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數(shù)據(jù)智能分析培訓

課程背景
在大數(shù)據(jù)時代，人人都可以也應該成為數(shù)據(jù)分析師
數(shù)據(jù)分析的目的
數(shù)據(jù)分析的目的就是對過去發(fā)生的現(xiàn)象進行評估和分析，尋找事物存在的證據(jù)及原因，并在這個基礎上對未來事物的發(fā)生和發(fā)展做出結(jié)論并形成能夠指導未來行為的知識或者依據(jù)。
數(shù)據(jù)分析的核心并不在于數(shù)據(jù)本身，而在于設計有意義、有價值的數(shù)據(jù)分析主題與指標體系，通過科學有效的手段去分析，進而發(fā)現(xiàn)問題優(yōu)化迭代。無論分析給出的結(jié)果是積極的還是負面的，都是價值承載體，必須以客觀的態(tài)度面對。
數(shù)據(jù)分析的意義。
有利于企業(yè)加強科學管理，提高經(jīng)營管理水平。企業(yè)推行科學管理，有效發(fā)揮決策、計劃、組織、領導、控制等管理職能，都必須采取科學的態(tài)度，充分利用各種數(shù)據(jù)信息，分析企業(yè)現(xiàn)實情況。例如，我們所做的每一項決策，都要事先進行科學預測;我們的每一項經(jīng)營活動，都需要進行量化監(jiān)控;我們完成的每一項工作，都需要總結(jié)、分析與提高?？梢哉f，企業(yè)的一切活動都離不開數(shù)據(jù)分析，它是企業(yè)管理必不可少的管理手段，更是改善和提升企業(yè)經(jīng)營管理與決策水平的利器。
有利于企業(yè)實現(xiàn)簡化管理，提高經(jīng)營管理效率。企業(yè)的任何管理工作都是圍繞企業(yè)的效率與效益展開，數(shù)據(jù)分析工作也不例外。近百年來，管理學界總結(jié)和創(chuàng)建了非常多的數(shù)據(jù)分析方法與模型，推進了企業(yè)規(guī)范化、標準化管理工作，只要我們能夠積極地學習與使用，就能極大地提高人們的認識效率和工作效率。
有利于企業(yè)提高經(jīng)濟效益，增強核心競爭力。不斷地提高經(jīng)濟效益是經(jīng)濟發(fā)展的客觀要求。為了實現(xiàn)這一要求，企業(yè)必須對經(jīng)營活動進行監(jiān)控，開展數(shù)據(jù)分析工作。通過經(jīng)常的和定期的分析，對企業(yè)年度預算目標完成進展情況進行比較，找出差距及其原因，及時采取應對策略，有利于企業(yè)經(jīng)濟效益的提升。通過與競爭對手的對標分析，找出競爭上的薄弱環(huán)節(jié)，以利于增強企業(yè)核心競爭力。
有利于企業(yè)完善經(jīng)濟責任制，搞好企業(yè)內(nèi)部分配。通過數(shù)據(jù)分析，考察客觀經(jīng)濟環(huán)境變化對企業(yè)各項經(jīng)濟活動的影響，分清影響企業(yè)及內(nèi)部各部門、單位經(jīng)濟效益的主、客觀原因;查明企業(yè)內(nèi)部各單位的經(jīng)營管理活動對企業(yè)實現(xiàn)目標的影響和應付的經(jīng)濟責任，這對正確評價和考核各部門和各單位的工作業(yè)績，分清責任與貢獻大小，搞好企業(yè)內(nèi)部分配，合理獎懲，有著重要的作用。

課程亮點
1.課程完整：
覆蓋了數(shù)據(jù)分析的四大流程
數(shù)據(jù)獲取和導入-數(shù)據(jù)清洗-數(shù)據(jù)分析-數(shù)據(jù)可視化
2.案例化教學：
全程案例講解，并將案例分享
3.老師經(jīng)驗豐富，對行業(yè)痛點把握清晰，案例有針對性

