Power BI數據分析在業(yè)務(wù)洞察 與問(wèn)題解決中的應用

【培訓對象】
致力于提高用數據分析問(wèn)題與解決問(wèn)題的廣大管理者與技術(shù)人員。

【培訓收益】
深入理解數據的本質(zhì)、數據價(jià)值，以及數據洞察在解決問(wèn)題中的關(guān)鍵作用 培養與建立數據思維， 由淺入深，逐步掌握業(yè)務(wù)數據的分析流程以及方法 用數據洞察業(yè)務(wù)問(wèn)題， 用可視化圖表展現問(wèn)題的癥結，獲得問(wèn)題解決的關(guān)鍵 學(xué)會(huì )設計業(yè)務(wù)的可視化分析報告（儀表板/駕駛艙管理） 學(xué)會(huì )利用數據的AI分析獲得深刻的見(jiàn)解并大幅提高分析效率 提供問(wèn)題導向的標準化操作指導程序，對初學(xué)者與進(jìn)階者極為有益 案例與練習均來(lái)自實(shí)戰場(chǎng)景：生產(chǎn)管理、設備管理與EHS、質(zhì)量管理、供應鏈與采購，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、等等 采用了工作坊與行動(dòng)學(xué)習相結合的模式：理論指導，精彩解讀，大量案例，實(shí)戰研討，深刻點(diǎn)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(zhì)
 理解業(yè)務(wù)與業(yè)務(wù)數據之間的關(guān)系
 為什么基于數據驅動(dòng)的工作方式越來(lái)越重要？
 案例分享
 釋放數據的價(jià)值
 影響數據潛在價(jià)值的重要因素
 案例展示不同層次的潛在價(jià)值
 數據洞察/分析的基本框架：
1）建立業(yè)務(wù)場(chǎng)景；2）將業(yè)務(wù)問(wèn)題轉化為分析問(wèn)題；3）收集和整理數據；4）；選擇與問(wèn)題匹配的分析方法；
5） 將分析結論轉化為業(yè)務(wù)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(yè)務(wù)或問(wèn)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(guò)程
 聚焦y：認識問(wèn)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(yè)務(wù)的基本洞察與分析
1. 重要統計概念與分析
 數據類(lèi)型
 在excel與power BI 中識別數據類(lèi)型
 矯正不合理的數據類(lèi)型
 洞察業(yè)務(wù)指標的關(guān)鍵維度：
 統計量了解指標/問(wèn)題全貌：
-反映整體趨勢：均值與中位數，及場(chǎng)景下的理解
-反映整體波動(dòng) ：標準差與極差，及場(chǎng)景下的理解
-反映頻率問(wèn)題：百分比，累計百分比，ppm
 圖表了解指標/問(wèn)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(wèn)題在時(shí)間上的變化：指標的時(shí)間序列圖
2. 關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標的洞察實(shí)戰(工作坊)：
 案例數據集選自：行政與人力資源、供應鏈、營(yíng)銷(xiāo)，設備管理等
 在Power Bi中實(shí)戰：
用power BI對數據做清理與整理：power query editor
 修正數據類(lèi)型
 識別與處理數據中的缺失值、重復值、異常值
 時(shí)間/日期類(lèi)型的特別處理
 用power BI 實(shí)現關(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：總體趨勢，波動(dòng)情況，異常情況，與業(yè)務(wù)目標的差距
 圖表展示在時(shí)間上的動(dòng)態(tài)表現：趨勢與波動(dòng)，與差距
 業(yè)務(wù)的解讀

