數(shù)據(jù)分析在業(yè)務(wù)洞察與問題解決中的應(yīng)用
講師：周老師 瀏覽次數(shù)：45
課程描述INTRODUCTION
Power BI數(shù)據(jù)分析在業(yè)務(wù)洞察學(xué)習(xí)
培訓(xùn)講師：周老師
課程價格：￥5680元/人
培訓(xùn)天數(shù)：2天
日程安排SCHEDULE
2025-05-22
上海
課程大綱Syllabus
Power BI數(shù)據(jù)分析在業(yè)務(wù)洞察學(xué)習(xí)
【課程收益】
■ 深入理解數(shù)據(jù)的本質(zhì)、數(shù)據(jù)價值，以及數(shù)據(jù)洞察在解決問題中的關(guān)鍵作用
■ 培養(yǎng)與建立數(shù)據(jù)思維， 由淺入深，逐步掌握業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分析流程以及方法
■ 用數(shù)據(jù)洞察業(yè)務(wù)問題， 用可視化圖表展現(xiàn)問題的癥結(jié)，獲得問題解決的關(guān)鍵
■ 學(xué)會設(shè)計業(yè)務(wù)的可視化分析報告（儀表板/駕駛艙管理）
■ 學(xué)會利用數(shù)據(jù)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(dǎo)向的標準化操作指導(dǎo)程序，對初學(xué)者與進階者極為有益
■ 案例與練習(xí)均來自實戰(zhàn)場景：生產(chǎn)管理、設(shè)備管理與EHS、質(zhì)量管理、供應(yīng)鏈與采購，市場營銷、等等
■ 采用了工作坊與行動學(xué)習(xí)相結(jié)合的模式：理論指導(dǎo)，精彩解讀，大量案例，實戰(zhàn)研討，深刻點評
【導(dǎo)入工具】
■ 本課程基于數(shù)字化場景中的Power BI.
■ 為什么power BI? 最廣泛普及的商業(yè)智能軟件、可視化展示能力強、適應(yīng)商業(yè)與工業(yè)大數(shù)據(jù)分析, 適應(yīng)數(shù)字化場景中的各類數(shù)據(jù)源、對業(yè)務(wù)人員友好的AI式分析、免費。
課前要求：
熟悉基本的excel操作分析， 個人電腦安裝有 Power BI , 確保工作正常， 對Power BI的熟悉度無要求，將通過培訓(xùn)幫助學(xué)員掌握實戰(zhàn)分析。
【課程大綱】
第一部分 數(shù)據(jù)的認知，建立數(shù)據(jù)思維
1. 數(shù)據(jù)的認知
■ 什么是數(shù)據(jù)？
● 數(shù)據(jù)的本質(zhì)
● 理解業(yè)務(wù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系
● 為什么基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的工作方式越來越重要？
● 案例分享
■ 釋放數(shù)據(jù)的價值
● 影響數(shù)據(jù)潛在價值的重要因素
● 案例展示不同層次的潛在價值
● 數(shù)據(jù)洞察/分析的基本框架：
1）建立業(yè)務(wù)場景；2）將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為分析問題；3）收集和整理數(shù)據(jù)；4）；選擇與問題匹配的分析方法；
5） 將分析結(jié)論轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)的洞察。
2. 數(shù)據(jù)的標準組成
■ 數(shù)據(jù)的邏輯化展示:
● 數(shù)據(jù)的格式：Tally Sheet，
● 在excel中將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標準格式
● 在 power BI中顯示數(shù)據(jù)的整體狀況
3. 從業(yè)務(wù)或問題的角度理解數(shù)據(jù)
■ 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(xiàn)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(shù)據(jù)庫SQL分析、統(tǒng)計分析軟件、BI分析軟件、編程式數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)建模軟件
■ 數(shù)據(jù)分析的典型輸出：統(tǒng)計結(jié)論、可視化圖表、分析模型
6. 工作坊
■ Excel數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標準格式
■ 了解power bi軟件， power query editor 與 power bi
■ 在power bi 中導(dǎo)入數(shù)據(jù)并展示
第二部分 業(yè)務(wù)的基本洞察與分析
1. 重要統(tǒng)計概念與分析
