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基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析的企業(yè)運營管理

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基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析的企業(yè)運營管理內(nèi)訓(xùn)基本信息:
李勇
李勇
(擅長:管理技能 )

內(nèi)訓(xùn)時長:1-2天

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內(nèi)訓(xùn)課程大綱
基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析的企業(yè)運營管理
【課程目標(biāo)】
本課程為初級課程,面向業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)分析綜合能力提升,主要使用統(tǒng)計分析方法,解決業(yè)務(wù)問題。一般情況下,在企業(yè)中有80%的數(shù)據(jù)分析工作(比如業(yè)務(wù)分析、經(jīng)營分析等等),都可以使用簡單的統(tǒng)計分析方法來解決,關(guān)鍵在于發(fā)現(xiàn)企業(yè)運營過程中的業(yè)務(wù)規(guī)律及業(yè)務(wù)問題,進(jìn)而提出業(yè)務(wù)策略及建議,供企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)進(jìn)行決策。
本課程覆蓋了如下內(nèi)容:
1、  數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ),數(shù)據(jù)分析過程
2、  數(shù)據(jù)分析方法,數(shù)據(jù)分析思路。
3、  數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn),數(shù)據(jù)報告撰寫。

本課程從實際的業(yè)務(wù)需求出發(fā),結(jié)合行業(yè)的典型應(yīng)用特點,圍繞實際的商業(yè)問題,對數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了全面的介紹(從數(shù)據(jù)收集與處理,到數(shù)據(jù)分析與挖掘,再到數(shù)據(jù)可視化和報告撰寫),通過大量的操作演練,幫助學(xué)員掌握數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的思路、方法、表達(dá)、工具,從大量的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)中進(jìn)行分析,挖掘客戶行為特點,幫助運營團(tuán)隊深入理解業(yè)務(wù)運作,以達(dá)到提升學(xué)員的數(shù)據(jù)綜合分析能力,支撐運營決策的目的。
通過本課程的學(xué)習(xí),達(dá)到如下目的:
1、  了解數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識,掌握數(shù)據(jù)分析的基本過程。
2、  學(xué)會數(shù)據(jù)分析的框架和思路,掌握常用數(shù)據(jù)分析方法來分析問題。
3、  熟悉數(shù)據(jù)分析的基本過程,掌握Excel高級數(shù)據(jù)分析庫操作。
4、  熟練使用圖表制作工具,掌握圖表美化原則,正確使用圖表來表達(dá)觀點。
5、  掌握數(shù)據(jù)分析報告的寫作技巧及要點,全面正確地呈現(xiàn)分析結(jié)果。
【授課時間】9小時
【授課方式】數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)+ 方法講解+ 實際業(yè)務(wù)問題分析+ Excel實踐操作采用互動式教學(xué),圍繞業(yè)務(wù)問題,展開數(shù)據(jù)分析過程,全過程演練操作,讓學(xué)員在分析、分享、講授、總結(jié)、自我實踐過程中獲得能力提升。
【課程大綱】
第一部分:認(rèn)識數(shù)據(jù)分析
問題:數(shù)據(jù)分析是神馬?數(shù)據(jù)分析基本過程?
1、數(shù)據(jù)分析面臨的常見問題
  不知道分析什么(分析目的不明確)
  不知道怎樣分析(缺少分析方法)
  不知道收集什么樣的數(shù)據(jù)(業(yè)務(wù)理解不足)
  不知道下一步怎么做(不了解分析過程)
  看不懂?dāng)?shù)據(jù)表達(dá)的意思(數(shù)據(jù)解讀能力差)
  擔(dān)心分析不夠全面(分析思路不系統(tǒng))
2、認(rèn)識數(shù)據(jù)分析
  什么是數(shù)據(jù)分析
  數(shù)據(jù)分析的三大作用
  數(shù)據(jù)分析的三大類別
案例:
3、數(shù)據(jù)分析需要什么樣的能力
  懂業(yè)務(wù)、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈現(xiàn)
