培训天数

时段

核心培训内容

第一天

上午

一、数据分析之（源）——数据获取与整理（基础篇）：

1. 数据分析意义：解读大数据时代数据的重要性，剖析“为什么要进行数据分析”，明确分析核心目标；

2. 数据获取途径：厘清“为什么要收集数据”，梳理职场常用数据收集途径，实操利用工具高效收集数据的方法；

3. 数据处理必备技巧：实操2秒规范10万行不规范数据格式、3秒给1万空白单元格填充不同内容、1秒核对两列10万行数据、3秒生成10万个不断行序号列，破解大数据量处理痛点。

下午

一、数据分析之（源）——数据获取与整理（进阶篇）：

1. 数据高效处理技巧：妙用条件格式实现数据自动化管理（高亮符合条件数据、未来1个月内目标数据，智能核对两表数据）；运用高级筛选实现多条件筛选一步到位；掌握数据汇总技巧（3秒完成100个数据表汇总、5秒实现多表结构不同的数据汇总）；

2. 必知函数应用技巧：结合实战案例，实操文本函数（Text、Mid等）、日期时间函数（Datedif、Endofmonth等）、逻辑函数（if、And等）、查找与引用函数（Vlookup、Lookup等）、汇总函数（countif(s)、sumif(s)等）的应用，解决各类数据处理与计算需求。

第二天

上午

一、数据分析之（法）——数据分析步骤与方法（基础篇）：

1. 数据透视表的分析方法：掌握透视表应用三部曲，明确大数据量下透视表比公式高效的核心逻辑，运用透视表八字技巧、同比与环比分析技巧，快速挖掘数据价值；

2. 常用数据分析方法：实操现状分析法（对比分析、平均分析）、原因分析法（分组分析、结构分析、杜邦分析、漏斗分析）、预测分析法（回归分析、时间序列分析、决策树分析），适配不同分析场景；

3. 描述性统计分析：明确描述性分析的意义，掌握集中与离散趋势分析特征，实操位置量数与离散量数的分析方法。

下午

一、数据分析之（法）——数据分析步骤与方法（进阶篇）：

1. 预测建模与分析方法：掌握相关分析的意义及方法，运用趋势线进行趋势分析，实操基于时间点的数据分析、线性回归分析的应用；

2. 分析不确定性和模型假设：解读不确定性及模型假设，掌握模拟分析的意义与方法，实操模拟运算表构建利润分析模型、单变量求解实现盈亏平衡点分析、方案管理器应用、规划求解实现利润最大化案例；

3. 数据分析之（美）——数据可视化呈现：明确图表设计核心（围绕呈现目的），根据不同数据源选择适配图表，实操对比分析、趋势分析图表的设计技巧，制作动态灵活的图表；

4. 数据分析之（果）——数据分析报告的编写：明确报告的重要性，掌握编写核心要素，结合案例进行分析与呈现，实操报告框架搭建与内容撰写；

5. 综合实操与答疑