■ 數(shù)據(jù)類型
● 在excel與power BI 中識別數(shù)據(jù)類型
● 矯正不合理的數(shù)據(jù)類型
■ 洞察業(yè)務(wù)指標的關(guān)鍵維度：
● 統(tǒng)計量了解指標/問題全貌：
-反映整體趨勢：均值與中位數(shù)，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(xiàn)
-反映指標/問題在時間上的變化：指標的時間序列圖
2. 關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標的洞察實戰(zhàn)(工作坊)：
■ 案例數(shù)據(jù)集選自：行政與人力資源、供應(yīng)鏈、營銷，設(shè)備管理等
■ 在Power Bi中實戰(zhàn)：
用power BI對數(shù)據(jù)做清理與整理：power query editor
● 修正數(shù)據(jù)類型
● 識別與處理數(shù)據(jù)中的缺失值、重復(fù)值、異常值
● 時間/日期類型的特別處理
■ 用power BI 實現(xiàn)關(guān)鍵指標的匯總分析：
● 可視化指標看板（靜態(tài)）
● 圖表展示總體表現(xiàn)：總體趨勢，波動情況，異常情況，與業(yè)務(wù)目標的差距
● 圖表展示在時間上的動態(tài)表現(xiàn)：趨勢與波動，與差距
● 業(yè)務(wù)的解讀
第三部分 業(yè)務(wù)洞察的進階分析
1. 用數(shù)據(jù)洞察的業(yè)務(wù)關(guān)鍵問題
■ 從不同的維度排序，識別出*與最差
■ 影響業(yè)務(wù)的關(guān)鍵因素是什么
■ 業(yè)務(wù)表現(xiàn)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(yè)務(wù)/解決問題，該從哪些維度思考
■ 如何用數(shù)據(jù)證明方案與建議的效果和有效性
■ 怎么提高預(yù)測計劃的準確性
2. 深入洞察需要多維度分析
■ 分層因子
■ 復(fù)雜問題的因子分析法
3. 工作坊
■ 打開數(shù)據(jù)表，識別業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的分層因子
4. 業(yè)務(wù)的多維度分析過程(基于案例實戰(zhàn)展開的工作坊)
■ 分層的箱線圖法與條形圖法
● 識別關(guān)鍵影響因素
● 排序并識別*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(fā)現(xiàn)兩者之間的關(guān)聯(lián)關(guān)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(qū)域或者因子
■ 分層的時間序列圖法
● 發(fā)現(xiàn)對趨勢有影響的因子
● 同類比較（比如，不同區(qū)域?qū)Ρ?，不同班組對比，不同供應(yīng)商對比，等等）
5. 多維度分析工作坊
■ 在power bi 中實現(xiàn)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(xiàn)分層的柱狀圖以及條形圖分析
● Power bi實現(xiàn)散點圖分析
● Power bi 實現(xiàn)Treemap樹狀圖分析
● Power bi實現(xiàn)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(shù)據(jù)(子集)
■ 案例展示如何通過鉆取在銷售大數(shù)據(jù)中找出影響利潤的關(guān)鍵因素
7. 鉆取分析的工作坊
■ 在power bi 中鉆取分析，回答業(yè)務(wù)問題
● 了解并熟悉power bi 可視化圖表中動態(tài)鉆取的方式與功能
- 運用power bi 動態(tài)鉆取實現(xiàn)業(yè)務(wù)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(xiàn)業(yè)務(wù)分析
8. 數(shù)據(jù)的AI分析（僅限于power bi）
■ AI對數(shù)據(jù)分析的幫助以及趨勢
■ AI分析獲得深刻見解之一：預(yù)測分析
● 基于歷史數(shù)據(jù)指導(dǎo)營銷/生產(chǎn)預(yù)測與規(guī)劃
■ AI分析獲得深刻見解之二：識別異常狀態(tài)
● 識別異常點，幫助我們確定問題在何處與何時爆發(fā)
■ AI分析獲得深刻見解之三：關(guān)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(shè)計解決問題的最優(yōu)解
■ AI分析獲得深刻見解之五：智能Q&A分析
● 無需學(xué)習(xí)分析技能，只需設(shè)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(tǒng)計報告
● AI輔助撰寫業(yè)務(wù)統(tǒng)計報告
