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巧用数据思维，洞见数据价值 | 课时 | 3天（18小时） | 类型 | 数据分析 | 特点 | 理论+方法+工具 |
课程亮点 这是一门融合了传统统计学理论、数据可视化技术、工作实用操作于一体的综合性课程。课程旨在培养学员具备扎实的统计学基本功，了解视觉机制，掌握可视化呈现方法，强化紧密贴合工作场景的实战技术和工具。使学生能够在各个领域（如商业分析、科学研究、社会调查等）中有效地进行数据分析和决策支持。 课程目标 本期课程您的收获是： 1. 知识目标 Ø 理解数理统计的基本原理，掌握基本统计计算，包括：概率分布、正态分布、样本分析、回归分析、预测分析等； Ø 了解常用分析方法的参照标准，关键指标，常用公式； Ø 掌握可视化工作原理，设计原则。 2. 技能目标 Ø 熟练使用统计软件（如Excel等）进行专业数据清洗、加工处理和统计分析； Ø 掌握多种数据呈现图表，根据数据特点选择适合的呈现方式； Ø 培养数据驱动的思维方式，能够从数据中发现问题、分析问题并解决问题。 3. 素质目标 Ø 培养学员严谨的科学态度和批判性思维能力，在面对复杂数据时能够客观地分析和评价结果； Ø 提高学员的解题能力，通过案例分析，让数据方法落地。 受众 Ø 对数据分析感兴趣，希望用数据反映业务问题，能用数据说话的职场人士； Ø 有EXCEL使用经验，但只会浅显的工具而没有思路和方法的职场人士； Ø 希望深入挖掘数据背后的关键问题，想学习方法和思路的职场人士。 课程方式 讲师讲授+案例分析 +实操演练（Excel等） 课程大纲 第一天 模块一：数据分析步骤与常见分析问题（2小时） n 数据分析的四个层次 n 精益数据分析的五个步骤 n 基于图表的分析过程 o 案例：如何用精益分析增加图表分析深度 n 诊断和处方性分析法 o 案例：如何用精益分析找到根本原因 o 案例：如何用精益分析寻求解决方案 n 数据分析的基本流程 o 设计规划 o 规范采集 o 整理清洗 o 分析处理 o 撰写报告 n 数据分析的五个常见指标 o 单指标分析 o 多指标分析 o 组合指标分析 o 确定分析维度的3个原则 n 数据分析的四大误区 o 面面俱到 案例：不讨喜的分析报表 o 数据太少 案例：想用3个月的数据预测全年 o 没有头绪 案例：不知道从何开始分析工作 o 不够直观 案例：不能快速发现数据的规律 n 分析报告中常用术语 n 数据分析结果的六个误导 o 图表误导 o 量率误导 o 均值误导 o 无可比性 o 忽略基数 o 来源不清
模块二：井然有序，数据的规范化处理（2小时） n 快速审核数据的四种方法：筛、查、排、验 o 通过筛选，发现数据问题 案例分析：筛选出不正常的类别 o 通过查找，发现异常值 案例分析：查找异常的产品号 案例分析：查找异常的价格 o 通过排序，判断是否出现异常 案例分析：检查产品的重量是否存在问题 o 通过验证，找出异常值 案例分析：验证是否出现异常值 n 快速清洗数据的六种方法：删、补、替、拆、转、提 o 删除问题数据 案例分析：删除重复数据 o 补全缺失数据 案例分析：查找缺失并补漏 o 替换无效数据 案例分析：批处理替换无效数据 o 拆分复合数据 案例分析：拆分复合日期 o 转换非标数据 案例分析：转换非标日期 o 提取关键数据 案例分析：提取人员信息