4、大數(shù)據(jù)應(yīng)用的四層結(jié)構(gòu)
  數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層、數(shù)據(jù)模型層、業(yè)務(wù)模型層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層
5、數(shù)據(jù)分析與挖掘在企業(yè)中的應(yīng)用
第二部分:數(shù)據(jù)分析基本過程
1、數(shù)據(jù)分析的六步曲
2、步驟1:明確目的--理清思路
  先有數(shù)據(jù)還是先有問題?
  確定分析目的
  確定分析思路
3、步驟2:數(shù)據(jù)收集—理清思路
  明確收集數(shù)據(jù)范圍
  確定收集來源
  確定收集方法
演練:
4、步驟3:數(shù)據(jù)預(yù)處理—尋找答案
  數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)化、提取、計算
  數(shù)據(jù)質(zhì)量評估
演練:
5、步驟4:數(shù)據(jù)分析--尋找答案
  分析方法選擇
  構(gòu)建合適的分析模型
  分析工具選擇
6、步驟5:數(shù)據(jù)展示--觀點表達(dá)
  選擇合適的可視化工具
  選擇恰當(dāng)?shù)膱D表
7、步驟6:報表撰寫--觀點表達(dá)
  選擇報告種類
  完整的報告結(jié)構(gòu)
8、數(shù)據(jù)分析的三大誤區(qū)
案例:
第三部分:數(shù)據(jù)分析方法篇
問題:數(shù)據(jù)分析有什么方法可依?不同的方法適用解決什么樣的問題?
1、數(shù)據(jù)分析方法的層次
  基本分析法(對比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢/…)
  綜合分析法(交叉/綜合評價/杜邦/漏斗/…)
  高級分析法(相關(guān)/方差/驗證/回歸/時序/…)
  數(shù)據(jù)挖掘法(聚類/分類/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…)
2、基本分析方法及其適用場景
  對比分析(查看數(shù)據(jù)差距)
  分組分析(查看數(shù)據(jù)分布)
  結(jié)構(gòu)分析(評估事物結(jié)構(gòu))
  趨勢分析(發(fā)現(xiàn)變化規(guī)律)
3、綜合分析方法及其適用場景
  交叉分析(兩維分析)
  綜合評價法(多維指標(biāo)歸一)
  杜邦分析法(關(guān)鍵因素分析-財務(wù)數(shù)據(jù)分析)
  漏斗分析法(關(guān)鍵流程環(huán)節(jié)分析-流失率與轉(zhuǎn)化率分析)
  矩陣分析法(產(chǎn)品策略分析-象限圖分析法)
4、最合適的分析方法才是硬道理。
第四部分:解讀數(shù)據(jù)分析結(jié)果
問題:數(shù)據(jù)多,看不明白,不知道從何處看出業(yè)務(wù)問題?
1、數(shù)據(jù)分析的目的
  發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)規(guī)律
  發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)異常
  尋找業(yè)務(wù)策略
2、對比分析及業(yè)務(wù)策略
  看差距,補短板
  看極值,評優(yōu)劣
  看異常,找原因
3、結(jié)構(gòu)分析及業(yè)務(wù)策略
  看占比,聚焦重點
  看失衡,優(yōu)化結(jié)構(gòu)
4、趨勢分析及業(yè)務(wù)策略
  看變化,說趨勢
  看峰谷,找規(guī)律
  看異常,找原因
5、解讀要符合業(yè)務(wù)邏輯
第五部分:數(shù)據(jù)分析思路篇
問題:數(shù)據(jù)分析思路是怎樣的?如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏?
1、數(shù)據(jù)分析的思路
  從KPI指標(biāo)開始
  從營銷/管理模型開始
2、常用分析思路模型
3、企業(yè)外部環(huán)境分析(PEST分析法)
4、用戶消費行為分析(5W2H分析法)
5、公司整體經(jīng)營情況分析(4P營銷理論)
6、業(yè)務(wù)問題專題分析(邏輯樹分析法)
7、用戶使用行為研究(用戶使用行為分析法)
第六部分:圖表呈現(xiàn)篇
問題:如何讓你的分析結(jié)果更直觀易懂?如何讓數(shù)據(jù)“慧”說話?
1、圖表類型與作用
2、常用圖形及適用場景
3、常用圖形
  柱狀圖(對比分析)
  條形圖(對比分析)
  折線圖(趨勢分析)
  餅圖(結(jié)構(gòu)分析)
  雷達(dá)圖(多重數(shù)據(jù)比較)
演練:圖形繪制
4、復(fù)雜圖形
  平均線圖(對比分析)
  雙坐標(biāo)圖(不同量綱呈現(xiàn))
  對稱條形圖(對比)
  散點圖/氣泡圖(矩陣分析法)
  瀑布圖(成本、收益構(gòu)成分析)
  漏斗圖(用戶轉(zhuǎn)化率分析)
演練:圖形繪制
5、動態(tài)圖表畫法技巧
6、圖表美化原則
7、表格呈現(xiàn)
8、優(yōu)秀圖表示例解析
 
