找尋：數據與商業的結合點

看透：統計分析的意義

挖掘：數據隱藏的商機

習得：有效改進管理的方法

掌握：戰略決策的工具

提出：結構化的解決方案

第一講：企業中的數據與數據分析

一、數據分析面臨的常見問題

1. 不知道分析什么（分析目的不明確）

2. 不知道怎樣分析（缺少分析方法）

3. 不知道收集什么樣的數據（業務理解不足）

4. 不知道下一步怎么做（不了解分析過程）

5. 看不懂數據表達的意思（數據解讀能力差）

6. 擔心分析不夠全面（分析思路不系統）

二、數據分析的目的

1. 追溯——追責、求根源、求真相

2. 監控——監督、檢查、評估、監控、檢測

3. 洞察——探尋規律，掌握發展的鑰匙

4. 挖掘——未被滿足的需求

5. 預測——指導未來實踐的規律

三、數據分析需要的能力

能力一：懂業務

能力二：懂管理

能力三：懂分析

能力四：懂工具

能力五：懂呈現

四、數據分析的思路

1. 發現走勢：預測的思路

2. 厘清關系：交叉的思路

3. 驗證結論：假設的思路

4. 判斷好壞：對比的思路

5. 萬物歸宗：分組的思路

6. 查看比例：概率的思路

7. 指標為王：平均的思路

8. 客觀評價：指標綜合的思路

9. 追根溯源：杜邦分析的思路

10. 找到癥結：漏斗分析的思路

11. 具有全局觀：象限分析的思路

五、大數據分析應用的三層結構

1. 數據基礎層：能從不同數據源自動抓取最新數據

2. 業務邏輯層：能根據業務需求將數據自動轉換為業務邏輯

3. 報告展示層：能可視化、動態化、多角度展現數據規律和問題

第二講：數據分析基本過程——六步曲

步驟1：明確目的--理清思路

步驟2：數據收集—建立多維數據庫

演練：Excel數據導入練習

步驟3：數據預處理—尋找問題可能的答案

演練：Excel數據預處理練習

步驟4：數據分析—確認問題真實的答案

步驟5：數據展示-數據規律呈現

步驟6：報表撰寫--觀點表達

分析：數據分析的三大誤區

第三講：描述性分析——對數據關系進行估計和描述

1. 什么是描述性分析

2. 描述性分析適用的場景

實戰：描述性分析（根據學員水平和企業實際選擇）

1）基于平均值的標準——銷售員業績排行榜

2）使用直方圖——居民奶制品消費支出統計圖

3）用平均值來分析——生產合格率評核

4）使用箱圖——員工考核成績分析

5）使用柏拉圖——本地家庭月收入調查統計

第四講：對比分析——識別事物的基本方法

1. 對比是識別事物的基本方法

實戰：對比分析（根據學員水平和企業實際選擇）

1）縱向對比分析——年度銷售隨季度變化對比

2）橫向對比分析——門店盈虧對比

3）突出對比的差距——地區銷售成本對比

4）別讓差距那么大——銷售規模對比

5）供與求的對比——市場供求分析

6）理想與現實的對比——月銷售計劃和完成情況分析

第五講：分類分析——認知事物的基本方法

1. 什么是分類？為什么要分類？分類的方法是什么

2. 對數據進行分類的方法

1）維度分類法

2）屬性分類法

3）流程分類法

4）層級分類法

實戰：結構性分析（根據學員水平和企業實際選擇）

1）使用復合餅圖——年度經費支出情況

2）表現結構的變化——銷售收入結構變化圖

3）結構分析何必一定用餅圖——影響購買奶制品的因素調查分析

4）趨勢與結構并重——庫齡結構分析

5）結構性對比——生產成本構成對比

6）多分類結構分析——生產成本構成對比

7）用階梯型圖表表現時間結構——利潤構成分析

第六講：相關性分析——尋找事物之間的因果規律

1. 相關性與相關系數分析

研討：1）A數據和B數據之間有關系嗎？如果有關系，關系是怎樣的？

2）如果數據之間有影響，有沒有重要程度的差異？

3）我想知道數據之間的對應關系，如何處理？

實戰：相關性分析

1）用數字度量相關程度——賣場面積與營業額相關性分析

2）展示3個變量的關系——產品銷售狀況分析

3）用對比來表現相關——廣告和銷售關系圖

4）雙變量相關分析——氣溫對銷量影響圖

5）使用趨勢線進行相關性分析——帶趨勢線的氣溫對銷量影響圖

6）使用帶折線的散點圖——月均入店次數與消費金額相關分析

第七講：回歸分析——考查變量間的伴隨關系

1. 什么是回歸分析

2. 回歸分析適用的場景

實戰：回歸分析

1）用數字度量相關程度——賣場面積與營業額相關性分析

2）展示3個變量的關系——產品銷售狀況分析

3）用對比來表現相關——廣告和銷售關系圖

4）雙變量相關分析——氣溫對銷量影響圖

5）使用趨勢線進行相關性分析——帶趨勢線的氣溫對銷量影響圖

6）使用帶折線的散點圖——月均入店次數與消費金額相關分析

第八講：預測分析——數據分析的終極目標

1. 預測是數據分析的終極目的

2. 預測的必要性和誤差的必然性

3. 預測數據趨勢的方法（根據學員水平和企業實際選擇）

1）突出預測數據——銷售成本預算圖

2）讓時間點更易辨識——市場變化趨勢圖

3）表現階段性變化——月銷量變化圖

4）消除季節的影響——銷量同比增長圖

5）今天和昨天的對比——銷售額環比增長圖

6）用移動平均減小波動——門店非營業性支出變化圖

實戰：銷售業績預測與校正

第九講：模擬分析——決策前的實戰演練

1. 如何建立數據測試模型

實戰：模擬分析（根據學員水平和企業實際選擇）

1）確定銷售利潤最大化的產品定價

2）確定最佳生產方案

3）確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、數據分析報告的思路

1.從KPI指標開始

2. 從營銷/管理模型開始

二、常用分析思路模型

1. 企業外部環境分析（PEST分析法）

2. 用戶消費行為分析（5W2H分析法）

3. 公司整體經營情況分析（4P營銷理論）

4. 業務問題專題分析（邏輯樹分析法）

5. 用戶使用行為研究（用戶使用行為分析法）

三、數據分析報告的框架

1. 項目背景：為什么做，目的是什么

2. 數據獲取：怎么獲取到的數據源

3. 數據概況：重要指標的趨勢、變化情況

4. 數據拆分：根據不同的維度作為細節補充

5. 結論匯總：匯總數據分析的主要結論

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. 你擁有什么樣的數據？

2. 你想表達什么樣的數據信息？

3. 你會什么樣的數據可視化方法？

4. 你從圖表中能獲得什么樣的數據信息？

五、數據分析報告的EXCEL、PPT、WORD呈現