找尋：數(shu)據與商(shang)業的結合點

看透：統計分析的(de)意義(yi)

挖掘：數據(ju)隱藏(zang)的商(shang)機

習得：有效改進管理的(de)方法

掌握(wo)：戰略決策的(de)工具

提(ti)出：結構化的解決方(fang)案

第一(yi)講：企業中的數據與數據分(fen)析

一(yi)、數(shu)據分析面臨的常見問題(ti)

1. 不知道(dao)分析什么（分析目的(de)不明(ming)確(que)）

2. 不知道怎樣(yang)分(fen)析(xi)（缺少分(fen)析(xi)方法(fa)）

3. 不知道收(shou)集什么樣的數(shu)據（業務理解不足）

4. 不知道下(xia)一步怎么做（不了解分析過程）

5. 看不懂數據(ju)表達的意思（數據(ju)解(jie)讀能力差）

6. 擔心分析不(bu)夠(gou)全面（分析思(si)路不(bu)系統）

二、數據(ju)分析的目的

1. 追(zhui)溯——追(zhui)責、求根源(yuan)、求真(zhen)相(xiang)

2. 監控(kong)——監督、檢查、評(ping)估(gu)、監控(kong)、檢測

3. 洞察(cha)——探尋規律，掌握發展的鑰匙

4. 挖掘——未被滿足(zu)的(de)需求

5. 預測——指導未來實踐(jian)的規律

三、數(shu)據(ju)分析需要的(de)能力

能力一：懂業(ye)務(wu)

能力(li)二：懂管理

能(neng)力三(san)：懂分析

能(neng)力(li)四：懂工具(ju)

能力(li)五：懂呈現

四(si)、數據分(fen)析的思路(lu)

1. 發(fa)現走勢：預測(ce)的(de)思路

2. 厘(li)清關系(xi)：交叉的思路

3. 驗(yan)證(zheng)結論：假設的(de)思路

4. 判斷好壞：對比的(de)思路

5. 萬物歸(gui)宗：分組的思路(lu)

6. 查看比(bi)例：概(gai)率(lv)的(de)思路

7. 指(zhi)標為王：平(ping)均的思(si)路

8. 客觀評價(jia)：指標(biao)綜合的思路

9. 追根(gen)溯源：杜(du)邦分析的思路

10. 找到癥結：漏斗分析的思路

11. 具有(you)全局觀：象限(xian)分析的思路(lu)

五、大數據分析應用(yong)的三層結(jie)構

1. 數(shu)(shu)據(ju)(ju)基礎層：能(neng)從(cong)不同數(shu)(shu)據(ju)(ju)源自(zi)動抓取最新(xin)數(shu)(shu)據(ju)(ju)

2. 業(ye)務邏(luo)輯層：能根據(ju)業(ye)務需(xu)求(qiu)將數據(ju)自動轉換為業(ye)務邏(luo)輯

3. 報告展示(shi)層：能可視化、動態(tai)化、多角度展現數據(ju)規律和問(wen)題(ti)

第(di)二講(jiang)：數據分(fen)析基本過程——六(liu)步(bu)曲

步(bu)驟1：明確(que)目(mu)的--理清思路

步(bu)驟2：數(shu)據(ju)收集—建(jian)立(li)多維數(shu)據(ju)庫

演練：Excel數據導入練習

步驟(zou)3：數據預處理—尋找問題(ti)可能的答案

演練：Excel數據(ju)預處理(li)練習

步驟(zou)4：數據分析—確認問題真實的(de)答案

步驟(zou)5：數(shu)據展示-數據規律呈現(xian)

步驟6：報表(biao)撰寫--觀點表達

分析：數據分析的三(san)大誤區

第三講：描(miao)述性分析——對(dui)數據關系進行估計和描(miao)述

1. 什(shen)么是描(miao)述性分析(xi)

2. 描(miao)述(shu)性分析適用的場景

實戰：描(miao)述(shu)性分析（根(gen)據(ju)學員水平和企業實際選(xuan)擇）

1）基于平(ping)均值(zhi)的(de)標準——銷售員(yuan)業績排行榜

2）使用直方圖——居民奶制品消費(fei)支出統計圖

3）用(yong)平(ping)均值來分析——生產合格(ge)率評核

4）使用箱圖——員工考核成績分析(xi)

5）使用柏拉圖——本(ben)地(di)家庭月收入(ru)調(diao)查統計

第(di)四講：對比分析(xi)——識別(bie)事物的基本方法

1. 對(dui)比(bi)是(shi)識別事物的基本(ben)方(fang)法

實戰：對比(bi)分(fen)析（根據(ju)學員水平和企業(ye)實(shi)際(ji)選(xuan)擇）

1）縱向對比分析——年度銷售隨季(ji)度變化(hua)對比

2）橫向對(dui)比分析——門店盈(ying)虧對(dui)比

3）突出對比的差距(ju)——地區(qu)銷(xiao)售成(cheng)本對比

4）別(bie)讓差距那(nei)么大(da)——銷(xiao)售(shou)規模對比

5）供與求(qiu)的對比(bi)——市場供求(qiu)分析(xi)

6）理想與(yu)現實的對比——月(yue)銷售計(ji)劃和(he)完成(cheng)情況分析

第五講：分類分析——認(ren)知事物(wu)的基本方法

1. 什么(me)是(shi)分類？為什么(me)要分類？分類的方法是(shi)什么(me)

2. 對數據進行分(fen)類的方法

1）維度(du)分類法

2）屬性分類法

3）流(liu)程分類法

4）層級分(fen)類法

實戰(zhan)：結構性(xing)分析（根據學員(yuan)水(shui)平和企業實際(ji)選擇）

1）使用(yong)復合(he)餅圖(tu)——年度經費支出情況

2）表現結構(gou)的變化——銷售收入結構(gou)變化圖

3）結構分(fen)析(xi)何(he)必一定用餅圖——影響購買奶制品(pin)的(de)因素調查分(fen)析(xi)

