枫影：数据思维与数据分析（职能部门）

【课题背景】

数据分析是可以给到日常业务人员和管理人员实现业务提效和科学决策以支撑。伴随数字化转型的深入，越来越多的业务环节有了可以更多数据可供工作使用，但如何对如此诸多的数据做好数据分析，能够支撑业务和管理，就要研究数据分析的思维和方法，从底层原理和工具的应用等方面掌握数据分析的方法。

【参与人员】

本课程适宜于：全体成员

【学员收获】

1. 了解数据分析的价值
2. 掌握数据分析的整个流程
3. 掌握数据分析的方法
4. 学会借助工具呈现可视化数据分析报告

【课程时长】1天

【课程大纲】

1. 数据分析的意义和价值（1小时）
2. 数据分析是做什么的？——判断
3. 数字化时代数据的4V特征
4. 数据分析的价值应用
5. 外部数据做决策：发现大战略、新商机、创新业务
6. 内部数据做优化：对现有的业务、管理展开提效降本

【案例】大数据降低线损、大数据判定新能源新需求

1. 数据分析三个核心要素
2. 定义业务问题，掌握业务建模的能力
3. 掌握数据分析的流程方法
4. 掌握数据分析工具的应用
5. 数据分析的流程（3小时）

明确数据分析的目的——需要解决什么问题

  定义业务模型

1. 定义问题
2. 与业务专家深度沟通，构建初步数据分析模型
3. 把业务模型融入算法

数据获取

1. 外部数据：网站或爬虫
2. 内部数据：原始录入、互联网、物联网
3. 数据使用分类：建模数据、训练数据和分析数据

数据处理

（1）数据处理的内容

• 数据清洗
• 数据补充
• 定义主数据和元数据

（2）借助EXCEL完成数据的清晰和补充

• 去重复
• 查补缺
• 检查数据准确性

（3）基础数据处理

• 常用函数（加总求和、计数、平均、最值、排序、乘积、除余、取整）
• 逻辑运算（if、iferror、and、or）
• 文本编辑（文本提取、文本查找、文本替换、文本转换及合并）
• 引用与查找（vlookup、hlookup、lookup、indirect、index、match）

【应用】借助EXCEL完成数据的清晰和补充

做好数据基础分析

1. 数据分析内容

• 描述性分析
• 推断性分析
• 预测性分析

1. 借助EXCEL实现以上分析

• 对比分析：柱形图
• 结构分析：饼状图
• 趋势预测分析：折线图+柱形图

【案例】EXCEL常见工具

数据可视化工具介绍

1. Excel表格数据可视化

撰写数据分析报告

1. 背景介绍和问题描述
2. 定义问题，并进行相关性分析
3. 数据分析报告的呈现
4. 提出下一步行动计划

三、数据分析的应用（2小时）

1. 战略与新商机的发现
2. 产品研发
3. 经营业绩优化
4. 财务成本优化
5. 人力资源管理