《預測未來，降本增效》
講師：劉(liu)磐超(chao) 瀏覽次數：2577
課程描述INTRODUCTION
培訓講師：
課程價格：
培訓天數：日程(cheng)安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
采購數據分析課程
【課程背景】
在當今的數字化時代，采購分析不僅在管理采購功能方面，而且在整個組織中都起著重要作用。與傳統的采購系統相比，通過數據聚合和數據挖掘等商業智能化BI工具，采購數據分析不僅能夠幫助了解過去，更有助于通過預測未來行為來降低成本；幫助構建穩健的采購策略、做出更明智的采購決策，同時監控異常支出。
本次課程，我們將使用EXCEL/WPS這些強大的數據分析工具，從數據分析的維度，來講解如何進行運營系統的數據分析建模，從業務分析、產品分析、供應商管理三個維度來搭建基本的采購業務分析數據視圖，相信你一定會大有收獲！
【課程目標】
掌握數據分析的基本原理和步驟
會使用POWER QUERY進行數據整理 （僅適用于EXCEL）
掌握EXCEL POWER PIVOT的建模方法，并學會使用常用的DAX函數創建度量值 （僅使用于EXCEL）
掌握基本的數據分析公式及透視表的使用
掌握可化化報表的創建過程
掌握基本圖表的運用，并搭建數據分析視圖
【課程對象】各辦公室文員、有使用Excel需求的各級中層經理、業務骨干等。
【課程大綱】
一、 數據分析思維
1、 數據分析概述 – 知識/智慧、信息、數據
2、 數據分析參與的角色及分工
3、 業務數據分析
1) 描述性分析
2) 數據透視
3) 可視化圖表
4、 數據分析要解決的問題
1) 了解情況
4) 發現規律
5) 預測未來
5、 商業智能分析框架介紹
1) 主要指標體系 – 匯總類、對比類、財務指標、電商指標、互聯網運營指標、快消行業指標
6) 主要分析模型 – RFM模型，4P理論、可視化分析方法，5W1H分析法，銷售漏斗模型、樹狀指標體系
7) 數據分析的流程
a) 業務理解 – 5W1H思維模型
b) 數據收集 – 各種數據源
c) 數據處理 – 數據的清洗和整理
d) 數據分析 – 描述性和預測體質
e) 數據展現 – 可視化展現
f) 成果報告 – 分析報告
二、 POWER QUERY進行數據整理
1、 數據源的導入
1) 從文本和CSV導入
2) 從工作簿導入
3) 從網站導入
4) 導入表
5) 導入連接
6) 案例演示 – 供應商聯系記錄表
6、 數據源整理
1) 列操作
a) 快速制作標題列
g) 選擇和篩選列
h) 移動列
i) 添加自定義列
j) 添加條件列
k) 透視列和逆透視列的用途
l) 創建索引列
m) 創建重復列
8) 行操作
a) 刪除和保留行
b) 轉置行
c) 反轉行
d) 分組依據
e) 轉換
數據類型（日期、數值、文本、時間等類型的轉換）
替換值 – 對不規范數據的修復
格式控制 - （大小寫、修整、清除、添加前后綴等）
列的拆分與合并
數值提取 – 從不規范的數據中提取有用的數據
9) 數據的合并與追加
a) 表連接 – 替代VLOOKUP
連接原理 – 左外部、右外部、完全連接、內部連接在不同場景下的應用
兩表連接
多表連接
b) 表追加
兩表追加
多表追加
三、 POWER PIVOT 數據建模
1、 管理關系
2、 常用DAX函數
3、 創建度量值和計算列
4、 創建數據透視表
四、 EXCEL /WPS函數基礎
1、 函數書寫規范
2、 函數的引用方式
3、 函數的嵌套
4、 常見EXCEL函數的講解
1) 統計公式
10) 邏輯函數
11) 信息函數
12) 數學函數
13) 文本函數
14) 轉換函數
15) 日期和時間函數
16) 關系函數
17) 錯誤控制函數
五、 常用圖表
1、 基本操作
1) 圖表元素
18) 繪圖區格式
19) 數據源的選擇