模块三：数理统计基础理论与实战（2小时） n 基础理论 o 统计中的几个基本概念 o 集中趋势的度量 o 离散程度的度量 o 偏态与峰态的度量 o 随机事件与概率的定义 o 离散型随机变量及其分布 o 连续型随机变量及其分布 o 统计量 o 由正态分布导出的重要分布 o 样本均值的分布与中心极限定理 n 用EXCEL实战应用 o 透视表：从频数看产品分布特征 o 描述统计：部门经理如何制定销售目标 第二天 模块一：制胜法宝，分析有术（2小时） n 判断好坏：对比分析法 o 对比的八种对标 o 对比的可信度 案例分析：从备件销售价格中发现经销商的猫腻 案例分析：多维度分析低收益原因并提出改善建议 n 分层下钻：拆解分析法 o 拆解分析法 o 分析一份报告的错误表达 案例分析：讨论一份10页纸报告你会如何设计 n 策略驱动：矩阵分析法 o 波士顿矩阵解析 o 矩阵四象限图表的绘制 o 矩阵分析的解读 案例分析：手机服务的四象限分析 案例分析：销售量价与利润率分析 n 转化分析：漏斗分析法 o 总体转化率和阶段转化率 o 创建单侧漏斗图 o 创建双侧漏斗图 案例分析：网店支付流程转化率分析 n 关联分析法：找出数据因果关系 o 关联图表 o 拟合系数 o 趋势分析 案例分析：用数据回归推到销售趋势预测模型 案例分析：利用回归与相关性分析市场占有率和客户满意度 n 精准定位：权重分析法 o 权重的作用 o 权重的计算 o 周权重指数的作用 案例分析：计算某日的业绩目标、预测月度完成率
模块二：回归与预测基础理论与实战（2小时） n 回归分析与预测 o 变量间关系的度量 o 一元线性回归分析 o 利用回归方程进行预测 o 一元非线性回归分析 o 多元线性回归分析 o 回归方程的拟合优度 o 解读回归分析报表的显著性检验 n 时间序列与预测 o 时间序列及其分解 o 时间序列的描述性分析 o 时间序列预测的流程 o 平稳型、趋势型序列的预测 n 用EXCEL实战应用 o 相关性：降水量与树苗生长高度关系分析 o 预测分析：预估索赔率 o 回归工具：人口增长率与收入、消费、人均GDP的关系 o 回归不理想的补救办法
模块三：业务数据，分析实战（2小时） n 单变量求解 o 单变量求解面板的介绍 o 如何搭建满足单变量求解的数据表 o 案例分析：产品销量达到多少才能确保目标利润 o 案例分析：产品定价多少才能盈利 n 规划求解的优化求解 o 规划求解的启动 o 规划求解面板的介绍 o 如何搭建满足规划求解的数据表 案例分析：给出最大利润下的产量组合方案 案例分析：给出盈亏平衡销量 案例分析：捆绑销售的定价多少才能盈利最高 n 聚类分析 o 聚类的原理 o 多因素聚类 案例分析：某产品的营销策略聚类分析 案例分析：某产品的消费倾向性聚类分析 n 市场分析：网上商城战略决策 o 环境分析、市场分析、竞争力分析 o 加权计分法 o 变异系数、权重 o 矩阵决策 n 满意度分析：提升服务的价值 o 相关分析 o 分类分析 第三天 第一部分：搭建必备—视觉功能应用提升（1.5小时） n 可视化发展简史 n 视觉表达机制的工作原理 o 前注意过程的心理影响 o 视觉前注意过程识别的八个要素 o 图表的四个配色要领 o 色彩方案的使用 o 标杆企业案例分享 n 表格的整容术 o 什么样的数据要用表格呈现？ o 表格设计的九个规范要领 o 五种常用的边框设计 n 图表的整容术 o 数据图表创建的必备技巧 o 数据图表的制作规范 o 图表IQ测试 o 绘制商业信息图
第二部分：用图说话—图表的专业化表达（2小时） n 让图表准确表达你的观点 o 观点的讲述结构 o 数据的表达逻辑 o 图表的四方位图 n 数据分析中常用的经典图表 o 用于对比分析的图表 o 用于分布分析的图表 o 用于结构分析的图表 o 用于相关分析的图表
第三部分：完美设计—提升图表的表现力（2.5小时） n 图表中的专业展示元素应用 o 增强控制技术之复合法 o 增强控制技术之系列线 o 增强控制技术之趋势线 o 增强控制技术之误差线 o 增强控制技术之坐标轴 o 增强控制技术之不等宽网格线 o 增强控制技术之凸显数据 n 让图表拥有丰富的展现形式 o 滑珠图制作 o 面积图制作
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