课程概览
大数据
Office办公
课程时长：
2天，6小时/天
框架：
授课形式：
适用场景：分析单一指标的构成，作为优化的参考
适用场景：分析两个或者多个类别之间的差异，例如：
适用场景：对定性类的结果数据进行分析，例如：
招投标
实战演练：客户违约分析，客户违约的主要原因是什么？
根据分析结果，如何降低风险？
使用场景：对业务流程或者运营过程进行分析，属于过程分析法，例如：
使用场景：分析数据的周期特征和趋势特征，例如：
学习目标
使学员学会用数据思维看业务做管理
使学员掌握不同场景应该使用什么分析方法
使学员正确使用工具高效迅速的完成分析
课程准备：
再高级的分析思维如果不能落地，那么都是空中楼阁。
认为简单的分析用Excel就可以完成的想法忽略了一个事实：目前基于Excel建立的分析体系，重复性的工作太多，将会极大的浪费人力成本，而且Excel的单元格自由度太高导致很容易出现数据错误，留下长期的隐患。
因此本课程开始之前请与老师沟通以下内容：
- 1. 贵公司已经投入使用的分析工具是什么？
- 2. 学员的岗位和基础
- 3. 培训希望达成哪些目标
老师将根据沟通的结果定制学习的方案，并共同协商使用的工具。
课程大纲
课程第一阶段：数据分析流程解析
1. 实战演练
这是重要的导入案例，让学员深刻体会，为什么设定正确的分析目标，建立模型非常重要。
a) 数据背景介绍：刚成立2年的事业部为什么惨遭解散
b) 请使用提供的数据，分析该事业部经营过程中存在的问题
2. 怎么看数据：数据分析的全流程解析
本小节是数据分析思维的重点，将结合企业的商业模式、生命周期理论、分析模型等方面进行阐释。
通过展示本课程将完成的分析仪表盘，来和分析流程相对应，让学员体系化的理解数据分析过程。
a) 目标设定
b) 模型建立
c) 数据获取
d) 数据清洗
e) 数据分析
f) 数据挖掘
g) 可视化呈现
h) 模型迭代
3. 用什么看数据-主流分析工具简介
a) 数据获取阶段的工具
b) 数据清洗阶段的工具
c) 数据分析阶段的工具
d) 数据挖掘阶段的工具
e) 可视化呈现阶段的工具
课程第二阶段：数据治理极简入门
本阶段的内容对日后的分析效率将造成极大影响。
调查显示，多数的分析工作，准备数据（包括数据的获取、整合、清洗、转换）要占到80%以上的时间。
学会管理数据的技巧，将极大影响分析的效率。
第二阶段的目标将帮助学员掌握数据的治理技巧，让每个月的数据分析变的简单，让数据清洗变的自动化。
1. 大数据带来的挑战
a) 文件太大Excel打开都要卡死
b) 多个来源的数据需要整合才能分析
c) 数据质量成问题，几万行数据哪里有问题都不好检查，错误太多都不太想分析了
d) 这个月整完了，下个月又要来一次，实在提不起心气认真分析
2. 极简数据治理方法
a) 建立树形的数据保存机制
b) 善用工具执行数据质量检查
c) 学会数据库的思维，懂得建立表关联（并非VLOOKJUP）
d) 将本月的数据清洗的过程作为模板直接套用到下个月才是王道
3. 数据治理案例实战
基于数据的树形结构建立数据清洗模板，让数据的准备过程自动化
课程第三阶段：数据分析方法
没有最好的，只有适合的。
不同的分析场景适合的分析方法不一样。
本部分把大多数部门的分析场景加以抽象，介绍适合本场景的分析方法，并通过场景的演练让学员快速掌握。
- 1. 结构分析
课程设计：
散兵游勇式的学习必然导致点子式的分析，分析的成果时好时坏完全看运气。
系统的学习才能使学员从一开始就建立体系化的分析模型，并通过反复迭代日趋完善。
本课程帮助学员体系化的学习
数据分析
的知识，从三个方面来讲授：
1. 数据分析
框架：
- 2. 数据分析思维
- 3. 数据分析方法
应用场景
分析单一指标的构成，作为优化的参考
a) 收入来源分析
b) 成本结构分析
c) 细分客户群体的构成分析
d) 设备故障的各种原因构成分析
结构分析通常使用可视化分析方法进行分析，可以使用树形分析法对不同的层次进行表达。
实战演练：对本年度经营收入按经营大小区域进行分析，并对比3种可视化图表的效果
- 2. 差异分析
分析两个或者多个类别之间的差异，例如：
a) 业绩低于去年同期或者业绩低于预算是什么原因？
b) 业绩提升的主要因素是地域、产品、时段还是其他
c) 人力成本提升了，主要发生在哪些项目？
d) 库存增加了，主要增加在哪里？
差异分析一般使用可视化分析方法分析数据，根据目标设计多维分析仪表盘进行分析，根据选择的工具，也可以使用智能分析方法进行自动进行辅助分析。
实战演练：收入增长未达预期，请分析数据，并对结果进行解释
- 3. 影响因子分析
对定性类的结果数据进行分析，例如：
a) 为降低离职率，分析影响员工离职的重要因素，是绩效、工作时长、满意度、薪资、入职时间，或是其他的要素
b) 投标的成功率只有30%，分析影响因子是订单金额、
招投标
公司、区域、投标人、方案设计者、客户类型，还是其他，重要性的排序是什么？
c) 客户投诉增加，区域、产品、批次、网络、使用体验，哪几个是首要因素
影响因子分析一般使用数据挖掘方法。
实战演练：客户违约分析，客户违约的主要原因是什么？根据分析结果，如何降低风险？
- 4. 流程分析
对业务流程或者运营过程进行分析，属于过程分析法，例如：
a) 客户网站购买行为分析
b) 线下交易过程分析
c) 客户服务过程分析
流程分析一般使用OSM模型对业务进行分解，消费者业务使用AARRR或者RARRA模型进行拆解
实战演练：根据过程数据绘制漏斗图
- 5. 时间序列分析
分析数据的周期特征和趋势特征，例如：
a) 分析客户需求是否有周期性特征
b) 销售量的历史趋势分析
实战演练：对比几个不同产品的销售趋势有什么区别
教学方式
课程由理论讲解+现场实战演练组成。