第七部分:分析報告撰寫
問題:如何讓你的分析報告顯得更專業(yè)?
1、分析報告的種類與作用
2、報告的結(jié)構(gòu)
3、報告命名的要求
4、報告的目錄結(jié)構(gòu)
5、前言
6、正文
7、結(jié)論與建議
8、優(yōu)秀報告展現(xiàn)與解析
第八部分:數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)篇(中級)
1、相關(guān)分析(衡量變量間的的相關(guān)性)
問題:營銷費用會影響銷售額嗎?影響程度大嗎?
  什么是相關(guān)關(guān)系
  相關(guān)系數(shù):衡量相關(guān)程度的指標(biāo)
  相關(guān)分析的步驟與計算公式
  相關(guān)分析應(yīng)用場景
2、方差分析
問題:哪些才是影響銷量的關(guān)鍵因素?
  方差分析解決什么問題
  方差分析種類:單因素/雙因素可重復(fù)/雙因素?zé)o重復(fù)
  方差分析的應(yīng)用場景
  如何解決方差分析結(jié)果
3、回歸分析(預(yù)測)
問題:如何預(yù)測未來的銷售量(定量分析)?
  回歸分析的基本原理和應(yīng)用場景
  回歸分析的種類(一元/多元、線性/曲線)
  回歸分析的五個步驟與結(jié)果解讀
  回歸預(yù)測結(jié)果評估(如何評估預(yù)測質(zhì)量,如何選擇最佳回歸模型)
  回歸分析(帶分類變量)
4、時序分析(預(yù)測)
問題:隨著時間變化,未來的銷量變化趨勢如何?
  時序分析的應(yīng)用場景(基于時間的變化規(guī)律)
  移動平均的預(yù)測原理
  指數(shù)平滑的預(yù)測原理
第九部分:數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)篇(高級)
1、聚類分析
問題:
  聚類分析及其作用
  聚類分析的種類
  層次聚類:發(fā)現(xiàn)多個類別
  R型聚類與Q型聚類的區(qū)別
  K均值聚類
2、分類分析
問題:
  分類與聚類
  決策樹分類的原理
  如何評估分類性能
3、關(guān)聯(lián)分析
問題:
  關(guān)聯(lián)分析解決什么樣的問題
  如何提取關(guān)聯(lián)規(guī)則
  關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用場景
演練:
4、RFM模型
問題:如何評估客戶的價值?如何針對不同客戶采取不同的營銷策略?
  RFM模型介紹
  RFM的客戶細(xì)分框架理解
結(jié)束:課程總結(jié)與問題答疑。

講師 李勇 介紹
中華企管培訓(xùn)網(wǎng)特聘講師
資深企業(yè)管理專家                  
國家高級企業(yè)培訓(xùn)師                  
2011年全國飯店業(yè)優(yōu)秀企業(yè)家
錦禾酒店管理培訓(xùn)學(xué)院首席培訓(xùn)導(dǎo)師
中國飯店協(xié)會客座教授
中南財經(jīng)政法大學(xué)兼職教授
《酒店視野》雜志創(chuàng)辦人兼總編

【實戰(zhàn)經(jīng)驗】
國家高級企業(yè)培訓(xùn)師,中高層管理系統(tǒng)提升和管理創(chuàng)新培訓(xùn)專家,擁有500多場次3000小時以上公開授課與內(nèi)訓(xùn)授課經(jīng)歷,學(xué)員滿意度95%以上。成功咨詢輔導(dǎo)30多家大中型酒店和社會企業(yè)的經(jīng)營管理診斷、服務(wù)質(zhì)量訪查、薪酬績效制度改善、酒店籌建合理化優(yōu)化專案。
 
【主要課程領(lǐng)域】
企業(yè)中高層管理、領(lǐng)導(dǎo)力與執(zhí)行力、員工管理、個性化服務(wù)、酒店籌備管理

【培訓(xùn)使命】
1.李勇講師對培訓(xùn)客戶有強(qiáng)烈的責(zé)任感。深刻認(rèn)知培訓(xùn)師在為客戶“傳道、授業(yè)、解惑”方面所負(fù)的神圣責(zé)任,對每一場培訓(xùn)都抱著百分百負(fù)責(zé)的精神全力投入,對每一個課程理念和觀點演繹都縝密分析、深入求證,準(zhǔn)確講授,生動呈現(xiàn),以期成為客戶在經(jīng)營管理健康發(fā)展之路上的指路明燈和良師益友。2.李勇講師對培訓(xùn)行業(yè)有強(qiáng)烈的使命感。在培訓(xùn)師隊伍素質(zhì)良莠不齊、培訓(xùn)行業(yè)無序發(fā)展和公信力缺失的當(dāng)今社會,希望以自身良好的綜合素質(zhì)、優(yōu)秀的品格和不斷進(jìn)取的敬業(yè)精神,為培訓(xùn)行業(yè)和廣大培訓(xùn)師,樹立一面閃亮的旗幟和積極進(jìn)取的榜樣,共同推進(jìn)培訓(xùn)行業(yè)的健康發(fā)展!

【授課風(fēng)格】
通俗易懂,風(fēng)趣幽默的語言和古今中外,生動翔實的事例深入淺出,詼諧幽默,激情生動,案例實戰(zhàn)、實用、實效。 

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