課程描述INTRODUCTION
商業(yè)智能分析
· 財(cái)務(wù)總監(jiān)· 財(cái)務(wù)主管· 財(cái)務(wù)經(jīng)理
培訓(xùn)講師：王小偉
課程價(jià)格：￥元/人
培訓(xùn)天數(shù)：1天
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
商業(yè)智能分析
課程背景：
這是一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)決定對(duì)策、數(shù)據(jù)改變未來(lái)的時(shí)代。無(wú)論是海量數(shù)據(jù)庫(kù)，還是一張簡(jiǎn)單的表格，都能進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、活用數(shù)據(jù)。
如果企業(yè)擁有并利用好了數(shù)據(jù)，在商業(yè)中就獲得了成功的制高點(diǎn)，企業(yè)的管理運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品、營(yíng)銷都與數(shù)據(jù)密切相關(guān)，通過(guò)營(yíng)運(yùn)商業(yè)數(shù)據(jù)的分析可以實(shí)現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化管理，幫助產(chǎn)品精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。但是，在實(shí)際的數(shù)據(jù)分析中，企業(yè)運(yùn)營(yíng)負(fù)責(zé)人往往會(huì)出現(xiàn)以下的問(wèn)題：
要做決策的時(shí)候沒(méi)有數(shù)據(jù)可用？
數(shù)據(jù)太多卻找不到頭緒？
數(shù)據(jù)如何管理，如何與運(yùn)營(yíng)結(jié)合在一起？
本次課程將從實(shí)際工作應(yīng)用出發(fā)，重點(diǎn)介紹利用Excel BI工具挖掘隱藏的數(shù)據(jù)價(jià)值，并掌握運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析的方法與技巧，特別是全新的數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建技術(shù)應(yīng)用讓學(xué)員對(duì)數(shù)據(jù)去偽存真，掌握數(shù)據(jù)主動(dòng)權(quán)，全面掌控?cái)?shù)據(jù)，為做決策提供有力的數(shù)據(jù)支持并做到快速反應(yīng)，為自已邁向商業(yè)智能分析打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
課程收益：
1. 建立正確的數(shù)據(jù)化管理意識(shí)，幫助團(tuán)隊(duì)提高數(shù)據(jù)化管理的能力
2. 掌握商業(yè)數(shù)據(jù)分析的思路
3. 學(xué)會(huì)從數(shù)據(jù)的角度進(jìn)行運(yùn)營(yíng)分析
4. 運(yùn)用Excel工具正確挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值
5. 了解并掌握Excel BI分析工具的使用
6. 從Excel快速邁入到商業(yè)智能
課程時(shí)間：2天，6小時(shí)/天
課程對(duì)象：想掌握Excel數(shù)據(jù)分析的職場(chǎng)人士與相關(guān)管理人員
課程方式：案例教學(xué)、老師互動(dòng)、課中輔導(dǎo)
注：學(xué)員電腦請(qǐng)?zhí)崆鞍惭b好Office2016及以上版本軟件
課程大綱
第一講：認(rèn)知——企業(yè)中的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析
一、認(rèn)清數(shù)據(jù)的本質(zhì)
1. 什么是數(shù)據(jù)
2. 數(shù)據(jù)分類與數(shù)據(jù)類型?數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化
3. 數(shù)據(jù)的維度與角度管理
二、數(shù)據(jù)分析的步驟
