第1部分 重新认知--智能时代如何构建数据分析能力
内容重点
- 过数据分析为商业决策保驾护航
- 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
数据治理与数据分析
数据治理与数据分析的训练重点落在任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界，适合把当前业务任务拆成可讨论的练习
授课讲师：
刘凌峰 · AI智能办公应用落地专家
课程大纲
第2部分 以终为始--从决策回朔数据分析
内容重点
- 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
- 数据自动转换表现形式：表单、清单、报表
第3部分 构建流程--基于业务的数据化呈现分析五部曲
内容重点
- 目标：掌握数据分析呈现的五大流程步骤，能够独立完成数据分析表达应用
- 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
第4部分 掌握工具--掌握数据分析方法与工具
内容重点
- 目标：掌握数据分析的具体工具和方法，不同的分析目标采用不同的重力进行分析
- 描述性分析法：快速理解数据的基本情况
- 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：物以类聚，提高数据颗粒度
- 矩阵分析法：通过两个维度矩阵发现问题
第5部分 直观呈现--从数据思维走向可视化呈现
内容重点
- EXCEL公式和函数构建动态数据分析模型
- 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
第6部分 完美收官--撰写专业的数据分析报告
内容重点
- 为什么要撰写数据分析报告
- 数据分析报告流程：明确分析目的、拆解指标发现问题、拓展维度、给出结论
- 数据分析报告的写作原则
- 数据分析报告的种类
- 数据分析报告的结构
第7部分 战无不胜--构建分析体系，精准解决问题
内容重点
- 销售渠道分析：提高产出的关键
- 销售计划分析：销售计划分解
- 客户购买分析：销售订单购物篮分析
- 客户营销分析：客户RFM分析
- 生产缺料分析：客户出货齐套率分析
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
工具会用但流程接不上、结果不好验时，训练重点应放在判断标准和后续跟进方式上
核心收益
- 对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景
- 围绕重新认知——智能时代如何构建数据分…明确判断口径和处理优先级
- 用以终为始——从决策回朔数据分析安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
- 带走构建流程——基于业务的数据化呈现分…相关的复盘问题和跟进清单
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？
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重新认知——智能时代如何构建数据分析能力
02以终为始——从决策回朔数据分析
03构建流程——基于业务的数据化呈现分析五部曲
04掌握工具——掌握数据分析方法应用
05直观呈现——从数据思维走向可视化呈现
06完美收官——撰写专业的数据分析报告
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
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本课程页面围绕《数据治理与数据分析》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 7 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？
对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景；围绕重新认知——智能时代如何构建数据分…明确判断口径和处理优先级。
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
