?課程梗概
本課程首先介紹數據分析的總體目標，隨后介紹數據之間的關系、數據分類方法以及統計分析基礎，并結合企業實戰對數據透視表、相關分析等10個重要的分析模型進行講解，最后采用“綜合練習+講師互動”的方式對培訓內容進行加深和鞏固。全部案例數據均采用EXCEL進行講解。
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參加對象
企業中、高層管理人員，業務部門經理，數據分析人員，和生產、市場、銷售、財務等部門的相關人員。
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培訓內容：
1. 如何進行數據的圖表分析
直觀的圖表使我們更容易發現數據背后的規律，也是我們向董事會、上級、同事作報告的主要方式，本節重點講述：
a) 用實例說明九大類型圖表：餅圖、柱狀圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖、氣泡圖、面積圖、圓環圖的應用場合
b) 幾種專業的圖表分析法
c) 九大類型圖表的生成實例演練
d)介紹幾種專業的圖表分析工具，您需要展示與眾不同的專業度
-利用雙曲線組合圖表顯示預計銷量和實際銷量對比
-利用柱形層疊圖顯示計劃完成度
-利用雙側比較圖顯示市場調查結果
-利用復合餅圖深入分析主要銷售組成
-使用斷層圖分析企業數據
2. 如何進行數據的分級匯總、多維分析以及數據挖掘方法
數據統計、多維分析和數據挖掘是企業數據分析的基礎，并成為一個新的學科“商業智能”。本節深入淺出的介紹商業智能的概念以及相關的技術手段：
a) 商業智能的應用及其技術框架
b) 如何使用數據清洗技術規范化數據
c) 如何在30秒內實現對數據的多級分類匯總 ?
d) 使用多維分析工具分析銷售數據
e) 如何向下鉆取和向上匯聚進行營銷數據分析和挖掘
3. 數據的分布趨勢分析實戰
數據的分布趨勢形態是我們從宏觀上掌握企業內部管理和經營狀況的重要工具，本節重點介紹數據分布分析的概念和實例應用：
a) 如何使用集中指標進行數據分析，例如80/20分析、服務質量分析
b) 如何使用分布圖進行宏觀分析，例如市場抽樣調查分析、人力資源的薪資結構分析
c) 如何使用差異指標進行數據分析，例如不同銷售團隊的銷售能力分析和外購產品的誤差分析
4. 頻數分析
頻數分析廣泛的應用于企業的管理優化、缺陷改進、回款監控等場合，本節重點講述：
a) 頻數分析的概念和分析工具 ?
b) 頻數分析在回款監控上的應用
c) 柏拉圖在產品缺陷改進上的應用 ?
d) 自動及手動生成柏拉圖的方法
5. 置信度分析
市場調查是企業經營決策的重要依據，市場調查的結果有多少可信性，或者說誤差有百分之幾？本節包含以下內容：
a) 在市場調查取得的有限數據如何推論到整體?
b) 如何對平均銷售額進行95%的置信區間估計，并估計總的銷售額?
c) 如何根據調查結果進行滿意度分析
6. 數據相關性分析
數據相關性分析是分析不同營銷策略的效果的重要工具，本節包括：
a) 單因素方差分析的原理和應用
單因素方差分析主要應用在單一影響因子的場合，例如
i. 如何判斷不同供應商提供的產品是否存在差異
ii. 消費者年齡和購房面積需求是否有關系
iii. 不同促銷方式對最終銷售的影響是否存在差異
b) 雙因素方差分析的原理和應用
雙因素分析主要用在兩個因素共同作用的影響分析，例如
i. 銷售地區和促銷方式是否存在交互影響
ii. 商場過道位置和貨架位置之間是否存在交互影響
iii. 不同維修中心和攝像機品牌之間是否存在交互影響
iv. 產品性能上的差異與原料和機器類型是否有關
7. 商業預測技術（一）
商業預測是企業構建銷售指標體系必不可少的環節和手段，企業通過預測下一年度的市場規模、市場占有率、銷售量等來制定來年的銷售指標。本節包括以下內容：
a) 預測模型的類型概述 ?
b) 如何選擇合適的預測模型 ?
c) 預測的案例演練
i. 如何預測公司明年、后年的營業收入?
ii. 如何預測新年度生產成本
iii. 如何預測報紙的訂閱量
d) 月度和季度數據的時間序列預測，例如
i. 銷售是否收到季節的影響 ?
ii. 如何計算各個季度的預測值
8. 商業預測技術（二）多元回歸分析
a) 如何分析多個因素對目標值的影響程度，例如
i. 不同廣告媒體在促銷產品時的有效性
ii. 價格和促銷費用對銷售量的影響公式
b) 多元回歸在營銷決策的應用案例：如何制定新市場的銷售目標及發展代理商數據
9. 動態分析技術
動態分析指的是通過為分析過程提供交互性，動態調整影響因子，直觀的了解每個因子的影響程度。
本節包括以下內容：
a) 動態分析的技術基礎：窗體控件
b) 動態分析案例：建立利潤敏感性分析模型進行本量利分析
10. 規劃求解工具
規劃求解工具簡化了邊際成本分析的過程，可應用于生產規劃和營銷方案設計。
a) 規劃求解工具的使用方法 ?
b) 案例：使用規劃求解工具進行生產方案規劃
11. 回顧、總結、答疑