20) 手工插入第一張圖表
7、 圖表的調整
21) 數據標簽
22) 網格線
23) 圖例的調整
24) 坐標軸的調整
8、 圖表的改善
1) 顏色填充
2) 線型調整
3) 使用快速圖表
9、 圖表基本操作中的技巧
1) 手工追加跨列數據至圖表
2) 使用組合圖表
六、 常見基本圖表的場景及使用技巧
1、 柱形圖
5、 條形圖
6、 散點圖
7、 氣泡圖
8、 雷達圖
9、 餅圖
10、 折線圖
11、 面積圖
12、 樹狀圖
13、 組合圖
14、 股價圖
七、 數據呈現
1、 可視化看板的定制步驟
1) 明需求
25) 看數據
26) 定圖表
27) 定排布
28) 畫看板
10、 明需求 – 5W1H分析法
1) 看數據
a) 度量值
b) 分析維度 （時間、地點、人物、事件）
29) 定圖表 – 只做介紹，展開在實戰案例中講
a) 關鍵指標 -卡片圖、進度圖、儀表圖、水位圖
b) 結構占比 – 餅圖、樹狀圖、旭日圖、堆積圖
c) 時間趨勢 – 漏斗圖、面積圖、動態條形圖
d) 比較排序 – 矩陣熱力圖、詞云圖、雷達圖
e) 地理位置 – 點地圖、熱力地圖、流程地圖、三維地圖
f) 分布規律 – 散點圖、氣泡圖、箱線圖、小提琴圖
30) 定排布 – 注意力優先區域
a) 畫看板 – 顏色的搭配
八、 采購業務數據分析
1、 業務看板
1) 分析維度：采購金額、采購量、采購折扣
2) 分析指標1：
a) 指標：KPI, 上年年累計、增長率、平均折扣率、采購子品類數、平均付款周期、供應商數量
b) 數據可視化：儀表看板
31) 分析指標2：
a) 指標：類別、子類別、品類、國家、城市、供應商
b) 數據可視看：條件格式圖表
11、 業務趨勢分析
1) 分析維度1：采購金額、采購量、采購折扣
2) 分析維度2：類別、區域、供應商
3) 分析指標：KPI本期累計、同期累計
4) 數據可視化：對比柱狀圖
12、 業務ABC分析
1) 分析維度1：采購金額、采購量、采購折扣
2) 分析維度2：類別、區域、供應商
3) 分析維度3：ABC參數、自然年
4) 數據可視化：帕累托占比圖
13、 產品品類分析
1) 分析維度1：國家、城市
2) 分析維度2：供應商，自然年
3) 分析指標：采購品類、采購子品類、平均折扣率
4) 數據可視化：
a) 采購金額：瀑布圖
b) 采購折扣、采購金額、平均折扣率：趨勢折線圖
14、 產品象限分析
1) 分析維度：國家、城市、供應商，自然年
2) 分析指標A組：采購金額與采購折扣率、采購金額與采購次數
3) A組可視化：散點圖反應相關的關系
4) 分析指標B組：類別、子類別 、品類、子品類、采購金額、采購量、采購折扣、平均折扣率、最后采購間隔天數 、采購次數、平均付款周期
5) B組可視化：條件格式化表格
15、 供應商總體分析
1) 分析維度：類別、子類別、品類、國家/地區
2) 分析指標A組：供應商數量、平均付款周期、平均折扣天數、平均折扣率真
3) 數據可視化A組：儀表板
4) 分析指標B組：采購金額（按供應商）
5) 數據可視化B組：瀑布圖
6) 分析指標C組：采購金額（按年和城市）、采購折扣（按年）、采購折扣和平均折扣率（按年）
7) 數據可視化C組：各種形式的趨勢對比圖
16、 供應商RFM分析
1) 分析維度1：最后采購間隔天數、采購次數、采購金額 - 可調節參數
2) 分析維度2：子類別、國家/地區
3) 分析指標：按RFM方法對客戶進行分類
4) 數據可視化:
a) 條形圖展示客戶分類
b) 環形圖展示分類占比
c) 散點圖展示客戶分類在采購金額與采購次數關系
d) 條件格式列表按供應商分類展示采購明細
采購數據分析課程
轉載：//citymember.cn/gkk_detail/291305.html
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