第三部分 業(yè)務(wù)洞察的進(jìn)階分析
1. 用數據洞察的業(yè)務(wù)關(guān)鍵問(wèn)題
 從不同的維度排序，識別出最佳與最差
 影響業(yè)務(wù)的關(guān)鍵因素是什么
 業(yè)務(wù)表現與目標有差距，這個(gè)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(wèn)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(wèn)題的因子分析法
3. 工作坊
 打開(kāi)數據表，識別業(yè)務(wù)數據中的分層因子
4. 業(yè)務(wù)的多維度分析過(guò)程(基于案例實(shí)戰展開(kāi)的工作坊)
 分層的箱線(xiàn)圖法與條形圖法
 識別關(guān)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(diǎn)圖法
 發(fā)現兩者之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，確定因果
 分層的樹(shù)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(shí)間序列圖法
 發(fā)現對趨勢有影響的因子
 同類(lèi)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(shí)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(shí)現分層的柱狀圖以及條形圖分析
 Power bi實(shí)現散點(diǎn)圖分析
 Power bi 實(shí)現Treemap樹(shù)狀圖分析
 Power bi實(shí)現donut甜甜圈圖與餅圖分析
6. 問(wèn)題分析的鉆取法
 鉆取是獲得深刻見(jiàn)解，在多重因素中找到主要原因的分析技巧
 通過(guò)鉆取，聚焦問(wèn)題嚴重的那部分數據(子集)
 案例展示如何通過(guò)鉆取在銷(xiāo)售大數據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(wèn)題
 了解并熟悉power bi 可視化圖表中動(dòng)態(tài)鉆取的方式與功能
- 運用power bi 動(dòng)態(tài)鉆取實(shí)現業(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(shí)現業(yè)務(wù)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(jiàn)解之一：預測分析
 基于歷史數據指導營(yíng)銷(xiāo)/生產(chǎn)預測與規劃
 AI分析獲得深刻見(jiàn)解之二：識別異常狀態(tài)
 識別異常點(diǎn)，幫助我們確定問(wèn)題在何處與何時(shí)爆發(fā)
 AI分析獲得深刻見(jiàn)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(jiàn)解之四：分解樹(shù)
 快速設計解決問(wèn)題的最優(yōu)解
 AI分析獲得深刻見(jiàn)解之五：智能Q&A分析
 無(wú)需學(xué)習分析技能，只需設計合理的問(wèn)答就可借助ai獲得相當深刻的分析見(jiàn)解
 AI分析獲得深刻見(jiàn)解之流：智慧統計報告
 AI輔助撰寫(xiě)業(yè)務(wù)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(shù)的應用
 AI識別異常狀態(tài)
 關(guān)鍵影響力分析
 分解樹(shù)分析
 智能Q&A問(wèn)答式分析
 智慧統計報告
小組交流

第四部分 優(yōu)化數據，提升分析價(jià)值
1 業(yè)務(wù)場(chǎng)景數據化
 用數據的視角描述業(yè)務(wù)
 問(wèn)題的4W1H定義法
2 基于分析價(jià)值，建立科學(xué)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(huán)測”
 流程/過(guò)程異常狀態(tài)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(xué)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(yè)務(wù)場(chǎng)景，
 設計數據收集計劃
 進(jìn)一步提升數據挖掘價(jià)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(jià)值？
 交流

第五部分 分析報告與業(yè)務(wù)儀表盤(pán)管理
1． 業(yè)務(wù)可視化分析報告的設計原則
 確定誰(shuí)是受眾
 業(yè)務(wù)角度關(guān)系的指標、問(wèn)題以及重點(diǎn)
 分析報告包含重要內容
 布局設計反映不同分析的優(yōu)先級
 業(yè)務(wù)指標要體現，歷史、現狀、趨勢和目標
 指標要分組和歸類(lèi)
 美學(xué)上：協(xié)調、統一又清晰
2． 工作坊_在power bi中設計分析與業(yè)務(wù)管理儀表盤(pán)
 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(shí)戰
 小組討論
 課堂競賽與評比

