国产极品粉嫩福利姬萌白酱_伊人WWW22综合色_久久精品a一国产成人免费网站_法国啄木乌AV片在线播放

數據智能分析培訓

課程背景
在大數據時代，人人都可以也應該成為數據分析師
數據分析的目的
數據分析的目的就是對過去發生的現象進行評估和分析，尋找事物存在的證據及原因，并在這個基礎上對未來事物的發生和發展做出結論并形成能夠指導未來行為的知識或者依據。
數據分析的核心并不在于數據本身，而在于設計有意義、有價值的數據分析主題與指標體系，通過科學有效的手段去分析，進而發現問題優化迭代。無論分析給出的結果是積極的還是負面的，都是價值承載體，必須以客觀的態度面對。
數據分析的意義。
有利于企業加強科學管理，提高經營管理水平。企業推行科學管理，有效發揮決策、計劃、組織、領導、控制等管理職能，都必須采取科學的態度，充分利用各種數據信息，分析企業現實情況。例如，我們所做的每一項決策，都要事先進行科學預測;我們的每一項經營活動，都需要進行量化監控;我們完成的每一項工作，都需要總結、分析與提高。可以說，企業的一切活動都離不開數據分析，它是企業管理必不可少的管理手段，更是改善和提升企業經營管理與決策水平的利器。
有利于企業實現簡化管理，提高經營管理效率。企業的任何管理工作都是圍繞企業的效率與效益展開，數據分析工作也不例外。近百年來，管理學界總結和創建了非常多的數據分析方法與模型，推進了企業規范化、標準化管理工作，只要我們能夠積極地學習與使用，就能極大地提高人們的認識效率和工作效率。
有利于企業提高經濟效益，增強核心競爭力。不斷地提高經濟效益是經濟發展的客觀要求。為了實現這一要求，企業必須對經營活動進行監控，開展數據分析工作。通過經常的和定期的分析，對企業年度預算目標完成進展情況進行比較，找出差距及其原因，及時采取應對策略，有利于企業經濟效益的提升。通過與競爭對手的對標分析，找出競爭上的薄弱環節，以利于增強企業核心競爭力。
有(you)利于企(qi)業(ye)(ye)完善經(jing)濟(ji)責(ze)(ze)任(ren)制，搞好企(qi)業(ye)(ye)內(nei)部(bu)(bu)分(fen)配。通過數據分(fen)析，考(kao)察客觀經(jing)濟(ji)環境變化(hua)對企(qi)業(ye)(ye)各(ge)項經(jing)濟(ji)活動的(de)影(ying)響，分(fen)清(qing)影(ying)響企(qi)業(ye)(ye)及內(nei)部(bu)(bu)各(ge)部(bu)(bu)門(men)、單(dan)(dan)位(wei)經(jing)濟(ji)效益的(de)主(zhu)、客觀原因;查明企(qi)業(ye)(ye)內(nei)部(bu)(bu)各(ge)單(dan)(dan)位(wei)的(de)經(jing)營管(guan)理活動對企(qi)業(ye)(ye)實(shi)現目標(biao)的(de)影(ying)響和應付的(de)經(jing)濟(ji)責(ze)(ze)任(ren)，這(zhe)對正確評價和考(kao)核各(ge)部(bu)(bu)門(men)和各(ge)單(dan)(dan)位(wei)的(de)工作(zuo)業(ye)(ye)績，分(fen)清(qing)責(ze)(ze)任(ren)與貢獻大(da)小(xiao)，搞好企(qi)業(ye)(ye)內(nei)部(bu)(bu)分(fen)配，合理獎懲，有(you)著重要的(de)作(zuo)用。

課程亮點
1.課程完整：
覆蓋了數據分析的四大流程
數據獲取和導入-數據清洗-數據分析-數據可視化
2.案例化教學：
全程案例講解，并將案例分享
3.老師經驗豐富，對行業痛(tong)點把握清晰，案例有針對性(xing)

課程收益
1.全面理解數據分析模型的創建邏輯和使用規則
2.理解數據庫應用的要求和數據類型的規則
3.掌握數據查詢的方法和主要手段
4.制作各類可視化圖表并使用圖表說話
5.使用數據(ju)分析結果(guo)指導工作行為(wei)

課程對象
人事，財務(wu)，銷售，采購，技術，IT等需(xu)要使用和接觸數據(ju)并期望使用數據(ju)指導工作行為的所有人員

課程大綱
模塊一：數據導入
1.規范化：
i.建立數據庫及數據庫要求三范式
ii.數據類型分析
iii.數據庫規范要求
iv.數據約束：使用數據驗證約束數據
2.獲取數據
從Exce-，云端，各(ge)種數據庫中獲取數據

模塊二：數據清洗
1.根據規范化要求建立數據清洗原則
2.使用高級Exce-插件PowerQuery進行數據清洗
3.數據清洗的十三種手段
4.多數據表單的合并，追加查詢及文件夾合并
5.M函數的使用和分析：M函數是事實上的業內數據清洗方式的行業標準
6.使用Exce-函數分析和查詢數據
a)文本的清洗和查詢
b)日期及時間數據類型的清洗和查詢
c)數值型數據類型的清洗和查詢
d)邏(luo)輯布爾運算的(de)使(shi)用及規范(fan)

模塊三：企業級數據分析及數據洞察
1.企業級銷售數據的模型級使用分析結果指導企業行為
2.描述性統計的介紹
a)基本統計方法：求和，均值，極值，計數，中位數，眾數，標準差
3.數據模型分析法
事實表和維度表
維度和粒度
參照完整性
事實表和維度表的關系的建立
建立數據模型
使用數據模型進行數據分析
4.對比分析法：
a)同比，環比，YOY，MOM，QOQ，ytd，mtd，Qtd等常用統計參數的創建
b)加權平均，總計，總計占比，人工智能選擇的分析
5.使用PowerBI創建數據模型
-Power BI建立數據分析模型 
-Power BI創建關系
-數據分析的函數：DAX（Data Ana-ysis eXpression）
-新建度量值
-在模型中新建列
-創建日歷表
-模型中數值的提取與合并
-模型中數值的分組與計算
-模型中數值格式轉換
-DAX數據類型
-DAX書寫規范
-DAX中的運算符
-常用DAX函數
-建立常見(jian)企業(ye)分(fen)析場(chang)景的數據模型

模塊四：可視化-生成決策報告
1.實戰案例：企業級銷售級財務數據的矩陣分析
2.制作儀表板與報告發布
-儀表板設計
-常見圖表選擇
-生成可視化報告
-篩選設置
-報告格式設置
-編輯交互
-設置報告的鉆取
-發布報表
-PowerBI在線管理
-在PowerPoint中引用(yong)報表

數據智能分析培訓