企业数据化分析及可视化实现

课程大纲

1.1 Excel的基本操作和数据处理技巧

1.1 Excel的基本操作和数据处理技巧要点拆解

1. 1.1数据导入和导出
1. 1.2数据筛选和排序
1. 1.3公式和函数的运用

1.2 FineBl自主分析工具的使用方法

1.2 FineBl自主分析工具的使用方法要点拆解

1. 2.1数据导入和清洗
1. 2.2数据可视化和探索
1. 2.3数据建模和预测

1.3 数据建模工具的简单运用

1.3 数据建模工具的简单运用要点拆解

1. 3.1数据模型的构建和评估
1. 3.2数据模型的解释和应用
2. 描述性统计分析

2.1 统计理论基础概述

2.1 统计理论基础概述要点拆解

2. 1.1总体和样本的概念
2. 1.2随机变量和概率分布
2. 1.3参数估计和假设检验

2.2 数据收集和整理方法

2.2 数据收集和整理方法要点拆解

2. 2.1数据采集的方法和工具
2. 2.2数据清洗和缺失值处理
2. 2.3数据转换和标准化

2.3 常用统计指标的计算和解释

2.3 常用统计指标的计算和解释要点拆解

2. 3.1中心趋势和离散程度的度量
2. 3.2相关性和回归分析
2. 3.3分布和假设检验

2.4 数据质量检查和异常值处理方法

2.4 数据质量检查和异常值处理方法要点拆解

2. 4.1数据质量评估和异常值检测
2. 4.2异常值的处理和修正方法
3. 数据可视化

3.1 数据可视化技术概述

3.1 数据可视化技术概述要点拆解

3. 1.1可视化的重要性和应用
3：1.2可视化工具和库的选择

适合对象

业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前业务任务参加，便于课后沿用同一套判断和跟进方式

课程定位与主要问题

AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目场景下，参训团队需要确认对象、任务边界和课后跟进节奏

核心收益

场景边界更清楚：AI工具适用场景，明确可落地的提效任务和使用边界
提示与校验更稳定：AI工具选型、提示词设计、流程嵌入和结果校验的操作方法
流程复用更容易：任务演练把AI能力嵌入真实工作流程，减少试错成本
人工复核有抓手：团队复用的提示词、流程模板和质量检查要点

课程背景与交付信息

数据真的有用吗？

如何从庞杂的数据中提取对自己有用的信息？

如何厘清多种数据关系，锁定问题的关键？

课程时间

1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

011.1 Excel的基本操作和数据处理技巧：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

021.2 FineBl自主分析工具的使用方法：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

031.3 数据建模工具的简单运用：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

042.1 统计理论基础概述：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

讲师介绍

刘凌峰

AI智能办公应用落地专家

刘凌峰，AI智能办公应用落地专家，微软全球认证讲师。深耕办公高级应用与数据效能提升20余年，年均授课300场以上。擅长AI办公提效、AIGC应用实战与数据分析，独创凌动报表理念，助力企业数字化效能转型。可结合Python数据分析专项方向补充授课视角，聚焦Python编程、数据可视化、自动化办公

金融银行电力能源制造业通信烟草交通基础设施

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课程差异说明

本课程页面围绕《企业数据化分析及可视化实现》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？

更适合业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队，尤其适用于已经有具体业务任务、需要统一做法的团队。

学习这门课可以获得什么收益？

识别AI工具适用场景，明确可落地的提效任务和使用边界；掌握AI工具选型、提示词设计、流程嵌入和结果校验的操作方法。

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