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Power BI數據分析在業務洞察 與問題解決中的應用

課程編號:59435   課程人氣:269

課程價格:¥5680  課程時長:2天

行業類別:各行業通用    專業類別:運營管理 

授課講師:周老師

課程安排:

       2025.5.22 上海



  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
致力于提高用數據分析問題與解決問題的廣大管理者與技術人員。

【培訓收益】
深入理解數據的本質、數據價值,以及數據洞察在解決問題中的關鍵作用 培養與建立數據思維, 由淺入深,逐步掌握業務數據的分析流程以及方法 用數據洞察業務問題, 用可視化圖表展現問題的癥結,獲得問題解決的關鍵 學會設計業務的可視化分析報告(儀表板/駕駛艙管理) 學會利用數據的AI分析獲得深刻的見解并大幅提高分析效率 提供問題導向的標準化操作指導程序,對初學者與進階者極為有益 案例與練習均來自實戰場景:生產管理、設備管理與EHS、質量管理、供應鏈與采購,市場營銷、等等 采用了工作坊與行動學習相結合的模式:理論指導,精彩解讀,大量案例,實戰研討,深刻點評

 第一部分 數據的認知,建立數據思維
1. 數據的認知
 什么是數據?
 數據的本質
 理解業務與業務數據之間的關系
 為什么基于數據驅動的工作方式越來越重要?
 案例分享
 釋放數據的價值
 影響數據潛在價值的重要因素
 案例展示不同層次的潛在價值
 數據洞察/分析的基本框架:
1)建立業務場景;2)將業務問題轉化為分析問題;3)收集和整理數據;4);選擇與問題匹配的分析方法;
5) 將分析結論轉化為業務的洞察。
2. 數據的標準組成
 數據的邏輯化展示:
 數據的格式:Tally Sheet,
 在excel中將數據轉換為標準格式
 在 power BI中顯示數據的整體狀況
3. 從業務或問題的角度理解數據
 建立y = f ( x )的思維方式
 案例講解
4. 分析思維的過程
 聚焦y:認識問題的全貌和現狀
 x對y的分解
 識別差異
 案例演示
5. 分析工具的全景式介紹
 表格軟件、數據庫SQL分析、統計分析軟件、BI分析軟件、編程式數據分析、大數據建模軟件
 數據分析的典型輸出:統計結論、可視化圖表、分析模型
6. 工作坊
 Excel數據轉換為標準格式
 了解power bi軟件, power query editor 與 power bi
 在power bi 中導入數據并展示

第二部分 業務的基本洞察與分析
1. 重要統計概念與分析
 數據類型
 在excel與power BI 中識別數據類型
 矯正不合理的數據類型
 洞察業務指標的關鍵維度:
 統計量了解指標/問題全貌:
-反映整體趨勢:均值與中位數,及場景下的理解
-反映整體波動 :標準差與極差,及場景下的理解
-反映頻率問題:百分比,累計百分比,ppm
 圖表了解指標/問題的全貌:
-反映總體分布:可視化指標的總體表現
-反映指標/問題在時間上的變化:指標的時間序列圖
2. 關鍵業務指標的洞察實戰(工作坊):
 案例數據集選自:行政與人力資源、供應鏈、營銷,設備管理等
 在Power Bi中實戰:
用power BI對數據做清理與整理:power query editor
 修正數據類型
 識別與處理數據中的缺失值、重復值、異常值
 時間/日期類型的特別處理
 用power BI 實現關鍵指標的匯總分析:
 可視化指標看板(靜態)
 圖表展示總體表現:總體趨勢,波動情況,異常情況,與業務目標的差距
 圖表展示在時間上的動態表現:趨勢與波動,與差距
 業務的解讀