9. AI分析工作坊(僅限于power bi)
案例與練習(xí)
■ AI預(yù)測技術(shù)的應(yīng)用
■ AI識別異常狀態(tài)
■ 關(guān)鍵影響力分析
■ 分解樹分析
■ 智能Q&A問答式分析
■ 智慧統(tǒng)計報告
小組交流
第四部分 優(yōu)化數(shù)據(jù)，提升分析價值
1 業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)化
■ 用數(shù)據(jù)的視角描述業(yè)務(wù)
■ 問題的4W1H定義法
2 基于分析價值，建立科學(xué)合理的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)
■ 數(shù)據(jù)定義的一致性
■ 數(shù)據(jù)采樣的頻率，以及全樣本 vs 抽樣樣本
■ 確認合理的數(shù)據(jù)顆粒度
■ 數(shù)據(jù)采集維度的“人機料法環(huán)測”
■ 流程/過程異常狀態(tài)下的數(shù)據(jù)還要保留嗎？為什么？
■ 整合不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)
3 案例學(xué)習(xí)：如何有效地設(shè)計數(shù)據(jù)收集計劃
4 工作坊
■ 分組，選擇具體的業(yè)務(wù)場景，
■ 設(shè)計數(shù)據(jù)收集計劃
■ 進一步提升數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)源的整合，從而獲取新的數(shù)據(jù)價值？
● 交流
第五部分 分析報告與業(yè)務(wù)儀表盤管理
1． 業(yè)務(wù)可視化分析報告的設(shè)計原則
■ 確定誰是受眾
■ 業(yè)務(wù)角度關(guān)系的指標、問題以及重點
■ 分析報告包含重要內(nèi)容
■ 布局設(shè)計反映不同分析的優(yōu)先級
■ 業(yè)務(wù)指標要體現(xiàn)，歷史、現(xiàn)狀、趨勢和目標
■ 指標要分組和歸類
■ 美學(xué)上：協(xié)調(diào)、統(tǒng)一又清晰
2． 工作坊_在power bi中設(shè)計分析與業(yè)務(wù)管理儀表盤
■ 設(shè)計流程
■ 熟悉power BI的報表連接與設(shè)置方式
■ 在power bi上分析報表設(shè)計實戰(zhàn)
■ 小組討論
■ 課堂競賽與評比
講師介紹：
周老師
Richard老師是黑帶大師及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顧問，有20年以上戰(zhàn)略變革、流程再造，企業(yè)績效提升及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的豐富經(jīng)驗。曾為多個跨國型企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)運營及戰(zhàn)略變革項目。他的管理與數(shù)據(jù)咨詢經(jīng)驗涉及電氣電子、汽車、工程機械、制藥，化工、制藥、半導(dǎo)體、計算機與通訊、石油行業(yè)，保險與銀行，互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)等服務(wù)領(lǐng)域。
Richard老師擅長領(lǐng)導(dǎo)客戶實施高成效的解決方案。在使得客戶快速實現(xiàn)業(yè)務(wù)提升和獲得卓越財務(wù)績效方面，Richard贏得了他所服務(wù)客戶的稱贊。他主持的管理提升項目多次被跨國企業(yè)總部作為標桿，甚至由于出色的財務(wù)收益贏得了董事會的特別嘉獎。
Richard老師同時是出色的團隊教練，眾多學(xué)員通過他特別的輔導(dǎo)和激勵方式以令人驚訝的速度提升了復(fù)雜問題的分析與解決能力。
他的商業(yè)與流程經(jīng)驗涉及電氣電子、汽車、鋼鐵、有色金屬、工程機械、化工與塑料、涂料、化纖紡織、半導(dǎo)體、計算機與通訊、石油行業(yè)的制造與商業(yè)服務(wù)領(lǐng)域。作為咨詢負責(zé)人幫助中澳合資汽車公司推行精益實施項目，直接商業(yè)收益達到280萬美金；領(lǐng)導(dǎo)鞍鋼的六西格瑪咨詢項目以及一家世界最主要的筆記本電腦廠商的六西格瑪項目，收益達到500萬美金以上。
【管理實戰(zhàn)經(jīng)驗】
精益六西格瑪分析與問題解決
基于Python&R的制造業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用
基于BI的績效管理及改善
運營管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
1.國內(nèi)主要精益或六西格瑪咨詢公司合作過如下項目：
● 國內(nèi)*的空調(diào)家電企業(yè)的六西格瑪戰(zhàn)略評估及策劃
● 黑帶公開課主講
● 六西格瑪設(shè)計評估及策略規(guī)劃
● 國內(nèi)*合資汽車廠的供應(yīng)鏈精益優(yōu)化輔導(dǎo)
