一、 项目背景
当今，Excel是许多企业和组织的常用工具，特别是在生产线工作中，Excel扮演了非常重要的角色。然而，虽然Excel具有强大的数据处理和分析功能，但很多企业员工缺乏必要的Excel技能，无法充分利用Excel的优势。由此，他们可能会面临数据处理效率低下、公式错误、数据格式不当等问题，这些问题不仅会降低生产线工作效率，也可能对生产线的质量和准确性造成影响。
针对这些问题，对企业员工进行系统的Excel培训是非常必要的。通过培训，工人们可以了解Excel的基本操作，熟悉Excel的常用功能和技巧，更好地理解数据的处理和分析方法。同时，他们可以了解一些高级技巧，如图表制作、数据透视表、条件格式和宏等，这些技能可以帮助他们更加高效地处理数据，减少因人工操作造成的误差。除了提高工作效率，Excel培训还可以提高工人的职业技能和竞争力。在现代工作环境中，Excel是一项非常重要的技能，掌握Excel技能不仅可以提高工人的工作价值，还可以帮助他们更好地适应未来的职业发展。
在本次Excel培训中，我们将通过是数据处理的思路，设计出针对企业员工的专业课程，包括Excel基础操作、数据处理和分析方法、图表制作、数据透视表和函数等高级技巧，为学员提供丰富的实战操作经验和技巧分享，帮助他们更好地掌握Excel技能。总之，通过本次培训项目体系，我们将为企业员工提供系统的Excel培训，提高他们的工作效率和职业竞争力，帮助企业提升工作效率和绩效。
二、 项目特点
项目的特点可简单概括为4个数字——‘1234’，具体内容如下：
1. 项目核心：1 支队伍
培养1支专业的数据分析高手队伍
2. 项目价值：2个目标
快速解决问题：队伍成员能快速用培训中的知识解决工作中的常见Excel数据问题，并且遇到新问题，能够独立找到解决问题的方法；善于从数据中发现问题：队伍成员能够从以往和现有产线数据中交叉分析验证和发现问题，对数据做预测并解决问题。
3. 项目特色：3个标签
“产线人做”——项目导师具备制造业产线人员培训经验，加强师生沟通效率
“制造业案例”——项目各案例均以生产线数据为主，增强学员代入感
“制造业标准”——海量制造业产线图表案例，建立标准化课程模板， 方便学员学习模仿制作
4.项目方向： 4大领域
通用技能专题——Excel通用技能应用及讲解范例，解决基础工具不会应用的问题
分析思维专题——Excel数据分析思维，解决数据分析没有方法的问题
函数应用专题——Excel函数公式应用，掌握函数应用技能
数据透视专题——Excel数据透视，快速掌握数据分析实战
图表呈现专题——Excel数据图表，快速掌握各种数据报表的生成
三、 项目成果
1. 每期项目为产线培养认证合格的数据分析师，认证标准如下：
l 数据清洗能力：
1. 导入数据：将产线数据导入Excel中。
2. 检查数据：检查数据是否有缺失值、异常值、重复值等问题。
3. 清洗数据：处理上述问题，如填充缺失值、删除异常值、去除重复值等。
l 数据建模能力：
1. 确定问题：确定需要解决的问题和目标。
2. 数据筛选：根据问题选取需要分析的数据。
3. 数据转换：将数据进行透视表、数据透视图、图表等方式进行分析和处理，得出结论。
l 数据呈现能力：
1. 选择图表：选择最适合数据呈现的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等。
2. 设计图表：调整图表的颜色、字体、大小、标题等样式，使其更具有可视化效果。
3. 分享结果：将数据分析的结论以图表形式呈现，方便分享和传达。
2. 每期产出日常产线数据处理10个案例，萃取汇总经典工作案例，方便后续以老带新。
四、项目大纲
第一阶段课程大纲
课程阶段目标：
l Excel基本模块、Excel数据录入和数据清洗基本工具
l 使用数据透视表将不同需求汇总统计呈现
课程时间：2天
破冰：学员分组、设定学习目标
游戏互动：2分钟内写出至少10个想解决的Excel问题
我的故事：我从Excel小白到电商数据分析师的成长之路
第一讲：用好这些功能，让你的数据处理的效率提升10倍
1. 单元格格式设置，数据处理的前提
1) 数值格式设置
2) 文本格式设置
3) 日期格式设置
4) 自定义格式设置
2. 强大的分列工具，快速处理异常生产数据
1) 使用分列矫正错误日期、数值、文本
2) 使用分列截取固定宽度字符
3. 查找替换和定位工具，大海也能捞针
1) 按值、格式查找
2) 单元格匹配查找
3) 模糊查找之3个常用的通配符
4) 定位空值、公式、批注和对象
4. 排序和筛选，让数据规规矩矩
1) 简单排序、多条件、按颜色排序
2) 自定义排序和隔行插入空行
3) 简单筛选、多条件筛选
4) 高级筛选
5. 分类汇总，让数据按你的想法呈现
1) 使用分类汇总前要排序
2) 分类汇总嵌套
3) 复制分类汇总到其他区域总是复制全部数据怎么解决
4) 使用分类汇总批量合并相同单元格
6. 数据有效性，提前排除数据中的异类
1) 设置整数数据有效性
2) 文本长度数据有效性
3) 序列数据有效性
