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大数据时代的Excel统计与分析

主讲老师: 陈则 陈则

主讲师资:陈则

课时安排: 1天/6小时
学习费用: 面议
课程预约: 隋老师 (微信同号)
课程简介: 行政办公是企业或组织运营中不可或缺的一环,它涵盖了文件管理、会议组织、日程安排、资源协调等多个方面。行政办公人员需具备高效的组织能力和敏锐的协调能力,以确保各项事务的顺利进行。他们是企业内部沟通的桥梁,不仅保障日常办公的顺畅,还助力企业高效应对突发状况。在快节奏的现代商业环境中,优秀的行政办公能力是企业稳定运营的重要保障,为组织发展提供坚实的后盾。
内训课程分类: 综合管理 | 人力资源 | 市场营销 | 财务税务 | 基层管理 | 中层管理 | 领导力 | 管理沟通 | 薪酬绩效 | 企业文化 | 团队管理 | 行政办公 | 公司治理 | 股权激励 | 生产管理 | 采购物流 | 项目管理 | 安全管理 | 质量管理 | 员工管理 | 班组管理 | 职业技能 | 互联网+ | 新媒体 | TTT培训 | 礼仪服务 | 商务谈判 | 演讲培训 | 宏观经济 | 趋势发展 | 金融资本 | 商业模式 | 战略运营 | 法律风险 | 沙盘模拟 | 国企改革 | 乡村振兴 | 党建培训 | 保险培训 | 银行培训 | 电信领域 | 房地产 | 国学智慧 | 心理学 | 情绪管理 | 时间管理 | 目标管理 | 客户管理 | 店长培训 | 新能源 | 数字化转型 | 工业4.0 | 电力行业 |
更新时间: 2024-06-19 12:32


1章 大数据分析概述
1.1 大数据概述
   1.1.1 什么是大数据
   1.1.2 数据、信息与认知
   1.1.3 数据管理与数据库
   1.1.4 数据仓库
   1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征
1.2 制造行业需要分析哪些数据?

   1.2.1 产品的良率监控

   1.2.2 产品的BOM设计

   1.2.3 市场数据监控

   1.2.4 财务数据

   1.2.5 产品生产数据

   1.2.6 设备预防性维护数据

   1.2.7 产品需求数据

   1.2.8 其他日常数据等

2章 数据挖掘流程
2.1 数据挖掘流程概述
  2.1.1 问题识别
  2.1.2 数据理解
  2.1.3 数据准备
  2.1.4 建立模型
  2.1.5 模型评价
  2.1.6 部署应用
3章 大数据的Excel统计分析

3.1 研究程序与抽样

3.2 频率分布

3.2.1 传统的建表方式

3.2.2 离散变量—单选题频率布

3.2.3 如何用Word编辑频率分布表

3.2.4 绘制频率分布统计图表

3.2.5 离散变量—复选题频率分布

3.2.6 利用RANK()函数处理

3.3 集中趋势

3.3.1 平均值\平均值的优点

3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值

3.3.3 第几最大值第几最小值

3.3.4 描述统计

3.4 离散程度

3.5 假设检验

3.6 单因子方差分析

3.7 相关分析

3.8 回归分析

3.9 聚类分析

3.10预测分析

4章 大数据的图表分析案例

前言:常见图表分析的三大错误

4.1 用实例说明九大类型图表:饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡图、面积图、圆环图的应用场合

4.2 几种专业的图表分析法

4.3九大类型图表的生成实例演练

4.4介绍几种专业的图表分析工具,您需要展示与众不同的专业度

       -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比

       -利用柱形层叠图显示计划完成度

       -利用双侧比较图显示市场调查结果

       -利用复合饼图深入分析主要销售组成

       -使用断层图分析企业数据

5章 数据分析应用实践

5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作

  图表制作的关键要素

  合适的图表展示合适的数据

  正确表达需要的主题

  图表与文字的协调

    图表的结论

5.2科学的数据分析结果解读

  注意因果关系

  不要以偏概全

  考虑环境影响

  兼顾定性研究

6章 数据分析报告与汇报

6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告

6.2现场实操演练:分析报告撰写

6.3 汇报的技巧

7章 商业预测技术

预测是企业重要的决策依据,企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。

1. 预测责任者与支持者

2. 预测的组织流程

3. 不同的预测模型各自的优缺点

4. 多元回归分析:如何分析多个因素对目标值的影响程度,包含

i. 如何建立多变量业务预测模型

ii. 如何评估业务模型的有效性

iii. 企业外部变量(例如经济宏观数据)的选择和过滤

5. 回归分析演练:如何量化分析广告的效果


 
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