9月20-21日北京 11月1日-11日2日深圳 11月8-9日上海
（课）（程）（背）（景）：
21世纪的企业经理人每天可以接触到大量的数据，包括各下级部门分支机构递交的报表；
ERP系统提供的明细数据和统计数据；互联网上的行业数据、股市行情等，关键是如何利
用这些信息作出更好的决策。本课程着眼于数据的分析和统计，教授如何挖掘数据背后的
规律和隐含的信息。通过学习本课程您将可以掌握数据分析的高级技能，提升科学管理的
水平，使您在竞争中高人一筹，游刃有余。本课程涉及以下的知识领域：
1. 数据的图表分析――当一批数据有20或更多的时候，就应该制作图表，这样数
据中隐含的重要特征和规律就容易被发现和挖掘出来。如何选择正确的图表类型，并制作
令人印象深刻的专业图表是现代白领的必修课，也是成功向客户呈现产品的利器。
2. 数据多维分析――这是数据挖掘的重要手段，也是很多商业智能软件的核心功能
。各部门都可以利用这个工具快速生成各种多级分类统计报表。
3. 商业预测――经济和商业环境不断地随时间变化，经理们必须设法了解这些变化
对他们的组织会有什么影响；大型零售公司的营销经理必须要对产品需求、销售收入、消
费者喜好、存货进行预测；航空公司的航线经理要预测乘客数量和收入；以上这些都要用
到预测技术。
4. 数据相关性分析和多元回归分析――前者帮助我们分析不同的观测变量之间的
相关性或差异，后者给出目标值和变量之间的公式关系。这两个分析工具广泛应用在生产
和销售的各个领域，为决策提供更加科学的依据。
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将在
本课程中一一介绍。
本课程涵盖了最常见、最实用的统计知识和分析技术，每个主题都开始于一个实际的案例
，从这些案例引出每个主题涉及的知识。所有的案例精心制作成可操作的模型，使用
Microsoft Excel软件演示，使学员在掌握原理的同时更能够学以致用。
本课程适合企业的总经理，各部门主管，财务部、市场部、营销部等相关部门工作人员，
以及对数据分析和统计有兴趣的人士参加。
【课程大纲】
第一天上午
1. 如何进行数据的图表分析
直观的图表使我们更容易发现数据背后的规律，也是我们向董事会、上级、同事作报告的
主要方式，本节重点讲述：
a) 用实例说明不同的场合应该选用的图表类型
b) 为了让被报告者或者观众留下深刻的印象，我们应该如何展现图表
c) 如何轻松制作专业又美观的图表
2. 如何进行数据的分级汇总、多维分析以及数据挖掘方法
数据统计、多维分析和数据挖掘是企业数据分析的基础，并成为一个新的学科“商业智能”。
本节深入浅出的介绍商业智能的概念以及相关的技术手段：
a) 商业智能的应用及其技术框架
b) 如何使用数据清洗技术规范化数据
c) 如何在30秒内实现对数据的多级分类汇总
d) 使用多维分析工具分析销售数据
e) 如何向下钻取和向上汇聚进行营销数据分析和挖掘
第一天下午
3. 数据的分布趋势分析实战
数据的分布趋势形态是我们从宏观上掌握企业内部管理和经营状况的重要工具，本节重点
介绍数据分布分析的概念和实例应用：
a) 如何使用集中指标进行数据分析，例如80/20分析、服务质量分析
b) 如何使用分布图进行宏观分析，例如人力资源的薪资结构分析、市场抽样调查分析
c) 如何使用差异指标进行数据分析，例如不同销售团队的销售能力分析和外购产品的误差分析
4. 频数分析
频数分析广泛的应用于企业的管理优化、缺陷改进、回款监控等场合，本节重点讲述：
a) 频数分析的概念和分析工具
b) 频数分析在回款监控上的应用
c) 柏拉图在产品缺陷改进上的应用
d) 自动及手动生成柏拉图的方法
5. 置信度分析
市场调查是企业经营决策的重要依据，市场调查的结果有多少可信性，或者说误差有百分之几？
本节包含以下内容：
a) 在市场调查取得的有限数据如何推论到整体?
b) 如何对平均销售额进行95%的置信区间估计，并估计总的销售额?
c) 如何根据调查结果进行满意度分析
第二天上午
6. 数据相关性分析
数据相关性分析是分析不同营销策略的效果的重要工具，本节包括：
a) 单因素方差分析的原理和应用
单因素方差分析主要应用在单一影响因子的场合，例如
i. 如何判断不同供应商提供的产品是否存在差异
ii. 消费者年龄和购房面积需求是否有关系
iii. 不同促销方式对最终销售的影响是否存在差异
b) 双因素方差分析的原理和应用
双因素分析主要用在两个因素共同作用的影响分析，例如
i. 销售地区和促销方式是否存在交互影响
ii. 商场过道位置和货架位置之间是否存在交互影响
iii. 不同维修中心和摄像机品牌之间是否存在交互影响
iv. 产品性能上的差异与原料和机器类型是否有关
7. 商业预测技术（一）
商业预测是企业构建销售指标体系必不可少的环节和手段，企业通过预测下一年度的市场规模、
市场占有率、销售量等来制定来年的销售指标。本节包括以下内容：
a) 预测模型的类型概述
b) 如何选择合适的预测模型
c) 预测的案例演练
i. 如何预测公司明年、后年的营业收入
ii. 如何预测新年度生产成本
iii. 如何预测报纸的订阅量
d) 月度和季度数据的时间序列预测，例如
i. 销售是否收到季节的影响
ii. 如何计算各个季度的预测值
第二天下午
8. 商业预测技术（二）多元回归分析
a) 如何分析多个因素对目标值的影响程度，例如
i. 不同广告媒体在促销产品时的有效性
ii. 价格和促销费用对销售量的影响公式
b) 多元回归在营销决策的应用案例：如何制定新市场的销售目标及发展代理商数据
9. 动态分析技术
动态分析指的是通过为分析过程提供交互性，动态调整影响因子，直观的了解每个因子的影响程度。
本节包括以下内容：
a) 动态分析的技术基础：窗体控件
b) 动态分析案例：建立利润敏感性分析模型进行本量利分析
10. 规划求解工具
规划求解工具简化了边际成本分析的过程，可应用于生产规划和营销方案设计。
a) 规划求解工具的使用方法
b) 案例：使用规划求解工具进行生产方案规划
11. 回顾、总结、答疑