7. 条件格式，让财务报表更清晰易读
1) 用条件格式凸显数据
2) 查找重复值
3) 制作数据条
4) 如何管理条件
5) 创建多重条件
6) 条件格式中公式的书写规则
8. 常用基础技巧，效率火箭般提速
1) 如何实现行列内容的快速转置
2) 如何快速设置列宽行高
3) 如何冻结工作表的行与列
4) 如何制作斜线表头
5) 如何在单元格内自动/强制换行
9. 数据安全保护，给你的表格上把锁
1) 如何仅允许用户编辑指定内容
2) 如何防止他人对工作表的增删
3) 如何对整个工作簿加密保护
10. 常见的Excel快捷键操作一览
第二讲：办公绝佳助手，数据透视表让你爱上数据
1. 创建数据透视表，一不留神就出错
1) 数据透视表在数据分析中的使用价值
2) 创建数据透视表前必须要检查的3个事项
2. 数据透视表美化布局，让数据结构更清晰易读
1) 改变行字段的排列顺序
2) 显示隐藏透视表字段的分类汇总
3) 为一个字段添加多种分类汇总方式
4) 报表布局的3种显示形式及区别
3. 数据透视表项目组合，多维度洞察重要数据
1) 自动组合-日期型数据项
2) 自动组合-数值型数据项
3) 手动组合-文本型数据项
4. 透视表排序和筛选，自定义排序也很简单
1) 如何在数据透视表中手动排序
2) 如何在数据透视表中筛选数据
5. 在透视表中执行计算，缺少字段也不怕
1) 透视表自定义值显示方式
2) 透视表同时显示数值和百分比
3) 在透视表中使用计算字段
6. 多表联动的切片器，让你的报表活起来
1) 创建切片器和基本设置
2) 报表链接创建动态交互图表
项目实战：某贸易公司年度销售报表制作
第二阶段课程大纲
课程阶段目标：
l 掌握Excel函数的3中引用技巧
l 掌握函数的使用技巧和方法，掌握函数的共性和规律
l 掌握常用和高频函数的使用用法，让学员高效处理数据
课程时间：2天
第一讲：函数基础知识
1. 处理数据，函数是万能的吗
2. 函数结构解析
3. 相对引用、绝对引用和混合引用
4. 必备的基本的函数：SUM、AVERAGE、MIN、MAX、COUNT、COUNTA、RANK
第二讲：逻辑判断函数
1. IF函数基本用法：回款方案计算
2. If函数的多层嵌套：客户及加盟商评分系统
3. OR和AND函数应用实例：产品销售提成及营运方案计算
第三讲：统计汇总函数
1. SUBTOTAL函数如何进行专业统计分析
2. SUBTOTAL函数与Sum函数的区别
3. SUMIF函数如何对符合指定条件的值求和
4. SUNIFS函数如何对符合多个条件的值求和
5. COUNTIF与COUNTIFS函数如何计算符合条件的个数
综合实战：销售数据汇总统计分析
第四讲：查询引用函数
1. VLOOKUP函数正向和逆向精确查询
2. MATCH和INDEX函数实现更加灵活的精确匹配
3. ROW函数和COLUMN函数巧妙实现混合查找
综合实战：员工信息、订单信息表格数据提取
第五讲：日期函数
1) 基本的时间和日期运算
2) YEAR、MONTH、DAY函数
3) DATE和DATEDIF函数
4) WEEKNUM和WEEKDAY函数
综合实战：常见日期格式数据处理
第三阶段课程大纲
课程阶段目标：
l 掌握数据图表的高阶应用，在制作报表时能够掌握可视化呈现
l 掌握数据分析的方法，做到心中有数，快速分析生产经营中的问题
课程时间：2天
第一讲：精彩汇报，高级图表制作精华技巧
1. 理清数据展示图表的4大分类
1) 比较关系：条形图、柱形图、雷达图、折线图
2) 分布关系：直方图、散点图
3) 构成关系：饼图、百分比堆积图、堆积柱形图、堆积面积图
4) 联系关系：气泡图、散点图
2. 图表制作实用的5个重要操作
1) 快速制作图表
2) 快速添加数据系列
3) 如何绘制在次坐标轴
4) 如何更改图表类型
5) 如何调整坐标轴最小值最大值
练习：腾讯人力数据图表美化
专业图表鉴赏：花瓣网、网易易数、腾讯云图
第二讲：全局分析，动态可视化仪表盘制作
1. 认识Dashboard仪表盘
1) 什么是仪表盘
2) 为什么要学习仪表盘
2. 仪表盘报告的设计流程
1) 报表数据准备
2) 明确需求之5W1H和商业分析方法
3) 需求分析之金字塔结构
4) 三种超好用的分析方法
5) 构思数据看板布局框架设计
6) 选择仪表盘的风格
7) 可视化分析组件设计
第三讲：数据分析核心，建立数据分析思维
1. 数据分析概述
1) 数据分析是什么
2) 数据分析师做什么
3) 数据分析6大流程
2. 数据分析方法论
1) 明确问题⽅法论——5W2H
2) 拆解问题⽅法论——金字塔结构
3) 定位问题原因⽅法论——归因法
3. 搭建业务指标体系
1) 产品运营指标体系
2) 商业分析指标
3) 产品运营指标
4. 数据分析模型
1) 如何进⾏⽤户分析
2) ⽤户⽣命周期模型
3) ⽤户⽣命周期模型
5. 数据分析⽅法
1) 对⽐分析
2) 趋势分析法
3) 矩阵关联分析法
4) 分组分析
5) 漏⽃分析
6) 细分分析
项目收尾：项目测评+学员答疑
常亚南