課程收益
1.全面理解數(shù)據(jù)分析模型的創(chuàng)建邏輯和使用規(guī)則
2.理解數(shù)據(jù)庫應用的要求和數(shù)據(jù)類型的規(guī)則
3.掌握數(shù)據(jù)查詢的方法和主要手段
4.制作各類可視化圖表并使用圖表說話
5.使用數(shù)據(jù)分析結(jié)果指導工作行為

課程對象
人事，財務，銷售，采購，技術，IT等需要使用和接觸數(shù)據(jù)并期望使用數(shù)據(jù)指導工作行為的所有人員

課程大綱
模塊一：數(shù)據(jù)導入
1.規(guī)范化：
i.建立數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)庫要求三范式
ii.數(shù)據(jù)類型分析
iii.數(shù)據(jù)庫規(guī)范要求
iv.數(shù)據(jù)約束：使用數(shù)據(jù)驗證約束數(shù)據(jù)
2.獲取數(shù)據(jù)
從Exce-，云端，各種數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)

模塊二：數(shù)據(jù)清洗
1.根據(jù)規(guī)范化要求建立數(shù)據(jù)清洗原則
2.使用高級Exce-插件PowerQuery進行數(shù)據(jù)清洗
3.數(shù)據(jù)清洗的十三種手段
4.多數(shù)據(jù)表單的合并，追加查詢及文件夾合并
5.M函數(shù)的使用和分析：M函數(shù)是事實上的業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)清洗方式的行業(yè)標準
6.使用Exce-函數(shù)分析和查詢數(shù)據(jù)
a)文本的清洗和查詢
b)日期及時間數(shù)據(jù)類型的清洗和查詢
c)數(shù)值型數(shù)據(jù)類型的清洗和查詢
d)邏輯布爾運算的使用及規(guī)范

模塊三：企業(yè)級數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)洞察
1.企業(yè)級銷售數(shù)據(jù)的模型級使用分析結(jié)果指導企業(yè)行為
2.描述性統(tǒng)計的介紹
a)基本統(tǒng)計方法：求和，均值，極值，計數(shù)，中位數(shù)，眾數(shù)，標準差
3.數(shù)據(jù)模型分析法
事實表和維度表
維度和粒度
參照完整性
事實表和維度表的關系的建立
建立數(shù)據(jù)模型
使用數(shù)據(jù)模型進行數(shù)據(jù)分析
4.對比分析法：
a)同比，環(huán)比，YOY，MOM，QOQ，ytd，mtd，Qtd等常用統(tǒng)計參數(shù)的創(chuàng)建
b)加權(quán)平均，總計，總計占比，人工智能選擇的分析
5.使用PowerBI創(chuàng)建數(shù)據(jù)模型
-Power BI建立數(shù)據(jù)分析模型 
-Power BI創(chuàng)建關系
-數(shù)據(jù)分析的函數(shù)：DAX（Data Ana-ysis eXpression）
-新建度量值
-在模型中新建列
-創(chuàng)建日歷表
-模型中數(shù)值的提取與合并
-模型中數(shù)值的分組與計算
-模型中數(shù)值格式轉(zhuǎn)換
-DAX數(shù)據(jù)類型
-DAX書寫規(guī)范
-DAX中的運算符
-常用DAX函數(shù)
-建立常見企業(yè)分析場景的數(shù)據(jù)模型

模塊四：可視化-生成決策報告
1.實戰(zhàn)案例：企業(yè)級銷售級財務數(shù)據(jù)的矩陣分析
2.制作儀表板與報告發(fā)布
-儀表板設計
-常見圖表選擇
-生成可視化報告
-篩選設置
-報告格式設置
-編輯交互
-設置報告的鉆取
-發(fā)布報表
-PowerBI在線管理
-在PowerPoint中引用報表

數(shù)據(jù)智能分析培訓