|
《数据的力量》 【课程背景】 随着中国经济的纵深发展，管理精细化的要求不断提高，企业管理需要更科学充分的 数据分析支撑。面对海量的经营数据，企业各级管理人员都需要采用正确的 数据分析思维方法，发掘隐藏在用户与业务数据中的高附加值信息资源。在当前信息技术日新月异的背景下，数据已经渗透到各行各业，为 质量管理带来了新的挑战和机遇，如何应对挑战，把握新机遇？本次课程将围绕“数据的力量”这一话题进行深入的探讨。 本次课程将分层次介绍数据在 质量管理各个阶段的应用，包括数据的收集和管理、即时分析和响应以及基于统计学的 大数据分析。希望能够抛砖引玉，给大家带来一点点启发，不断的把各种 数字化工具应用到工作中去，提升 数字化质量管理的水平。 【课程收益】 本课程能够帮助学员充分掌握 数据分析的基本方法，掌握 Excel、Minitab、JMP等统计软件应用技巧，了解 思维导图、AMOS/Clementine/Eviews等相关软件知识与操作， 拓展数据分析的思路和视野，为立足全业务发展大格局多角度全方位提升 数据分析与报告撰写能力提供最好的指导。 【课程特色】 课程通过大量的社会经济与企业案例中的 数据分析实践和最新热点问题进行案例透析，结合相应软件的实际演练，将深奥的统计分析知识进行科普化讲解，深入浅出，通俗易懂，寓教于乐。 【课程对象】 与产品研发和制造过程相关的人员，包括研发、质量、 生产、物流、工艺、采购、设备等部门人员。 【课程时间】 1-2天，6小时/天（课程标准版2天） 【课程大纲】 1.4.1 适应新时代的管理需要 1.4.3 为以客户为中心的精确化营销活动提供支持 1.4.4 点面结合、逐层深化的问题本源挖掘思路 1.4.6 使用定量与定性方法相结合的科学分析 2.1 探讨分析和思维的结构 2.1.2 逻辑树的分析方式（MECE） 2.1.3 全方位多角度的数据综合分析思路 2.1.4 定性分析与定量分析 2.2.1 什么是统计 2.2.2 统计数据的内在规律 2.2.3 数据尺度及基本度量方法 2.2.4 统计分析的核心 2.2.5 数据整理和清洗 2.2.6 二手资料的甄别与使用 2.2.7 多渠道获取有效数据信息 3.1.1 抽样样本与全体数据的使用 3.1.2 数据的精确性和算法的准确度 3.1.3 因果关系和相关关系的关键 3.1.5 见微知著与一叶知秋的差异 4.1 常用战略分析模型介绍 4.1.1 战略举措优先排序（分析业务未来的轻重缓急） 4.1.2 PEST分析（分析 行业的国内外生存环境） 4.1.3 问题分解分析法（分析核心问题的产生原因） 4.1.5 BCG分析（分析公司业务的生命周期） 4.1.6 SCP分析（分析外在的市场冲击及对策） 4.1.7 SWOT分析（优劣势及市场发展机会分析） 4.1.8 五力分析（公司业务的竞争力分析） 4.1.9 战略钟模型（产品的定价和市场空间挖掘） 4.2.1 对比分析法（同比、环比、定基比等等） 4.2.2 异常分析法（发现公司业务中的问题所在） 4.2.3 分组分析法（不同市场不同消费人群的行为习惯） 4.2.4 趋势分析法（业务走势和未来发展趋势预测） 4.2.5 结构与比例分析法（结构变动及市场份额的变化） 4.2.6 成本与效率分析（成本、收入与利润的关系） 4.2.7 财务及财报指标分析（ 企业经营效益指标案例分析） 4.2.8 经营指标的多重视角（内外部及多视角综合评价） 第五部分 主要数据统计分析方法与软件应用 5.1 基础统计分析方法与软件操作 5.1.1 描述统计与推断统计 5.1.2 基本分析方法介绍 5.1.2.1 频数比较 5.1.2.2 交叉分析 5.1.2.3 相关分析 5.2 高级统计分析方法与软件操作 5.2.1 回归分析方法与软件操作 5.2.2 因子分析/对应分析方法与软件操作 5.2.3 聚类分析/判别分析方法与软件操作 5.3.1 存量市场用户的比较 5.3.2 增量用户的来源与原因 5.3.3 市场份额的变动趋势 5.3.4 业务结构的发展变化 5.3.5 消费行为的特征与运营改进 6.1.1 图表制作的关键要素 6.1.2 合适的图表展示合适的数据 6.1.3 正确表达需要的主题 6.1.4 图表与文字的协调 6.2.1 注意因果关系 6.2.2 不要以偏概全 6.2.3 考虑环境影响 6.2.4 兼顾定性研究 第七部分 总结与交流
| 
