課程背景

隨著管理的精細化，數據成為管理中越來越重要的元素，“沒有數據、沒有改

進、沒有管理”的概念深入人心，數據統計與分析是企業管理的基本內容，進

而出現了數據挖掘與分析的全新概念。

然而遺憾的是，數據處理工作或者以其晦澀乃至可怕的統計學背景變得面目

可憎、或者因分析不當或效率低下變得可有可無、或者因浩如煙海的信息變

得失去方向、或者因脫離行業實際變得無法落地、或者因無法及時正確使用

軟件而變得重點失當。

因此如何使數據處理變得中肯、可比、準確、時效、可靠、清晰成關注的重

心，這不但需要對數據分析的深刻理解，而且需要對企業管理和行業知識有

足夠的經驗、對統計學能抓住重點、對相關軟件熟練操作、對講解方式能做

到深入淺出——這不但是對老師的全面要求，也是學員學習的收獲。

數據分析能力的提高除了需要掌握數據挖掘的理論和常見套路之外，電腦軟

件的有效使用也頗為關鍵。然而遺憾的是，軟件的使用目的本來是提高效

率，但可惜結果往往適得其反，比如作為廣泛使用的辦公軟件MS Excel，實

際中經常存在較多的不合理使用方法，使得制作效率低下、界面雜亂、移植

困難，增加了工作負擔；

&統計表明，一般人掌握的Excel功能不到總數的20％，這不但使軟件的使用

事倍功半，而且造成了對Excel的畏難情緒，導致整體改善緩慢、負擔沉

重，有違軟件使用的本意；

這些問題看似簡單，但解決起來需要結合文檔用途、操作技巧、宣講手法、

心理分析等知識，還需要一定的大局觀和工業經驗，圓滿的解決并非易事；

顯然相關的培訓必不可少——成功的數據挖掘與分析培訓不但可以提高日常

工作的績效、而且可以深化企業管理的精細化，這一切在信息時代顯得尤為

重要！

課程對象

管理人員

業務骨干

數據分析人員

課程收益

學習數據挖掘的理念

熟悉常見的處理套路

掌握常用軟件的使用

解決學員的具體問題

提高相關的工作績效

本課程解決的典型具體問題列舉——

1. 如何策劃營銷數據調查并進行置信度分析

2. 如何進行商業數據指標設定

3. 如何利用數據進行商業競爭分析

4. 如何讓構建利于分析的數據流

5. 數據處理規范，認識一維表的重要性

6. 識別哪些數據是真實的、哪些數據可能是編造的

7. 回歸，通過歷史數據歸納出業務發展的精確數學模型

8. 預測，通過已有數據得出下一個業務周期最可能的數據表現

9. 如何從眾多指標中找出關鍵點

10. 如何中影響指標的眾多因子中找到最重要的

11. 如何正確分析競爭對手數據

12. 如何進行統計學上有效的抽樣調查

13. 如何利用Excel的軟件進行高效數據挖掘

14. 如何快速制作數據分析報告

15. ……

授課方式

系統講述、深度剖析與典型個案借鑒相結合

原理講解和實操相結合、理論與實際相結合

課程特色

本課程綜合數據分析原理、統計學知識、企業管理、客戶需求分析、問題解

決方法、理工科思維方式，理論聯系實際，系統講解數據數據處理的原理、

技能及問題解決套路，深入淺出、通俗易懂地闡述了深奧晦澀的統計學知

識，結合典型案例和相關軟件，化繁為簡，使學員在輕松的氛圍中系統掌握

數據處理知識，增強技能的和信心。

同時本課程強調了數據規范的重要性、強調了系統思維方式的重要性，使學

員在掌握數據處理技能的同時養成全面思考的習慣。

課程時長

2天

課程大綱