用数据分析解决商业问题课程｜商业数据分析课程

课程大纲

第1部分重新认知——智能时代如何构建业务数据能力

能力层次参考：资料示意从理解商业模式和部门需求，到初级数据解读、中级业务评估监控诊断、高级预测与多因素归因，再到商业问题实战应用的递进关系。本课按下列六部分展开，具体分析深度依课堂安排，不把层次图视为全部高级方法的交付承诺。

目标：开启数据分析思路，理解数据、分析与业务的关系，练习用数据支持商业决策。
商业数据分析的意义：追求商业成功
数据分析到底分析什么
如何进行商业数据分析？
数据分析师所需要的数据思维
数据分析师必须具备的商业分析能力
商业分析中的清晰思考：界定问题、依据与判断
以小见大，理解商业分析的基本做法
商业分析的基本功：理解商业模式
情境练习：确定一个业务中数据分析场景

第2部分以终为始--从决策回朔数据分析

目标：明确数据呈现的核心要义，挖掘数据背后的业务价值，界定数据分析输出成果

学会提问--数据分析的起源
建立模型--构建数据分析的结构与流程
如何挖掘数据背后的真实业务问题
从报表回推数据采集的日期范围和数据指标
数据表现形式的自动转换：比较表单、清单和报表及其转换逻辑，具体实现取决于工具和数据条件
商业分析的起跑线：数据指标与指标体系
构建数据指标体系：全面观察问题
设立指标评价标准：从指标到结论
实战练习：根据业务场景设定需要的分析报表，并回推数据采集表格

第3部分构建流程--基于业务的数据化呈现分析五部曲

目标：理解数据分析呈现的五层流程，练习分析与表达的衔接

问题--业务需求层
明确数据分析目标
获取--数据采集层
确定数据采集的来源
确定数据采集的范围
确定数据采集的频率
数据--数据层
建立“实体”数据
建立数据关系模型
分析手段--数据处理层
建立数据计算逻辑
建立数据分析指标
业务价值--输出层
多角度呈现数据
动态化调用数据
可视化展示数据

第4部分掌握工具--掌握数据分析方法与工具

目标：根据不同分析目标选择相应的分析方法与工具

对比分析法：通过树立正确的对比标杆发现问题
分类分析法：按相关特征细分观察，提高分析颗粒度；原始数据精度仍须核对
矩阵分析法：通过两个维度矩阵发现问题
趋势分析法：读懂发展趋势的含义
生命周期分析法：明白兴衰交替的含义
主动行为分析法：明白行为数据的含义
相关性分析法：观察数据关联，区分关联线索与待验证的因果解释
分层分析法：通过区分高/ 中/ 低用户群体发现问题
多指标综合评估法：通过综合多角度做出判断
结构分析法：通过认识内部结构发现问题

第5部分金融行业数据分析

目标：能够从数据中抽离核心指标因素，基于逻辑结构实现数据的理性与感性双重输出

商业数据可视化原则
提炼数据，塑造图表的灵魂
降噪，减少不必要的干扰
精准表达，突出图表重点
画龙点睛：为图表添加恰当元素，保持口径和表达客观
具体问题具体分析，商业图表要这样用
结合业务目标和数据口径，练习制作清楚、准确的专业图表
一张顶多张的动态图表

第6部分构建分析体系——金融行业问题实战

目标：通过结合企业实际情况，自选一到两个案例，讲解数据分析完整过程和最终结果呈现

营销支持分析：
客户画像分析：比较客户群体特征与营销假设，结合实际业务验证
客户RFM分析：在现有客户群体中区分不同营销策略
销售渠道分析：比较渠道投入、产出与业务条件
供给端数据分析：保持供给和需求间的动态平衡
产品运营分析：
银行要开发什么样的产品满足客户的需求？
产品效果怎么样，我们怎么进行优化？
如何分析产品质量及其改进方向
风险管控分析：
客户信用度分析
客户逾期情况分析
内部管理数据分析
营销团队怎么管理?
风险团队怎么管理?
运维团队怎么管理?

