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《数据驱动决策 – 职场数字化分析思维》 管理者数据分析思维与决策驱动 课程背景： 数字化转型趋势：随着互联网、大数据、人工智能等技术的不断进步，企业面临着数字化转型的压力。管理层需要掌握数字化分析技能，以便更好地引领企业适应这一趋势。 数据驱动决策：现代企业越来越重视数据在决策中的作用。数字化分析技能可以帮助管理层从大量数据中提取有价值的信息，从而做出更加精准、科学的决策。 提升企业竞争力：在激烈的市场竞争中，企业需要不断创新和优化业务流程。管理层具备数字化分析能力，可以更有效地监控业务运营状况，发现潜在问题，提高企业竞争力。 提高个人综合素质：在数字化时代，管理层需要不断充实自己，提高个人综合素质。学习数字化分析技能有助于管理层更好地适应时代发展，实现个人价值。 课程周期：2天 09:00 -12:00 13:30-16：30 课程收益： 1. 数据驱动的决策：数据化思维能够帮助管理层基于事实和数据做出决策，而不是仅凭直觉或经验。这有助于提高决策的准确性和有效性。 2. 提升效率：通过分析数据，管理层可以识别业务流程中的瓶颈和低效环节，从而进行优化，提高整体运营效率。 3. 数据预警：数据化思维有助于管理层更准确地识别和评估潜在风险，及时采取措施进行风险控制和预防。 4. 团队管理：通过对下属数据的深入分析，管理层能够更好地理解下属的需求和行为模式，从而提升团队的能力和组织发展 5. 竞争优势：数据化思维可以帮助管理层发现新的商业机会，制定更具竞争力的战略，为企业赢得市场优势。 课程大纲： 一、企业的数字化转型分析趋势和管理层的数字化思维领导力 1.1 企业管理层数字化分析的价值和意义 1.2数字化体系构建的五化 - 业务化，智能化，标准化，体系化，可视化 1.3数字化转型和体系构建的的工具和解决方案 - excel .power BI 1.4如何培养管理者的数字化思维 1.5 数字化模型，仪表盘的案例分享 二、数字化+ AI 提升数字据分析效能 2.1 国内外主流的Ai应用介绍 2.2 AI 如何高效的进行数据的清洗 2.3 AI 如何高效的输出各类场景的函数 2.4 如何用AI 爬取相关的市场数据，销售数据，薪酬数据等 2.5 AI 精准提问，AI 的提示词 2.6 如何用AI 进行数据建模，并输出详细的，针对性的行业数据分析报告 三、数据可视化 – 职场专业数据图表的设计 1、 数据可视化图表设计的4步流程 ü 理解数据 ü 数据关系 ü 图表选择 ü 图表设计 2、数据之间的五种关系 关联，成分，数量，时间，频率 3、基础数据图表的设计原则（饼图，散点图，柱状图，条形图，组合图等） 案例实操 职场各场景的数据可刷图表的设计实操 四、职场数据分析流程六步骤和体系构建 1、数据分析中关键指标的梳理– 指标的定义和计算 2、数据标准表的构建-数据表的清洗和表格设计 3、各模块数据表的数据关联 4、数据分析的维度和逻辑 5、数据BI 数据仪表盘的设计和构建 – 数据可视化体系 6、数据分析思维，分析报告– 数据描述 ，数据诊断，解决方案- 数据预测 案例实操分析： 1、根据数据分析流程，完成 某零售公司人员组织结构的数据分析流程，构建人员组织结构的数据仪表盘 2、根据完成的人员组织结构数据仪表盘，分析该公司的人员组织结构数据，分析管理层的人员指标结构，诊断人员结构的问题，并给出解决方案 步骤一、关键数据指标体系的构建 1．1、数据关键指标的梳理 – 数据指标仓构建 1..2、关键绩效指标的定义和计算– 部门数据指标体系构建 • 公司人效的关键指标 • 业务经营的销售关键指标 • 财务的关键指标 • 研发的关键指标 • 用户指标 • 人力资源指标 步骤二 、各模块的标准数据报表的构建 • 数据清洗的各类excel 函数 • 数据表的标准制定 • 数据透视表的高阶实操 • 如何用 AI 清洗数据表和标准化数据报表 步骤三：模块数据表的数据关联 • 什么是数据关联，数据关联的体系化构建 • 数据表的数据关联字段 • 用Power pivot 进行多表的数据关联 步骤四、数据分析的逻辑和维度 • 数据分析的交互维度 • 数据的对比 – 时间 – 结构 – 外部对标 • 数据仪表盘中的切片器维度 步骤五、数据可视化 BI 数据仪表盘的设计 • BI 工具的选择 EXCEL 和 POWER BI • 各个指标数据透视表和透视图的构建 • BI数据仪表盘构建的原则 • 完成人员组织结构的数据仪表盘 步骤六、数据分析思维和数据分析报告 • 数据分析报告的三个维度 • 数据的描述 • 数据的诊断 • 数据的预测 • 如何设计数据分析报告PPT 案例实操：小组完成企业内部人员组织结构的数据仪表盘案例，输出数据分析模型，并且进行数据分析，生成数据分析报告，制定决策报告 五、职场数据分析的常用方法 描述性统计分析 • 算数平均值计算 • 加权平均值计算 • 数据频率分析 • 数据结构分析 业务关联性数据分析 • 数据相关性分析 • 数据分位值计算 • 绩效数据线性分析 • 数据离散度分析 • 数据的矩阵分析 预测性数据分析 • 年度经营数据回归分析 案例实操：小组老师完成相关案例的数据分析方法的练习 六、数据的预测和决策分析方法的领导力 • 用相关性系数进行经营数据预测 • 用回归函数进行经营数据的预测分析 • 构建数据模型进行数据的预测 – 时间维度历史数据预测 • 2/8 原则进行数据的决策 • 决策树工具进行决策分析 • SWOT分析法 • 鱼骨图分析法 • 权重关联分析法 • 公司经营数据的预测 和公司成本的决策 案例实操：小组同学根据提供的销售数据，完成数据的预测分析报告，运营决策分析方法制定决策 七、管理者数据分析思维与决策案例实操 1、产品销售数据数据仪表盘建模分析和决策分析报告案例实操 2、财务数据 – 员工薪酬数据仪表盘数据建模和决策分析实操 3、企业年度人效数据的数据建模和数据分析，决策报告
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