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商業智能分析

課程背景：
這是一個數據驅動運營、數據決定對策、數據改變未來的時代。無論是海量數據庫，還是一張簡單的表格，都能進一步挖掘數據價值、活用數據。
如果企業擁有并利用好了數據，在商業中就獲得了成功的制高點，企業的管理運營、產品、營銷都與數據密切相關，通過營運商業數據的分析可以實現企業業務數據化管理，幫助產品精細化運營。但是，在實際的數據分析中，企業運營負責人往往會出現以下的問題：
要做決策的時候沒有數據可用？
數據太多卻找不到頭緒？
數據如何管理，如何與運營結合在一起？
本次課程將從實際工作應用出發，重點介紹利用Excel BI工具挖掘隱藏的數據價值，并掌握運營數據分析的方法與技巧，特別是全新的數據清洗、數據建技術應用讓學員對數據去偽存真，掌握數據主動權，全面掌控數據，為做決策提供有力的數據支持并做到快速反應，為自已邁向商業智能分析打下堅實的基礎。
課程收益：
1. 建立正確的數據化管理意識，幫助團隊提高數據化管理的能力
2. 掌握商業數據分析的思路
3. 學會從數據的角度進行運營分析
4. 運用Excel工具正確挖掘數據價值
5. 了解并掌握Excel BI分析工具的使用
6. 從Excel快速邁入到商業智能
課程時間：2天，6小時/天
課程對象：想掌握Excel數據分析的職場人士與相關管理人員
課程方式：案例教學、老師互動、課中輔導
注：學員電腦請提前安(an)裝好Office2016及以上版本軟件

課程大綱
第一講：認知——企業中的數據與數據分析
一、認清數據的本質
1. 什么是數據
2. 數據分類與數據類型?數據結構和數據結構化
3. 數據的維度與角度管理
二、數據分析的步驟
1. 不做無頭蒼蠅：目標導向
2. 不要空白套白狼：數據收集
3. 不要急功近利：數據處理
4. 不要固守思維：數據分析
5. 不要無的放矢：數據呈現
三、數據分析的思路
1. 先總后分，逐層拆解
2. 抽絲剝繭，尋蹤問跡
3. 內涵外(wai)延，概念清晰

第二講：準備——數據清洗與數據加工
一、數據處理的第一步：獲取數據
1. 從不同數據庫獲取
2. 從文本獲取
3. 從web頁面獲取
二、 數據處理第二步：數據清洗
1. 清除數據中的垃圾
2. 處理重復數據
3. 數據邏輯的檢查：數據驗證
三、數據處理第三步：數據加工比率分析
1. 數據計算
2. 數據轉換
3. 數據分類
4. 數據重組
5. 數據合并

第三講：建模：全新的數據分析技能和方法 
1. 什么是數據模型
2. 如何建立數據模型
3. 理解數據模型中的關系
4. 利用Power Pivot創建多表數據模型
5. 生成超級數據透視表
6. 通過計算列和度量值構建分析指標
7. 利用(yong)超(chao)級數據(ju)(ju)透(tou)視表快速獲得數據(ju)(ju)見解

第四講：運用：具體數據分析
一、比率分析
1. 熟悉數據集、創建計算列
2. 創建數據透視表的計算字段
3. 環比增長率分析
4. 同比增長率分析
5. 創建交互式KPI告警報告
二、Top N對比分析
1. 排名分析
2. 訂單分組分析
3. 創建TopN篩選對比分析（大客戶分析）
三、結構占比分析
1. 產品/客戶分類分析
2. 交互式占比分析
四、歷史趨勢分析
1. 快速開展歷史趨勢分析 
2. 累計至今趨勢分析
五、客戶留存轉化分析
1. 構筑客戶價值模型
2. 逐年流失客戶計算
3. 流失轉化分析

第五講：呈現——用圖表讓數據開口說話
一、什么情況下需要用到圖表
1. 揭示數據規律
2. 促進溝通、有效說服
3. 專業素養呈現
二、圖表(可視化對象)使用的選擇方法
1. 比較
2. 分布
3. 構成
4. 聯系
三、專業圖表的5個特征
四、具體問題具體分析，圖表要這樣用
1. 柱形圖與條形圖數據分析
2. 折線圖數據分析
3. 餅圖數據分析
4. 散點圖數據分析
5. 瀑布圖數據分析
五、交互動態分析圖表制作
1. 動態分析圖的制作方法
2. 控件的使用
3. 交互式(shi)分析圖(tu)的制作方法

第六講：呈現——用圖表讓數據開口說話
一、升級工具，讓數據成為你的力量
二(er)、下一站：商業智能分析工具Power BI 是未(wei)來(lai)

商業智能分析