数据分析思维与数据分析实战

Q: 学习这门课可以获得什么收益？

明确工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差；围绕第1部分 重新认知--智能时代如何…校准目标和边界，明确课堂重点动作

第1部分重新认知--智能时代如何构建数据分析…需要明确判断口径，第2部分以终为始--从决策回溯数据分析：提炼…负责组织练习，第3部分数据分析方法：提炼可落地的方法、工具…用于课后复盘

2天人工智能应用

授课讲师： 刘凌峰 · AI智能办公应用落地专家

查看课程大纲

课程大纲

第1部分重新认知--智能时代如何构建数据分析能力

1.1 数据分析面临的常见问题

1.2 数据分析的目的

1.3 数据分析的思路

1.4 数据分析需要什么样的能力

1.5 情境

练习：使用SPSS软件，确定一个业务中数据分析场景

第2部分以终为始--从决策回溯数据分析

2.1 学会提问--数据分析的起源

2.2 建立模型--构建数据分析的结构与流程

2.3 如何挖掘数据背后的真实业务问题

2.4 数据自动转换表现形式：表单、清单、报表

2.5 商业分析的起跑线：数据指标与指标体系

2.6 实战

练习：使用SPSS软件创建报表，并根据报表内容设计数据采集表格

第3部分数据分析方法

3.1 统计学基础知识

3.2 数据分析方法的层次

3.3 统计分析常用指标

3.4 基本分析方法及其适用

3：5 实战
练习：使用SPSS软件进行不同分析方法的实践操作，并解读结果

第4部分：解读数据分析结果

内容重点

目标：数据分析完毕，结论是什么？原因是什么？改善建议是什么？
第5部份拓展内容：数据可视化工具与BI应用

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项目或岗位案例参加，课堂讨论会更容易落到真实场景

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中，参训团队可以先看清问题所在，再设计可执行动作

核心收益

场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差
围绕第1部分重新认知--智能时代如何…校准目标和边界，明确课堂重点动作
流程复用更容易：第2部分以终为始--从决策回溯数…安排练习，检查方法、工具和流程是否可用

查看更多收益收起更多收益

人工复核有抓手：第3部分数据分析方法：提炼可落地…相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题

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

2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第1部分重新认知--智能时代如何构建数据分析能力：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

02第2部分以终为始--从决策回溯数据分析：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

03第3部分数据分析方法：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

04第4部分：解读数据分析结果：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

查看讲师主页

课程差异说明

本课程页面围绕《数据分析思维与数据分析实战》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 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？

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项目或岗位案例参加，课堂讨论会更容易落到真实场景。

学习这门课可以获得什么收益？

明确工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差；围绕第1部分重新认知--智能时代如何…校准目标和边界，明确课堂重点动作。

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