2.國際商用機器公司（IBM）業(yè)務(wù)咨詢部 戰(zhàn)略及變革咨詢組 （前普華永道咨詢公司），
任運營戰(zhàn)略高級顧問，黑帶大師（部分項目）
● 某大型IT制造業(yè)精益六西格瑪戰(zhàn)略管理整體實施項目經(jīng)理
● 某大型國際芯片設(shè)計與制造企業(yè)的精益管理實施項目經(jīng)理
● 某大型國際半導(dǎo)體制造公司六西格瑪黑帶實施項目經(jīng)理
● 某大型國際化纖制造業(yè)ERP變革管理實施顧問
● 某大型電信營運商網(wǎng)吧聯(lián)盟營運戰(zhàn)略及流程實施顧問
● 某汽車零部件企業(yè)精益生產(chǎn)咨詢項目整體策劃和實施顧問
3.*通用電氣公司中國總部,
任持續(xù)改進總監(jiān)，精益6Sigma專職黑帶，
● 負責(zé)提供公司內(nèi)外部的持續(xù)改進體系及精益六西格瑪?shù)呐嘤?xùn)和輔導(dǎo)
● 輔導(dǎo)精益六西格瑪項目，有（部分項目）：
● 制造系統(tǒng)精益化改造和敏捷制造模式導(dǎo)入；
● 中國區(qū)人力資源業(yè)務(wù)流程重組及電子商務(wù)平臺建設(shè)；
● 制造業(yè)兼并與收購流程優(yōu)化（盡職調(diào)查和企業(yè)整合）；
● 混合營銷策略制定與流程；
● 為國內(nèi)*通訊設(shè)備集成與制造商所做的電子商務(wù)戰(zhàn)略規(guī)劃的實施顧問
4.通用汽車下屬德爾福汽車集團與通用電氣公司中國技術(shù)中心，從事技術(shù)開發(fā)、質(zhì)量、生產(chǎn)與采購管理工作。
職業(yè)經(jīng)歷
黑帶大師&前顧問總監(jiān) George Group，Accenture
黑帶大師&高級顧問 IBM 業(yè)務(wù)咨詢服務(wù)部
持續(xù)改善經(jīng)理 通用電氣
教育與培訓(xùn)
機器學(xué)習(xí)工程師， Udacity
精益大師， George Group/Accenture
黑帶大師， IBM
工學(xué)碩士， 上海交通大學(xué)
【擅長領(lǐng)域】
大數(shù)據(jù)管理、智能制造數(shù)字化轉(zhuǎn)型、信息化LTC六西格瑪綠帶、黑帶培訓(xùn)項目輔導(dǎo)、統(tǒng)計過程控制（SPC）、8D、QCC、DFM、DFA、全面質(zhì)量管理、供應(yīng)鏈管理、產(chǎn)品設(shè)計、業(yè)務(wù)流程重組等；
【部分關(guān)鍵成就點】
幫助一家大型制造業(yè)，制定智慧工廠的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。運用AI算法，從生產(chǎn)大數(shù)據(jù)中識別出影響質(zhì)量成本和設(shè)備停機的隱形關(guān)鍵因子，此方法帶來超500萬的直接收益。
持續(xù)改進的咨詢項目多聚焦經(jīng)營瓶頸與關(guān)鍵績效。以某跨國生產(chǎn)型企業(yè)的一期項目為例，分別為精細化運作節(jié)省產(chǎn)線投資500萬元，優(yōu)化定價策略帶來直接利潤200萬，優(yōu)化工藝控制節(jié)約材料及能耗成本200萬元，降低設(shè)備損耗帶來150萬收益。
在金融領(lǐng)域，幫助一家銀行實施流程優(yōu)化，客戶滿意度提升了30%，后勤中心流程品質(zhì)提升，實現(xiàn)了100%改善；幫助一家保險公司全面導(dǎo)入運營風(fēng)險分析及改進；
受資本委托對某大型虧損企業(yè)(化工)作盡調(diào)，設(shè)計重組及扭虧為盈方案。建立的數(shù)字化經(jīng)營模型將微觀管理與宏觀績效關(guān)聯(lián)在一起，從而利用這一模型直接指導(dǎo)扭虧的每項具體措施及目標，僅通過管理改善確認了過5000萬的直接效益。
幫助大型制造企業(yè)諸如上汽通用、上汽大眾、通用電氣中國工廠等企業(yè)培養(yǎng)了數(shù)字化應(yīng)用人才。
曾部分服務(wù)過的企業(yè)：
諾基亞、德爾福汽車、博世汽車電子、上汽通用、上汽大眾、李爾汽車、比亞迪、佳通、安森美半導(dǎo)體、特許半導(dǎo)體、招商銀行、太平人壽，英格索蘭、亞馬遜、中遠、中糧、中興通訊、諾華制藥、武田制藥、阿爾斯通，仁寶電子，英業(yè)達，聯(lián)想電腦、殼牌石油、上海煙草，浙江中煙、金佰利、殼牌石油公司、博世電動、*化學(xué)、荷蘭飛利浦、中遠集團、中興通訊、美的、小天鵝、上海電氣、亞新科汽車、阿爾卡特、施耐德、迅達電梯、IBM、惠普電腦、摩托羅拉、特許半導(dǎo)體、仁寶電子、*、廣東電信、長安福特、大眾汽車、西門子、聯(lián)合利華、飛利浦醫(yī)療、貝爾、馬尼托瓦餐飲設(shè)備、華為技術(shù)、TRW、TCL、中遠物流、國美電氣、神龍汽車、神華集團、斯凱孚、博威、羅氏制藥、UT斯達康等等。
Power BI數(shù)據(jù)分析在業(yè)務(wù)洞察學(xué)習(xí)
轉(zhuǎn)載：http://santuchuan.cn/gkk_detail/315755.html