数据分析方法培训

【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。

【课程大纲】
第一部分 数据分析的理念与定位
1.1 为什么要做数据分析
1.2 数据分析能解决什么具体问题
1.3 数据分析的现状及目标定位
1.4 数据分析理念变革
1.4.1 适应新时代的管理需要
1.4.2 适应大数据时代的数据分析转型
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
1.4.5 适应不同层级对数据分析结果的使用
1.4.6 使用定量与定性方法相结合的科学分析

第二部分 数据分析的基础知识与技能
2.1 探讨分析和思维的结构
2.1.1 什么是结构化思维
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 数据分析的基础统计知识和原理
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

第三部分 大数据分析与数据挖掘方法
3.1 大数据时代的分析思路变革
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
3.1.4 大数据的数据来源和记录提取
3.1.5 见微知着与一叶知秋的差异
3.2 大数据分析与传统分析的结合
3.2.1 大数据分析造成的偏差
3.2.2 慎重使用大数据的结果
3.2.3 IT技术对大数据分析的影响

第四部分 常用的数据分析方法介绍与应用
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）
4.1.4 PDCA分析（分析流程中的管理问题）
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 常用数据分析方法介绍和应用
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
5.2.4 其他数据挖掘及统计分析方法应用
5.3 市场数据分析的案例模拟
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

第六部分 经营分析结果呈现和分析报告撰写
6.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作
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
6.1.5 PPT的美化
6.2 科学的数据分析结果解读
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
6.3 如何撰写一份优秀的数据分析报告

第七部分 总结与交流

数据分析方法培训