【課程背景】

隨著中國經濟的縱深發展，管理精細化的要求不斷提高，企業管理需要更科學充分的數據分析支撐。面對海量的經營數據，企業各級管理人員都需要采用正確的數據分析思維方法，發掘隱藏在用戶與業務數據中的高附加值信息資源。在當前信息技術日新月異的背景下，數據已經滲透到各行各業，為質量管理帶來了新的挑戰和機遇，如何應對挑戰，把握新機遇？本次課程將圍繞“數據的力量”這一話題進行深入的探討。

本次課程將分層次介紹數據在質量管理各個階段的應用，包括數據的收集和管理、即時分析和響應以及基于統計學的大數據分析。希望能夠拋磚引玉，給大家帶來一點點啟發，不斷的把各種數字化工具應用到工作中去，提升數字化質量管理的水平。

【課程收益】

本課程能夠幫助學員充分掌握數據分析的基本方法，掌握EXCEL、Minitab、JMP等統計軟件應用技巧，了解思維導圖、AMOS/Clementine/Eviews等相關軟件知識與操作，拓展數據分析的思路和視野，為立足全業務發展大格局多角度全方位提升數據分析與報告撰寫能力提供最好的指導。

【課程特色】

課程通過大量的社會經濟與企業案例中的數據分析實踐和最新熱點問題進行案例透析，結合相應軟件的實際演練，將深奧的統計分析知識進行科普化講解，深入淺出，通俗易懂，寓教于樂。

【課程對象】

與產品研發和制造過程相關的人員，包括研發、質量、生產、物流、工藝、采購、設備等部門人員。

【課程時間】

   1-2天，6小時/天（課程標準版2天）

【課程大綱】

第一部分 數據分析的理念與定位

1.1 為什么要做數據分析

1.2 數據分析能解決什么具體問題

1.3 數據分析的現狀及目標定位

1.4 數據分析理念變革

1.4.1 適應新時代的管理需要

1.4.2 適應大數據時代的數據分析轉型

1.4.3 為以客戶為中心的精確化營銷活動提供支持

1.4.4 點面結合、逐層深化的問題本源挖掘思路

1.4.5 適應不同層級對數據分析結果的使用

1.4.6 使用定量與定性方法相結合的科學分析

第二部分 數據分析的基礎知識與技能

2.1 探討分析和思維的結構

2.1.1 什么是結構化思維

2.1.2 邏輯樹的分析方式（MECE）

2.1.3 全方位多角度的數據綜合分析思路

2.1.4 定性分析與定量分析

2.2 數據分析的基礎統計知識和原理

2.2.1 什么是統計

2.2.2 統計數據的內在規律

2.2.3 數據尺度及基本度量方法

2.2.4 統計分析的核心

2.2.5 數據整理和清洗

2.2.6 二手資料的甄別與使用

2.2.7 多渠道獲取有效數據信息

第三部分 大數據分析與數據挖掘方法

3.1 大數據時代的分析思路變革

3.1.1 抽樣樣本與全體數據的使用

3.1.2 數據的精確性和算法的準確度

3.1.3 因果關系和相關關系的關鍵

3.1.4 大數據的數據來源和記錄提取

3.1.5 見微知著與一葉知秋的差異

3.2 大數據分析與傳統分析的結合

3.2.1 大數據分析造成的偏差

3.2.2 慎重使用大數據的結果

3.2.3 IT技術對大數據分析的影響

第四部分 常用的數據分析方法介紹與應用

4.1 常用戰略分析模型介紹

4.1.1 戰略舉措優先排序（分析業務未來的輕重緩急）

4.1.2 PEST分析（分析行業的國內外生存環境）

4.1.3 問題分解分析法（分析核心問題的產生原因）

4.1.4 PDCA分析（分析流程中的管理問題）

4.1.5 BCG分析（分析公司業務的生命周期）

4.1.6 SCP分析（分析外在的市場沖擊及對策）

4.1.7 SWOT分析（優劣勢及市場發展機會分析）

4.1.8 五力分析（公司業務的競爭力分析）

4.1.9 戰略鐘模型（產品的定價和市場空間挖掘）

4.2 常用數據分析方法介紹和應用

4.2.1 對比分析法（同比、環比、定基比等等）

4.2.2 異常分析法（發現公司業務中的問題所在）

4.2.3 分組分析法（不同市場不同消費人群的行為習慣）

4.2.4 趨勢分析法（業務走勢和未來發展趨勢預測）

4.2.5 結構與比例分析法（結構變動及市場份額的變化）

4.2.6 成本與效率分析（成本、收入與利潤的關系）

4.2.7 財務及財報指標分析（企業經營效益指標案例分析）

4.2.8 經營指標的多重視角（內外部及多視角綜合評價）

第五部分 主要數據統計分析方法與軟件應用

5.1 基礎統計分析方法與軟件操作

5.1.1 描述統計與推斷統計

5.1.2 基本分析方法介紹

5.1.2.1 頻數比較

5.1.2.2 交叉分析

5.1.2.3 相關分析

5.2 高級統計分析方法與軟件操作

5.2.1 回歸分析方法與軟件操作

5.2.2 因子分析/對應分析方法與軟件操作

5.2.3 聚類分析/判別分析方法與軟件操作

5.2.4 其他數據挖掘及統計分析方法應用

5.3 市場數據分析的案例模擬

5.3.1 存量市場用戶的比較

5.3.2 增量用戶的來源與原因

5.3.3 市場份額的變動趨勢

5.3.4 業務結構的發展變化

5.3.5 消費行為的特征與運營改進

第六部分 經營分析結果呈現和分析報告撰寫

6.1 合理的數據呈現與EXCEL/PPT圖表制作

6.1.1 圖表制作的關鍵要素

6.1.2 合適的圖表展示合適的數據

6.1.3 正確表達需要的主題

6.1.4 圖表與文字的協調

6.1.5 PPT的美化

6.2 科學的數據分析結果解讀

6.2.1 注意因果關系

6.2.2 不要以偏概全

6.2.3 考慮環境影響

6.2.4 兼顧定性研究

6.3 如何撰寫一份優秀的數據分析報告

第七部分 總結與交