、Mid、Textjoin等)

第三天

逻辑函数的应用案例(if、IFS等)

日期函数的应用案例(Datedif、Edate等)

查找与引用函数应用技巧((X)Lookup、Match、Index、Indirect等)

汇总函数应用技巧(sumProduct、Sumif(s)、Countif(s)等)

新版实用函数(Map、Reduce、Filter)

第三部分、一目了然——数据分析与可视化呈现(第四天)

多快好省——Excel透视表分析

  • 使用透视表的前提条件
  • 灵活调整数据透视表布局
  • 各类百分比数据分析的实现技巧
  • 同比环比数据分析实现很快速
  • 利用分组灵活实现财务数据区间统计
  • 按年月季度汇总分析数据很高效
  • 计算字段与计算项在透视表的应用场景与技巧
  • 利用切片器实现透视表的动态查看

2.一目了然——Excel图表可视化呈现

  • 与众不同的图表让你从此与众不同
  • 高大上的Excel组合图表如何实现
  • 动态图表可以轻松实现
  • 设计Excel仪表板应懂的规范要求
  • 迷你图让数据展示更直观

第四部分、有据可依——数据分析报告的编写

如何写数据分析报告

  • 数据分析报告的重要性
  • 数据分析报告编写过程
  • 数据分析报告应包含的几个部分
  • 优秀数据分析报告5大建议
  • Excel图表在PPT中如何优美呈现
  • PPT数据分析报告如何编写
  • 第五部分、综合演练与成果展示(第五天)
  • 通过综合案例输出分析成果

