課程背景：
21世紀的企業(yè)經理人每天可以接觸到大量的數(shù)據(jù)，包括各下級部門分支機構遞交的報表；ERP系統(tǒng)提供的明細數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)；互聯(lián)網上的行業(yè)數(shù)據(jù)、股市行情等，關鍵是如何利用這些信息作出更好的決策。本課程著眼于數(shù)據(jù)的分析和統(tǒng)計，教授如何挖掘數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和隱含的信息。通過學習本課程您將可以掌握數(shù)據(jù)分析的高級技能，提升科學管理的水平，使您在競爭中高人一籌，游刃有余。本課程涉及以下的知識領域：
1. 數(shù)據(jù)的圖表分析――當一批數(shù)據(jù)有20或更多的時候，就應該制作圖表，這樣數(shù)據(jù)中隱含的重要特征和規(guī)律就容易被發(fā)現(xiàn)和挖掘出來。如何選擇正確的圖表類型，并制作令人印象深刻的專業(yè)圖表是現(xiàn)代白領的必修課，也是成功向客戶呈現(xiàn)產品的利器。
2. 數(shù)據(jù)多維分析――這是數(shù)據(jù)挖掘的重要手段，也是很多商業(yè)智能軟件的核心功能。各部門都可以利用這個工具快速生成各種多級分類統(tǒng)計報表。
3. 商業(yè)預測――經濟和商業(yè)環(huán)境不斷地隨時間變化，經理們必須設法了解這些變化對他們的組織會有什么影響；大型零售公司的營銷經理必須要對產品需求、銷售收入、消費者喜好、存貨進行預測；航空公司的航線經理要預測乘客數(shù)量和收入；以上這些都要用到預測技術。
4. 數(shù)據(jù)相關性分析和多元回歸分析――前者幫助我們分析不同的觀測變量之間的相關性或差異，后者給出目標值和變量之間的公式關系。這兩個分析工具廣泛應用在生產和銷售的各個領域，為決策提供更加科學的依據(jù)。
5. 更多――置信度分析、本量利分析等常用分析工具，其用途和使用方法也將在本課程中一一介紹。

第一天上午
1. 如何進行數(shù)據(jù)的圖表分析
直觀的圖表使我們更容易發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，也是我們向董事會、上級、同事作報告的
主要方式，本節(jié)重點講述：
a) 用實例說明不同的場合應該選用的圖表類型
b) 為了讓被報告者或者觀眾留下深刻的印象，我們應該如何展現(xiàn)圖表
c) 如何輕松制作專業(yè)又美觀的圖表

2. 如何進行數(shù)據(jù)的分級匯總、多維分析以及數(shù)據(jù)挖掘方法
數(shù)據(jù)統(tǒng)計、多維分析和數(shù)據(jù)挖掘是企業(yè)數(shù)據(jù)分析的基礎，并成為一個新的學科“商業(yè)智能”。
本節(jié)深入淺出的介紹商業(yè)智能的概念以及相關的技術手段：
a) 商業(yè)智能的應用及其技術框架
b) 如何使用數(shù)據(jù)清洗技術規(guī)范化數(shù)據(jù)
c) 如何在30秒內實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的多級分類匯總
d) 使用多維分析工具分析銷售數(shù)據(jù)
e) 如何向下鉆取和向上匯聚進行營銷數(shù)據(jù)分析和挖掘

第一天下午
3. 數(shù)據(jù)的分布趨勢分析實戰(zhàn)
數(shù)據(jù)的分布趨勢形態(tài)是我們從宏觀上掌握企業(yè)內部管理和經營狀況的重要工具，本節(jié)重點
介紹數(shù)據(jù)分布分析的概念和實例應用：
a) 如何使用集中指標進行數(shù)據(jù)分析，例如80/20分析、服務質量分析
b) 如何使用分布圖進行宏觀分析，例如人力資源的薪資結構分析、市場抽樣調查分析
c) 如何使用差異指標進行數(shù)據(jù)分析，例如不同銷售團隊的銷售能力分析和外購產品的誤差分析

4. 頻數(shù)分析
頻數(shù)分析廣泛的應用于企業(yè)的管理優(yōu)化、缺陷改進、回款監(jiān)控等場合，本節(jié)重點講述：
a) 頻數(shù)分析的概念和分析工具
b) 頻數(shù)分析在回款監(jiān)控上的應用
c) 柏拉圖在產品缺陷改進上的應用
d) 自動及手動生成柏拉圖的方法

5. 置信度分析
市場調查是企業(yè)經營決策的重要依據(jù)，市場調查的結果有多少可信性，或者說誤差有百分之幾？
本節(jié)包含以下內容：
a) 在市場調查取得的有限數(shù)據(jù)如何推論到整體?
b) 如何對平均銷售額進行95%的置信區(qū)間估計，并估計總的銷售額?
c) 如何根據(jù)調查結果進行滿意度分析

第二天上午
6. 數(shù)據(jù)相關性分析
數(shù)據(jù)相關性分析是分析不同營銷策略的效果的重要工具，本節(jié)包括：
a) 單因素方差分析的原理和應用
單因素方差分析主要應用在單一影響因子的場合，例如
i. 如何判斷不同供應商提供的產品是否存在差異
ii. 消費者年齡和購房面積需求是否有關系
iii. 不同促銷方式對最終銷售的影響是否存在差異

b) 雙因素方差分析的原理和應用
雙因素分析主要用在兩個因素共同作用的影響分析，例如
i. 銷售地區(qū)和促銷方式是否存在交互影響
ii. 商場過道位置和貨架位置之間是否存在交互影響
iii. 不同維修中心和攝像機品牌之間是否存在交互影響
iv. 產品性能上的差異與原料和機器類型是否有關

7. 商業(yè)預測技術（一）
商業(yè)預測是企業(yè)構建銷售指標體系必不可少的環(huán)節(jié)和手段，企業(yè)通過預測下一年度的市場規(guī)模、
市場占有率、銷售量等來制定來年的銷售指標。本節(jié)包括以下內容：
a) 預測模型的類型概述
b) 如何選擇合適的預測模型
c) 預測的案例演練
i. 如何預測公司明年、后年的營業(yè)收入
ii. 如何預測新年度生產成本
iii. 如何預測報紙的訂閱量
d) 月度和季度數(shù)據(jù)的時間序列預測，例如
i. 銷售是否收到季節(jié)的影響
ii. 如何計算各個季度的預測值

第二天下午
8. 商業(yè)預測技術（二）多元回歸分析
a) 如何分析多個因素對目標值的影響程度，例如
i. 不同廣告媒體在促銷產品時的有效性
ii. 價格和促銷費用對銷售量的影響公式
b) 多元回歸在營銷決策的應用案例：如何制定新市場的銷售目標及發(fā)展代理商數(shù)據(jù)

9. 動態(tài)分析技術
動態(tài)分析指的是通過為分析過程提供交互性，動態(tài)調整影響因子，直觀的了解每個因子的影響程度。
本節(jié)包括以下內容：
a) 動態(tài)分析的技術基礎：窗體控件
b) 動態(tài)分析案例：建立利潤敏感性分析模型進行本量利分析

10. 規(guī)劃求解工具
規(guī)劃求解工具簡化了邊際成本分析的過程，可應用于生產規(guī)劃和營銷方案設計。
a) 規(guī)劃求解工具的使用方法
b) 案例：使用規(guī)劃求解工具進行生產方案規(guī)劃

11. 回顧、總結、答疑