周老師Richard
黑帶大師&信息數字化轉型資深顧問(wèn)
【專(zhuān)業(yè)背景】
Richard老師是黑帶大師及企業(yè)數字化轉型顧問(wèn)，有20年以上戰略變革、流程再造，企業(yè)績(jì)效提升及數字化轉型的豐富經(jīng)驗。曾為多個(gè)跨國型企業(yè)領(lǐng)導運營(yíng)及戰略變革項目。他的管理與數據咨詢(xún)經(jīng)驗涉及電氣電子、汽車(chē)、工程機械、制藥，化工、制藥、半導體、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(cháng)領(lǐng)導客戶(hù)實(shí)施高成效的解決方案。在使得客戶(hù)快速實(shí)現業(yè)務(wù)提升和獲得卓越財務(wù)績(jì)效方面，Richard贏(yíng)得了他所服務(wù)客戶(hù)的稱(chēng)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(yíng)得了董事會(huì )的特別嘉獎。
Richard老師同時(shí)是出色的團隊教練，眾多學(xué)員通過(guò)他特別的輔導和激勵方式以令人驚訝的速度提升了復雜問(wèn)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(chē)、鋼鐵、有色金屬、工程機械、化工與塑料、涂料、化纖紡織、半導體、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(xún)負責人幫助中澳合資汽車(chē)公司推行精益實(shí)施項目，直接商業(yè)收益達到280萬(wàn)美金；領(lǐng)導鞍鋼的六西格瑪咨詢(xún)項目以及一家世界最主要的筆記本電腦廠(chǎng)商的六西格瑪項目，收益達到500萬(wàn)美金以上。
【管理實(shí)戰經(jīng)驗】
 精益六西格瑪分析與問(wèn)題解決
 基于Python&R的制造業(yè)大數據應用
 基于BI的績(jì)效管理及改善
 運營(yíng)管理的數字化轉型
1.國內主要精益或六西格瑪咨詢(xún)公司合作過(guò)如下項目：
 國內最大的空調家電企業(yè)的六西格瑪戰略評估及策劃
 黑帶公開(kāi)課主講
 六西格瑪設計評估及策略規劃
 國內著(zhù)名合資汽車(chē)廠(chǎng)的供應鏈精益優(yōu)化輔導
2.國際商用機器公司（IBM）業(yè)務(wù)咨詢(xún)部 戰略及變革咨詢(xún)組 （前普華永道咨詢(xún)公司），
任運營(yíng)戰略高級顧問(wèn)，黑帶大師（部分項目）
 某大型IT制造業(yè)精益六西格瑪戰略管理整體實(shí)施項目經(jīng)理
 某大型國際芯片設計與制造企業(yè)的精益管理實(shí)施項目經(jīng)理
 某大型國際半導體制造公司六西格瑪黑帶實(shí)施項目經(jīng)理
 某大型國際化纖制造業(yè)ERP變革管理實(shí)施顧問(wèn)
 某大型電信營(yíng)運商網(wǎng)吧聯(lián)盟營(yíng)運戰略及流程實(shí)施顧問(wèn)
 某汽車(chē)零部件企業(yè)精益生產(chǎn)咨詢(xún)項目整體策劃和實(shí)施顧問(wèn)
3.美國通用電氣公司中國總部,
任持續改進(jìn)總監，精益6Sigma專(zhuān)職黑帶，
 負責提供公司內外部的持續改進(jìn)體系及精益六西格瑪的培訓和輔導
 輔導精益六西格瑪項目，有（部分項目）：
 制造系統精益化改造和敏捷制造模式導入；
 中國區人力資源業(yè)務(wù)流程重組及電子商務(wù)平臺建設；
 制造業(yè)兼并與收購流程優(yōu)化（盡職調查和企業(yè)整合）；
 混合營(yíng)銷(xiāo)策略制定與流程；
 為國內著(zhù)名通訊設備集成與制造商所做的電子商務(wù)戰略規劃的實(shí)施顧問(wèn)

4.通用汽車(chē)下屬德?tīng)柛Ｆ?chē)集團與通用電氣公司中國技術(shù)中心，從事技術(shù)開(kāi)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(wèn)總監 George Group，Accenture
黑帶大師&高級顧問(wèn) IBM 業(yè)務(wù)咨詢(xún)服務(wù)部
持續改善經(jīng)理 通用電氣
教育與培訓
機器學(xué)習工程師， 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(cháng)領(lǐng)域】
大數據管理、智能制造數字化轉型、信息化LTC六西格瑪綠帶、黑帶培訓項目輔導、統計過(guò)程控制（SPC）、8D、QCC、DFM、DFA、全面質(zhì)量管理、供應鏈管理、產(chǎn)品設計、業(yè)務(wù)流程重組等；
 

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