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一、课程背景大数据时代,如何更好利用数据是企业提升竞争力的必备手段,如果能够充分挖掘数据背后的价值与意义,对于企业的快速发展与成长有着不可估量的作用与帮助,因此在大数据时代如果企业不重视数据分析,可能在未来的竞争之中就处于被动的地位,那么我们在日常工作和生活中,怎么样能够轻松进行数据分析呢?其实只要我们使用Excel进行数据分析,就可以满足我们许多岗位对数据分析的需求,从而更好的发现数据的潜在价值并灵活应用数据,从而帮助企业做出正确的决策,快速杀出重围,取得骄人成绩。但是大部分的职场人士并不太清楚如何更好的进行数据分析,更未掌握数据分析的方法与技巧,故本课程旨在提升大家利用Excel来快速完成数据分析,挖掘数据的商业价值,主要从以下内容进行开展:数据高效处理、数据相差分析以及回归分析、如何对数据进行预测分析、如何对数据进行利润最大化或成本最小化的分析等,帮助大家能够在收集、整理、分析数据的基础上做出的决策更科学、更准确、更合理。二、课程收益掌握数据分析常用方法与思维;提升Excel数据处理与数据分析能力完美呈现商务数据,让分析一目了然;数据分析报告编写技巧与方法三、授课对象各企业总经理及销售、行政、市场、人力资源、技术等岗位的管理人员,以及一切想掌握Excel数据分析的职场人士与相关人员。四、课程时间本课程标准时长为2天,每天6小时,具体各根据各企业需求进行定制。五、课程大纲第一部分、谋略先行——掌握数据分析方法与思维1.数据分析意义大数据时代数据的重要性数据分析对企业的应用价值数据分析三大作用与目的2.数据分析业务指标业务指标的重要性如何形成业务指标体系北极星业务指标的确立及重要性3.常用五大数据分析方法多维度拆解分析方法何为多维度拆解分析法多维度拆解分析应用步骤对比分析方法对比分析应用场景对比分析方法的应用方法假设检验分析方法(归因分析)假设检验分析方法应用步骤假设检验分析应用场景相关性分析方法相关性分析应用场景相关系数计算与应用技巧漏斗分析方法漏斗分析应用场景与技巧回归分析方法回归分析的分类及应用场景如何实现回归分析4.数据质量分析定性数据分析定量数据分析定时数据分析数据质量分析的四个维度准确性异常值缺失值重复值5.数据分析三大步骤描述现状诊断原因提出建议或方案成果输出1:综合实战:根据所给场景梳理数据分析流程第二部分、技高一筹——Excel高效数据处理与分析1.数据处理必备技巧2秒高效规范10万行数据格式不规范问题3秒给1万空白单元格填充不同内容1秒高效核对两列10万行数据技巧3秒高效生成10万个不断行的序号列2.数据高效处理技巧妙用条件格式实现数据自动化管理自动化高亮显示符合条件的数据快速高亮显示未来1个月内符合条件数据自动化核对两表数据的智能技巧数据汇总技巧大放送3秒表完成100个数据表汇总5秒实现多表结构不同的数据表汇总3.必知函数应用技巧文本函数的应用案例(Text、Mid等)日期时间函数应用案例(Weekday、Edate等)逻辑函数的应用案例(ifs等)查找与引用函数的应用技巧(Indirect、Index等)汇总函数应用技巧(countif(s)、Sumproduct等)4.数据透视表的分析方法用数据透视表的三部曲越多数据用透视表越比公式快透视表应用的八字技巧同比与环比分析应用技巧5.Excel图表会说话数据分析图表在于你要呈现的目的不一样的图表来自于不一样数据源对比分析的图表设计方法与技巧趋势分析的图表设计方法与技巧动态灵活的图表分析成果输出2:综合实战:根据所给数据完成数据分析看板第三部分、有据可依——数据分析报告的编写如何写数据分析报告数据分析报告的重要性数据分析报告编写过程数据分析报告应包含的几个部分优秀数据分析报告5大建议Excel图表在PPT中如何优美呈现PPT数据分析报告如何编写
• 王贵友:所见即所得——Power BI数据分析与可视化呈现技巧
课程背景Power BI 是一种商业分析解决方案,可帮助对数据进行可视化、在组织中共享见解、或将见解嵌入应用或网站中。Power BI 是软件服务、应用和连接器的集合,它们协同工作以将相关数据来源转换为连贯的视觉逼真的交互式见解。 数据可以是 Excel 电子表格,也可以是基于云和本地混合数据仓库的集合。 借助 Power BI 可以轻松连接到数据源,可视化并发现重要内容,并根据需要与他人共享,可以轻松连接到数百个数据源,并使用实时仪表板和报表对让数据变得生动。如果你遇到以下问题,不妨试试PowerBI:数据量百万行级但又不想使用数据库Excel实现图表太复杂并且不方便实现交互式有大量的工作表或工作薄想进行汇总并相关快速灵活分析数据并直观呈现要的效果如果遇到以上的问题,Power BI可能是你非常理想的一款解决方案,它可以轻松处理大量数据并以最直观交互的方式呈现丰富的视觉效果,从数据快速处理到数据快速建模,以及最后的数据视觉化呈现,Power BI都非常容易上手且达到你工作中的数据分析与可视化的目的,帮助你更快进行业务决策。课程收益掌握Power BI快速规范与处理数据的技巧;掌握Power BI对数据进行建模以及分析的技巧;掌握Power BI快速实现数据可视化的方法;授课对象各企业总经理及销售、行政、市场、人力资源、技术等岗位的相关人员,以及一切想掌握Power BI的职场人士与相关人员。课程时间本课程标准时长为2天,每天6小时,具体各根据各企业需求进行定制。课程大纲易如反掌——Power BI高效清洗与处理数据Power BI简介Power BI与Excel的关系与差异必知的Power BI的四步工作流程认识Power BI三种工作视图作用实战第一个Power BI全流程案例利剑在手——Power BI高效处理数据利器(Power Query)Power BI数据获取的方法从文件、数据库、Web等多种方式获取数据源理解Power Query在数据分析中的功能数据的获取与数据转换必知思路与技巧数据清洗的必备技巧规范化数据格式的方法高效利用Power Query进行数据清洗重复数据与空白数据处理技巧高效解决Excel不能轻松解决的列拆分高效处理数据常用技巧透视与逆透视在处理数据源的强大意义合并单元格等不规范数据源快速规范处理技巧二维表快速整理成规范数据源的必备技巧数据分组在数据处理中的应用技巧大量数据表的数据汇总可以动态实现合并查询与追加查询的意义与方法多文件夹多表数据汇总技巧1键完成200个工作薄数据源的汇总利用M函数处理数据的常用技巧M函数语法简介Table、List、Record在M函数的应用技巧常用M函数应用技巧(List.Sum、Table.Group、Text.Remove、Text.Combine、Text.Split等)牵线搭桥——Power BI数据建模(Power Pivot)快速认识数据建模的必知知识数据模型规范设计要求轻松建立与编辑多表之间的关联关系在 Power Pivot 中关系图视图中创建与管理关系常见可视化图表应用场景与常见格式的设置方法全方位认识度量值与计算列利用文件夹正确管理度量值的技巧DAX公式大揭秘DAX公式意义及语法简介DAX重要应用环境上下文的理解与认知行上下文与筛选上下文区别与应用技巧利用DAX创建计算列与计算度量值常用DAX函数在数据分析中的技巧Power BI中常用的DAX函数Power BI中最重要的函数——Calculate函数开启筛选与计算引擎Filter函数按需筛选设置计算的上下文ALL、Allselected等函数灵活应用利用信息函数hasonevalue等解决数据分析问题构建日期表的常用3种方法时间智能函数灵活处理日期数据分析认识IF与SWITCH两大逻辑函数分析数据SUMX等X家族行上下文函数逻辑与技巧利用VAR变量简化DAX公式常用的数据分析问题占比分析排名分析分组分析图会说话——数据可视化的综合应用(Power View)数据可视化面板的组成及简介常用可视化图表的应用思路熟悉内置的可视化常用图表的设置技巧(折线图、瀑布图、柱形图、组合图等)了解常用的第三方图表意义与作用成果输出1:案例实战——根据数据建立数据分析仪表板成果输出2:案例实战——从数据到可视化报告实现数据分析的全流程结果输出与发布了解Power BI服务工作机制发布与共享Power BI分布作品
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