第一部分 数据建模分析方法与理论
内容重点
- 问题：数据分析是什么?数据分析基本过程？
企业运营数据分析与管理模型实务
数据建模分析方法与理论、数据建模分析应用和数据建模分析应用（二）连成一组训练主线，减少课堂内容与岗位动作之间的断点
授课讲师：
陈则 · AI应用专家
课程大纲
第一章 认识数据分析
内容重点
- 1. 数据分析面临的常见问题
- Ø 不知道从哪里入手分析（缺少分析方法）
- Ø 不知道收集什么样的数据（业务理解不足）
- Ø 看不懂数据表达的意思（数据解读能力差）
- Ø 担心分析不够全面（分析思路不系统）
第二章 数据分析基本过程
内容重点
- 1. 数据分析的六步曲
- 2. 步骤1：明确目的--理清思路
- Ø 先有数据还是先有问题？
- Ø 确定分析目的
- Ø 确定分析思路
第二部分 数据建模分析应用
内容重点
- 问题：数据分析有什么方法可依?不同的方法适用解决什么样的问题？
- 1. 数据分析的三层次
- Ø 统计汇总（对比/分组/结构/趋势/…）
- Ø 数据分析（相关/方差/验证/回归/时序/…）
- Ø 数据挖掘（聚类/分类/关联/RFM模型/…）
第三部分 数据建模分析应用（二）
内容重点
- 1. 矩阵关联分析法
- 案例：行业的产品，如何从市场占有率和增长率做分析？（
- 工具：Excel/SPSS）
- 案例：行业的客户，如何从客单价和忠诚度做分析？（
- 工具：Excel）
第四部分 数据分析方法挖掘篇
内容重点
- 1. 列联表分析
- 2. 方差分析
- 案例：行业的手机品牌的销售量差异是真的吗？（
- 工具： SPSS）
- 3. 聚类分析
第五部分 解读数据分析结果与分析思路
内容重点
- 问题：数据多，看不明白，不知道从何处看出问题？
- 1. 数据分析的目的
- Ø 发现业务问题
- Ø 发现业务规律
- Ø 寻找业务解决策略
第六部分 数据分析之工具篇Excel
2.1 统计函数
2.2 逻辑函数
2.3 查找函数
- 3. Excel分析功能介绍
- Ø 模拟分析
- Ø 规划求解
- Ø 数据分析库
- 4. Excel数据透视表介绍
适合对象
建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，把任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界转成课后可继续推进的动作
课程定位与主要问题
《企业运营数据分析与管理模型实务》更强调任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界与小组练习、过程记录和后续任务的连接
核心收益
- 先确认工具场景、输入要求和输出校验，让训练目标更具体
- 数据建模分析方法与理论和数据建模分析应用会被串成一组可练习的AI应用
- 流程复用更容易：提示词、流程嵌入和风险复核检查方法是否适合团队日常任务
- 人工复核有抓手：数据建模分析应用（二）相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排
课程背景与交付信息
团队把AI能力接入日常工作时，最先卡住的是场景边界和结果复核。训练会串起数据建模分析方法与理论、数据建模分析应用和数据建模分析应用（二），先把可落地路径说清楚。
课程时间
2-4天
授课方式
讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑
课程内容重点
01数据建模分析方法与理论
02数据建模分析应用
03数据建模分析应用（二）
讲师介绍
陈则
AI应用专家
国内顶尖AI应用专家，微软MOS认证讲师。专注AI办公应用与数据分析，2025年AI排课量284场，服务千余家企业，助力职场办公提效与数据价值挖掘，可结合企业内训场景开展课程讲授与案例讨论
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《企业运营数据分析与管理模型实务》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 8 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门课适合哪些学员参加？
适用于业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队，也适合承担AI任务拆解、流程嵌入和输出复核支持工作的关键岗位。
学习这门课可以获得什么收益？
先确认工具场景、输入要求和输出校验，让训练目标更具体；数据建模分析方法与理论和数据建模分析应用会被串成一组可练习的AI应用。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按2-4天安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认
企业可以基于这门课做定制吗？
可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配