适合对象

运营、财务、采购、人事、生产、销售等专业岗位领导及业务骨干；专业数据分析人员；企业高层主管

课程定位与主要问题

从业务问题和决策需要出发，确定数据来源、指标、分析方法与图表表达，练习将分析结果用于业务讨论

课程适配与选型边界

刘凌峰主讲，面向跨职能岗位领导、业务骨干、专业数据分析人员和企业高层，从业务问题倒推采集表格、指标体系与分析表达，完整覆盖六部分内容，并结合金融营销、产品、风险和内部管理案例练习。参考1–2天

适合对象

运营、财务、采购、人事、生产、销售等专业岗位领导及业务骨干；专业数据分析人员；企业高层主管

课程重点

从业务问题和决策需要出发，确定数据来源、指标、分析方法与图表表达，练习将分析结果用于业务讨论

时长与形式

参考1–2天；讲师讲解、分组讨论、案例练习

课程侧重业务数据分析与经营表达，金融行业是后两部分的重要应用场景。分析结果受数据口径、样本和业务条件影响；软件操作深度、案例选择与资料准备在课前确认

核心收益

识别业务问题与数据分析目标，理解数据、分析和业务之间的关系
从报告需求倒推指标体系、评价标准及数据采集表格
练习问题、采集、数据关系、处理指标和业务输出五层流程
比较十种分析方法与图表呈现方式，区分数据关联和待验证原因
结合金融营销、产品、风险及内部管理案例，讨论完整分析过程和报告表达

课程背景与交付信息

业务汇报和跨部门沟通中，数据口径、指标体系与问题定义不一致，会增加分析和沟通的难度

课程围绕具体业务场景，通过讲解、讨论与练习，学习如何界定问题、组织数据、选择方法并呈现结论

课程时间

参考1–2天

授课方式

讲师讲解、分组讨论、案例练习

课程工具

业务场景分析、指标体系、采集表格与图表表达；对比、分类、矩阵、趋势、生命周期、主动行为、相关性、分层、多指标综合评估、结构分析

课程内容重点

01第1部分重新认知——智能时代如何构建业务数据能力

02第2部分以终为始--从决策回朔数据分析

03第3部分构建流程--基于业务的数据化呈现分析五部曲

04第4部分掌握工具--掌握数据分析方法应用

05第5部分金融行业数据分析

06第6部分构建分析体系——金融行业问题实战

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

课程侧重业务数据分析与经营表达，金融行业是后两部分的重要应用场景。分析结果受数据口径、样本和业务条件影响；软件操作深度、案例选择与资料准备在课前确认

课程常见问题

这门课适合哪些学员？

运营、财务、采购、人事、生产、销售等专业岗位领导及业务骨干；专业数据分析人员；企业高层主管。以业务问题驱动数据分析，案例和练习深度按参训基础确认

完整课程包含哪些内容？

六部分依次为业务数据能力、从决策倒推分析、五层分析流程、十种分析方法、金融行业数据呈现，以及金融营销、产品、风险和内部管理案例

课程时间和授课方式如何安排？

参考1–2天，采用讲师讲解、分组讨论和案例练习。每日课时、案例数量及具体日程在需求沟通时确认

金融案例和练习数据如何准备？

结合企业情境自选1–2个案例，练习完整分析过程与结果呈现。课堂优先使用模拟数据；如使用业务资料，应先确认使用依据、必要范围、保护和访问安排。客户信用及逾期分析用于数据解读学习，具体授信和风控决策仍依机构制度执行

会提供哪些软件或配套文件？

课程涉及采集表格、指标、图表与报告表达练习。具体软件、版本、数据环境及配套文件在课前沟通确认，不能仅由封面或示意图推定包含软件许可、书籍或部署服务

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