第1部分 开启数据分析思路--从数据民工成长为数据化管理者
内容重点
- 目标：理解数据、分析、业务三者关系
- 开场活动：探寻日常情境中的数据
- 为什么要进行数据分析？
- 识别机会
- 规避风险
洞见数据价值数据分析思维课程
目标：理解数据、分析、业务三者关系需要接到岗位场景，开启数据分析思路——从数据民工成长为数据化管理者和开场活动：探寻日常情境中的数据会帮助团队确认边界与后续动作
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 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
- 没有对比就没有伤害--对比分析
- 时间对比：同比、环比、变化趋势
- 空间对比：不同城市、不同产品对比、不同区域对比
- 目标对比：年度目标、月度目标、活动目标
第5部分 从数据思维走向图表呈现
内容重点
- 掌握常见数据分析指标及呈现方式
- 如何制作专业的数据可视化图表
- 不同的数据特点，不同的分析目标选择不同的图表
- 图表图表制作要点
- 实战
第6部分 学会自动化报表呈现，从操作员过渡到分析师
内容重点
- 目标：学会自动化数据报表体系逻辑搭建技巧，实现一劳永逸做报表
- 掌握搭建自动化报表流程
- 动态报表的设计原理
- 与用户进行交互的动态技术
- 让报表数据源实时更新，报表动态调用数据更新
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
- 建立基于业务情境的数据化汇报思维
- 站在更高的视角探寻数据背后的意义
- 能够基于数据分析流程设计部门或团队的数据分析体系
- 学会制作能够发现问题和老板想要的数据图表，并且能够借助Excel实现
- 场景边界更清楚：故事化数据报告的构建撰写输出工作
- 学会根据不同对象需求做一场数据化的Presentation
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？如何用数据呈现客观事实，使自己的观点更富逻辑和说服力？
在工作汇报中，老板要求我们用数据说话，可是作为一名下属和管理者，我们却发现很多时候有很好的想法，却缺乏有效的数据支撑
当我们有了数据之后，可能因为分析思路和呈现方式缺乏专业性支持，导致做出的数据分析报表陈旧老套，无法反映出真是的问题
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开启数据分析思路——从数据民工成长为数据化管理者
02目标：理解数据、分析、业务三者关系
03开场活动：探寻日常情境中的数据
04为什么要进行数据分析？
05识别机会
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《洞见数据价值数据分析思维课程》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 6 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？
适合企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位骨干人员等需要系统提升相关能力的人群
学习这门课可以获得什么收益？
建立基于业务情境的数据化汇报思维，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地
课程通常安排多长时间？
当前样板提取的课程时间为：2天，约12小时，并根据实际情况调整。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整
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