1. 不做無(wú)頭蒼蠅：目標(biāo)導(dǎo)向
2. 不要空白套白狼：數(shù)據(jù)收集
3. 不要急功近利：數(shù)據(jù)處理
4. 不要固守思維：數(shù)據(jù)分析
5. 不要無(wú)的放矢：數(shù)據(jù)呈現(xiàn)
三、數(shù)據(jù)分析的思路
1. 先總后分，逐層拆解
2. 抽絲剝繭，尋蹤問(wèn)跡
3. 內(nèi)涵外延，概念清晰
第二講：準(zhǔn)備——數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)加工
一、數(shù)據(jù)處理的第一步：獲取數(shù)據(jù)
1. 從不同數(shù)據(jù)庫(kù)獲取
2. 從文本獲取
3. 從web頁(yè)面獲取
二、 數(shù)據(jù)處理第二步：數(shù)據(jù)清洗
1. 清除數(shù)據(jù)中的垃圾
2. 處理重復(fù)數(shù)據(jù)
3. 數(shù)據(jù)邏輯的檢查：數(shù)據(jù)驗(yàn)證
三、數(shù)據(jù)處理第三步：數(shù)據(jù)加工比率分析
1. 數(shù)據(jù)計(jì)算
2. 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
3. 數(shù)據(jù)分類
4. 數(shù)據(jù)重組
5. 數(shù)據(jù)合并
第三講：建模：全新的數(shù)據(jù)分析技能和方法
1. 什么是數(shù)據(jù)模型
2. 如何建立數(shù)據(jù)模型
3. 理解數(shù)據(jù)模型中的關(guān)系
4. 利用Power Pivot創(chuàng)建多表數(shù)據(jù)模型
5. 生成超級(jí)數(shù)據(jù)透視表
6. 通過(guò)計(jì)算列和度量值構(gòu)建分析指標(biāo)
7. 利用超級(jí)數(shù)據(jù)透視表快速獲得數(shù)據(jù)見(jiàn)解
第四講：運(yùn)用：具體數(shù)據(jù)分析
一、比率分析
1. 熟悉數(shù)據(jù)集、創(chuàng)建計(jì)算列
2. 創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表的計(jì)算字段
3. 環(huán)比增長(zhǎng)率分析
4. 同比增長(zhǎng)率分析
5. 創(chuàng)建交互式KPI告警報(bào)告
二、Top N對(duì)比分析
1. 排名分析
2. 訂單分組分析
3. 創(chuàng)建TopN篩選對(duì)比分析（大客戶分析）
三、結(jié)構(gòu)占比分析
1. 產(chǎn)品/客戶分類分析
2. 交互式占比分析
四、歷史趨勢(shì)分析
1. 快速開(kāi)展歷史趨勢(shì)分析
2. 累計(jì)至今趨勢(shì)分析
五、客戶留存轉(zhuǎn)化分析
1. 構(gòu)筑客戶價(jià)值模型
2. 逐年流失客戶計(jì)算
3. 流失轉(zhuǎn)化分析
第五講：呈現(xiàn)——用圖表讓數(shù)據(jù)開(kāi)口說(shuō)話
一、什么情況下需要用到圖表
1. 揭示數(shù)據(jù)規(guī)律
2. 促進(jìn)溝通、有效說(shuō)服
3. 專業(yè)素養(yǎng)呈現(xiàn)
二、圖表(可視化對(duì)象)使用的選擇方法
1. 比較
2. 分布
3. 構(gòu)成
4. 聯(lián)系
三、專業(yè)圖表的5個(gè)特征
四、具體問(wèn)題具體分析，圖表要這樣用
1. 柱形圖與條形圖數(shù)據(jù)分析
2. 折線圖數(shù)據(jù)分析
3. 餅圖數(shù)據(jù)分析
4. 散點(diǎn)圖數(shù)據(jù)分析
5. 瀑布圖數(shù)據(jù)分析
五、交互動(dòng)態(tài)分析圖表制作
1. 動(dòng)態(tài)分析圖的制作方法
2. 控件的使用
3. 交互式分析圖的制作方法
第六講：呈現(xiàn)——用圖表讓數(shù)據(jù)開(kāi)口說(shuō)話
一、升級(jí)工具，讓數(shù)據(jù)成為你的力量
二、下一站：商業(yè)智能分析工具Power BI 是未來(lái)
商業(yè)智能分析
轉(zhuǎn)載：http://www.moqiwei.com/gkk_detail/242995.html
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