4）趨勢與結構(gou)并重——庫齡結構(gou)分析

5）結構性對(dui)(dui)比——生產成本構成對(dui)(dui)比

6）多分類結構分析——生產成(cheng)本構成(cheng)對(dui)比

7）用階梯(ti)型圖表(biao)表(biao)現時(shi)間結構——利潤構成分析

第六講：相關性分析(xi)——尋找事物之(zhi)間的(de)因果規律(lv)

1. 相(xiang)關(guan)性與相(xiang)關(guan)系(xi)數分析

研討：1）A數據和B數據之間有(you)關系(xi)嗎？如(ru)果(guo)有(you)關系(xi)，關系(xi)是(shi)怎樣的？

2）如果數據之間(jian)有(you)(you)影響，有(you)(you)沒(mei)有(you)(you)重要程度的差(cha)異？

3）我(wo)想知(zhi)道(dao)數據之(zhi)間的對應關系，如何處(chu)理？

實戰：相關性分析

1）用數字度量相(xiang)關程度——賣場面積與營業額相(xiang)關性分析

2）展示3個變(bian)量的關系——產品銷售狀況分析

3）用對比(bi)來表現相關(guan)——廣告和銷售關(guan)系(xi)圖

4）雙變量(liang)相關分析——氣溫對(dui)銷量(liang)影響圖

5）使用趨(qu)勢線(xian)(xian)進行相關性分析——帶趨(qu)勢線(xian)(xian)的氣溫對銷量(liang)影響圖

6）使用帶(dai)折線的散(san)點圖——月(yue)均入店次數(shu)與消費(fei)金額相關(guan)分析

第七講：回歸分析——考查變量間的伴隨關系

1. 什(shen)么是回歸分(fen)析(xi)

2. 回歸分析適用的(de)場景(jing)

實戰：回歸分析

1）用數字度(du)量相關程度(du)——賣場面積與營業額相關性分析(xi)

2）展示3個變量的關系——產品銷(xiao)售狀況分析

3）用對比來表現相關(guan)——廣告和銷售關(guan)系圖

4）雙變量相關分析(xi)——氣溫(wen)對銷(xiao)量影響圖

5）使用趨勢(shi)線(xian)進行相關性分析——帶(dai)趨勢(shi)線(xian)的氣溫對銷量影響圖

6）使用帶折(zhe)線的(de)散點圖——月均(jun)入店次數(shu)與消費金額(e)相關分析(xi)

第八講：預測分析——數據分析的終極目標

1. 預測是數據(ju)分析的終(zhong)極目的

2. 預測(ce)的(de)必要性和誤差的(de)必然(ran)性

3. 預(yu)測數據趨勢(shi)的方(fang)法（根(gen)據學員水(shui)平和(he)企(qi)業實際選(xuan)擇）

1）突出預(yu)測(ce)數據——銷售成(cheng)本預(yu)算圖

2）讓時間點更易辨識——市場變化趨勢圖(tu)

3）表現階段性變(bian)化(hua)——月(yue)銷(xiao)量變(bian)化(hua)圖

4）消除季節的影響——銷量同(tong)比增長(chang)圖

5）今(jin)天和昨(zuo)天的(de)對比(bi)——銷售額環比(bi)增(zeng)長圖

6）用(yong)移(yi)動平(ping)均減(jian)小波(bo)動——門店非營業性(xing)支出(chu)變化圖

實戰：銷售業(ye)績(ji)預測與(yu)校正

第九講：模擬分析——決策前的實戰演練

1. 如何建立數據測試(shi)模型

實戰：模擬分析（根(gen)據學員水平和企業實際(ji)選擇(ze)）

1）確(que)定銷售利(li)潤最大化的產品定價

2）確定最佳生(sheng)產方案

3）確(que)定最合適的庫存方案

第十講：結果展現—制作嚴謹又專業的數據分析報告

一(yi)、數據(ju)分析報(bao)告的思路

1.從KPI指(zhi)標開始

2. 從營銷/管理模型開始

二、常用(yong)分析思路(lu)模型

1. 企(qi)業(ye)外部環境分析（PEST分析法(fa)）

2. 用戶消費行(xing)為分析（5W2H分(fen)析法）

3. 公司整體經營情況分(fen)析（4P營銷(xiao)理(li)論）

4. 業務問題(ti)專題(ti)分析（邏輯樹分析法(fa)）

5. 用(yong)戶使(shi)用(yong)行(xing)為(wei)研(yan)究（用(yong)戶使(shi)用(yong)行(xing)為(wei)分析(xi)法）

三、數據分析報告的框架

1. 項目背(bei)景：為什么做，目的是什么

2. 數(shu)據獲取(qu)：怎么獲取(qu)到的數(shu)據源(yuan)

3. 數據概況：重要指標的趨(qu)勢、變(bian)化(hua)情況

4. 數(shu)據拆(chai)分：根據不同的維(wei)度(du)作為細(xi)節(jie)補(bu)充

5. 結論匯總：匯總數(shu)據分析的主要結論

6. 解決方案：目前存在的問題，并給出解決方案

四、數據分析報告的呈現思路

1. 你(ni)擁有什(shen)么樣的(de)數據？

2. 你想表(biao)達(da)什么樣的數據信息？

3. 你會什么樣的數據可視化方法？

4. 你從(cong)圖(tu)表(biao)中能獲得什(shen)么(me)樣的數據信息？

五、數據分析報(bao)告的(de)EXCEL、PPT、WORD呈現(xian)