第三部分 業務洞察的進階分析
1. 用數據洞察的業務關鍵問題
 從不同的維度排序,識別出最佳與最差
 影響業務的關鍵因素是什么
 業務表現與目標有差距,這個差距是哪些因素造成的,最主要的因素是什么?
 改善業務/解決問題,該從哪些維度思考
 如何用數據證明方案與建議的效果和有效性
 怎么提高預測計劃的準確性
2. 深入洞察需要多維度分析
 分層因子
 復雜問題的因子分析法
3. 工作坊
 打開數據表,識別業務數據中的分層因子
4. 業務的多維度分析過程(基于案例實戰展開的工作坊)
 分層的箱線圖法與條形圖法
 識別關鍵影響因素
 排序并識別最佳與最差
 分層的柏拉圖法
 證明方案有效性
 分層的散點圖法
 發現兩者之間的關聯關系,確定因果
 分層的樹狀圖Treemap, 餅圖與甜甜圈圖
 快速識別主要影響區域或者因子
 分層的時間序列圖法
 發現對趨勢有影響的因子
 同類比較(比如,不同區域對比,不同班組對比,不同供應商對比,等等)
5. 多維度分析工作坊
 在power bi 中實現多維度分析
 Power bi 分析方式與excel的不同,理解:
- X-axis, Y-axis, Legend, Small multiplies, Tooltips 以及圖形格式化修飾
 Power bi實現分層的柱狀圖以及條形圖分析
 Power bi實現散點圖分析
 Power bi 實現Treemap樹狀圖分析
 Power bi實現donut甜甜圈圖與餅圖分析
6. 問題分析的鉆取法
 鉆取是獲得深刻見解,在多重因素中找到主要原因的分析技巧
 通過鉆取,聚焦問題嚴重的那部分數據(子集)
 案例展示如何通過鉆取在銷售大數據中找出影響利潤的關鍵因素
7. 鉆取分析的工作坊
 在power bi 中鉆取分析,回答業務問題
 了解并熟悉power bi 可視化圖表中動態鉆取的方式與功能
- 運用power bi 動態鉆取實現業務的分析(比如多曾鉆取的柏拉圖分析法)
 了解并熟悉power bi的篩選器
- 運用篩選器方式實現業務分析
8. 數據的AI分析(僅限于power bi)
 AI對數據分析的幫助以及趨勢
 AI分析獲得深刻見解之一:預測分析
 基于歷史數據指導營銷/生產預測與規劃
 AI分析獲得深刻見解之二:識別異常狀態
 識別異常點,幫助我們確定問題在何處與何時爆發
 AI分析獲得深刻見解之三:關鍵影響力分析
 快速獲得原因重要性排序,大大提高分析效率
 AI分析獲得深刻見解之四:分解樹
 快速設計解決問題的最優解
 AI分析獲得深刻見解之五:智能Q&A分析
 無需學習分析技能,只需設計合理的問答就可借助ai獲得相當深刻的分析見解
 AI分析獲得深刻見解之流:智慧統計報告
 AI輔助撰寫業務統計報告
9. AI分析工作坊(僅限于power bi)
案例與練習
 AI預測技術的應用
 AI識別異常狀態
 關鍵影響力分析
 分解樹分析
 智能Q&A問答式分析
 智慧統計報告
小組交流

第四部分 優化數據,提升分析價值
1 業務場景數據化
 用數據的視角描述業務
 問題的4W1H定義法
2 基于分析價值,建立科學合理的數據收集系統
 數據定義的一致性
 數據采樣的頻率,以及全樣本 vs 抽樣樣本
 確認合理的數據顆粒度
 數據采集維度的“人機料法環測”
 流程/過程異常狀態下的數據還要保留嗎?為什么?
 整合不同數據源的數據
3 案例學習:如何有效地設計數據收集計劃
4 工作坊
 分組,選擇具體的業務場景,
 設計數據收集計劃
 進一步提升數據挖掘價值的舉措有哪些?
 如果需要,可以補充哪些新的信息?
 是否考慮不同數據源的整合,從而獲取新的數據價值?
 交流

第五部分 分析報告與業務儀表盤管理
1. 業務可視化分析報告的設計原則
 確定誰是受眾
 業務角度關系的指標、問題以及重點
 分析報告包含重要內容
 布局設計反映不同分析的優先級
 業務指標要體現,歷史、現狀、趨勢和目標
 指標要分組和歸類
 美學上:協調、統一又清晰
2. 工作坊_在power bi中設計分析與業務管理儀表盤
 設計流程
 熟悉power BI的報表連接與設置方式
 在power bi上分析報表設計實戰
 小組討論
 課堂競賽與評比

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