【课程背景】
当下，数字化已经是各行业快速发展的基础，数据作为最新的生产要素，将会发挥更大的作用。数据分析技术，作为数据最基础的使用技术，使用成本最低，获得效益最大。通过数据分析技术，可以实现管理运营数字化，可以更透彻的了解公司和业务，可以更快速的找到日常工作中的问题原因，可以更高效的应对市场变化。
数据分析，最重要的是数据思维，有了数据思维可以更深刻的理解业务，数据思维需要一定的训练，就可以掌握。有了数据思维，再掌握基础的数据分析方法和简单地数据分析工具，就可以将数据分析应用到工作中，很快能够得到效果。
有了初步的数据分析工作，配合数据治理、自动分析工具或产品，建立起数据分析指标体系，形成企业管理运营分析架构，就可以实现运营管理数字化、自动化，可以及时发现问题，优化管理，提高企业效率，提高市场反应速度。实现企业的快速增长。
除了做好数据分析挖掘，还需要能够直观的表达出发现的问题，能够用数据表达业务，这就涉及到数据分析报告的编写，以及直观数据分析图表的应用。
本课程结合实际案例，介绍如何进行数据思维的培养，如何建立企业和部分的指标体系和管理运营分析框架。这些可以协助企业和个人增长数据分析能力和业务处理能力，介绍如何使用Excel配合报表和业务平台，进行日常业务分析。介绍常用的数据分析方法和基础的统计分析知识，结合这些技能，可以更好地描述业务和问题，可以更准确、快速的定位业务问题，找到原因，给出解决方案。最后介绍数据分析结果的展示，报告的编写，各种报表的作用和生成方式，以及数据分析报告如何编写。
培训完成后，基本上就具备了整体的数据分析能力，可以快速开展相关业务工作。
【课程收益】
培训完结后，学员能够：
【课程对象】对数据分析需要的人员
【课程时长】3天 (6小时/天）
【培训方式】培训采用多种方式组合，有理论的讲授、方法的模拟实践、工具的实操和头脑风暴的讨论实践。
【课程大纲】
本部分主要介绍数据思维，数字化过程中，数据体现价值，最基础的就是要相关人员具备数据思维。不仅仅是技术人员，所有业务人员、管理人员都应该具备有数据思维，才能更好地利用数据。数据思维更是数据分析人员的基础能力，不具备数据思维是不能做数据分析工作的。数据思维也有利于员工更好地理解业务，数据思维，需要后期进行特定的培养，课程将结合案例，介绍如何进行数据思维的培养。
详细内容：
数据分析介绍与指标体系建设（2小时）
开展数据分析，用数据说话，自然离不开一套标准。只有有了标准，我们才能通过数据得出好与坏的结论。有了标准，就可以借助技术手段，自动跟踪指标，进行预警和提醒，降低工作强度，进行自动化管理运营。数据分析指标体系建立是否合适，可以说决定数据使用的成功与否。本节结合案例详细介绍数据分析指标体系的建立方法，优化过程。
详细内容：
方便实用的数据分析方法，可以再日常工作中有效提升工作效率。同时，智能化、自动化、可定制的分析报表平台，更能有效提高企业整体的运营效率。本小节详细介绍Excel、Python、BI等多种数据分析技术，介绍他的优势和劣势，适用场景等。在日常工作中，有效的数据分析方法，更能帮助大家解决日常业务问题。本小节选取了10种典型的数据分析方法，结合案例，详细进行介绍，以便在工作中可以选取有效的数据分析方法，优化任务，提高运营。
详细内容：
Excel是最简单实用的数据分析工具，掌握了Excel，可以完成日常80%的数据分析工具。本小节介绍基本的Excel使用基础，为后边课程中Excel的应用打下基础。
详细内容：
用数据描述业务，可以更清晰的说明业务。数据分析挖掘结果，通常是枯燥的，借助图表，可以更加直观的展示数据分析结果，可以让目标对象更容易理解数据分析的结果。部分分析，图表也可以让分析师更容易找到规律和问题，如散点图。本小节详细介绍每种图表的常规用途，变形类型，以及通过案例展示，如何通过Excel等工具实现。
详细内容：
数据治理是传统企业进行数字化的基础工作，本小节详细介绍进行数据治理依托的技术平台，各自的使用场景，以及如何选择。介绍数据收集的方式，适用场景，预处理和数据清除的内容。介绍数据治理开始的组织、流程、制度保障措施，数据治理的体系框架，完成对数据治理的完全认识，具备编写数据治理实施方案能力。同时介绍主数据的设定和管理内容。期间通过不断地讨论和沟通，展示某些企业的方案案例，方便更好地掌握相关技能。
详细内容：
郭振杰