1. 數據分析基礎
l 數據分析的重要性
l 什么是數據分析?
l 數據分析面臨的挑戰
l 什么是數據挖掘?
l 統計分析與數據挖掘
n 統計分析與數據挖掘的聯系
n 統計分析與數據挖掘的區別
l 數據化管理的概念
l 數據化管理的四個層次
n 業務指導
n 營運分析
n 經營策略
n 戰略規劃
l 數據化管理的流程
n 分析需求
n 收集數據
n 整理數據
n 分析數據
n 可視化數據
n 報告數據
n 數據業務指標
2. 數據分析方法
l 對比分析法
n 對比分析法有什么用
n 如何使用對比分析方法
n 常用對比分析方式
n 對比分析注意事項
l 假設檢驗分析法
n 什么是假設檢驗分析法
n 假設檢驗分析方法有什么用
n 如何使用假設分析方法
n 假設檢驗分析方法注意事項
l 相關分析法
n 什么時相關分析法
n 相關分析法有什么用
n 如何使用相關分析方法
n 如何使用Excel實現相關分析
n 如何應用相關分析解決問題
l 多維度拆解分析法
n 多維度拆解分析法有什么用
n 如何使用多維度拆解分析方法
n 多維度拆解分析注意事項
l 分組分析法
n 什么是分組分析法
n 分組分析法有什么用
n 如何使用分組分析方法
n 分組分析注意事項
l 漏斗分析法
n 什么是漏斗分析法
n 漏斗分析法有什么用
n 如何使用漏斗分析方法
n 漏斗分析注意事項
3. 用數據分析解決問題
l 數據分析解決問題的過程
l 如何明確問題?
n 明確問題常見的錯誤
n 如何明確問題
l 如何分析原因?
l 如何提出建議
n 回歸分析
n 回歸分析應用
l 數據分析解決實際問題案例
4. 用數據可視化思維呈現數據
l 理清數據邏輯,凸顯數字價值
n 用事實思考挖掘隱藏在數字之中的真相
n 用圖表讓問題變得簡單,借圖表展開思路
n 掌握數據分析中的金字塔思維拆解數據迷蹤
n 關注核心數據指標,深挖問題背后原因
l 從數據圖表走向分析圖表
n 透過數據圖表分析業務核心本質
n 探尋數據背后的秘密,挖掘業務痛點
n 經典數據分析思路在圖表中的呈現
n 數據分析思維與圖表呈現的結合應用
n 跳出圖表看數據,多元視角看待業務問題
l 用設計思維讓圖表更友好
n 設計沒你想得那么難
n 知己知彼,先了解你的觀眾
n 六大原則讓圖表設計更友好
n 串聯圖表,講個好的數據故事
5. 企業的提質降本增效
l 提質降本增效的概念和目標
n 提升產品和服務質量,提高客戶滿意度
n 減少浪費和成本,節省資源
n 提高業務流程和員工效率
l 數據分析在提質降本增效中的應用
n 制定關鍵指標,如產品質量度量和服務滿意度
n 使用統計方法和工具來監控和改善質量
n 分析數據,減少流程中的浪費,提升效率
n 優化供應鏈和物流,降低成本
l 案例1:提升產品質量
n 使用數據分析方法來識別和解決質量問題
n 采用可靠性分析和預測模型預防產品故障
n 監測客戶反饋并進行實時改進
l 案例2:優化生產流程
n 分析生產數據,識別瓶頸和浪費點
n 應用工程統計和實驗設計來改進生產過程
n 提高生產線效率和產能,降低生產成本
l 案例3:提升員工效率
n 設定績效指標和個人目標
n 使用數據分析工具來評估員工表現和提供培訓
n 優化資源分配和業務流程,提升團隊效率
l 小結
n 總結數據分析在提質降本增效中的關鍵作用
n 強調數據驅動決策和持續改進的重要性
n 激發參訓者應用數據分析技術的動力
6. 數據分析工具應用
l Excel數據分析應用
l 永洪BI數據分析可視化
n 模塊1數字化轉型,路在何方?如何讓數據產生價值?
§ 定義業務問題
§ 數據分析與建模
§ 推進數據分析報告
n 模塊2數據準備
§ 鏈接數據源
§ 創建文件,界面認識,關聯操作,轉換操作
§ 將不同類型的數據進行整合,清洗
n 模塊3可視化應用
§ 表,自由表,交叉表
§ 柱線圖
§ 占比類圖形
§ 增強分析
§ 地圖可視化
§ 儀表盤,指標卡,選項卡
§ 氣泡圖,詞云,矩陣樹圖
§ 點圖,雷達圖,瀑布圖
n 模塊4交互式設計
§ 過濾與參數設置
§ 超鏈接,TPON
§ 聯動分析,同比,環比
n 模塊5報告設計
§ 設計封面及導航交互
§ 制作各子頁面及圖表對象