针对以上问题，本课程通过提供数据分析的流程规划、思考工具、辅助工具，帮助数据分析者从现有数据中挖掘出有价值的业务信息，从而做出正确的业务决策。

在工作坊中，我们会和您分享目标导向的分析规划，屡试不爽的分析经典步骤，深入挖掘问题的思考方式，尝试零代码也能掌握的分析工具，带领大家一同掌握如何有效分析数据并让数据变为商业价值的流程和方法。

它是一门什么样的课程：

它是一节学习数据化业务管理、数据分析思路、数据分析逻辑的培训式工作坊课程。

它是一门学习数据分析思维的课程，是一门增强数据分析逻辑能力的课程，是一门学习如何利用数据分析发现问题并提出解决方案的课程。

它是提升企业员工数据分析敏感度的课程，是连接业务需求团队和数据支持/分析团队的思维转换课程，是企业数字化转型中提升全员数据化思维能力的课程。

本课程学习重点为：

1. 利用数据化方式进行业务/团队管理的理念和方法

2. 数据分析的思路和深入挖掘业务现象背后原因的方式方法

3. 利用数据分析进行有逻辑，有解决方案的提案或汇报技巧

区别与传统的数据分析工具（Excel、Python、SPSS、SAS等课程），本课程注重数据分析过程中的思路和方式，而非分析工具的使用方法和技巧。确保企业员工在进行业务数据分析的时候，可以有逻辑，目标导向的进行分析和汇报，避免"数据堆砌式"和"浮于表面式"的数据分析和汇报。

课程形式上：

区别于传统的先讲授、后练习式课程，本课程采用培训式工作坊形式开展，通过实战任务演练方式让参与者在任务中发现现有数据分析中存在的问题，然后进行必要的知识输入，最终通过参与者共同总结、共同创造的方式完成分析，在实战中获得分析能力的提升，巩固行为并成为日常工作的标准模式。

课程时长: 2 天

课程受众

工作坊适合需要借助数据分析挖掘问题、

制定决策或辅助制定决策的产品团队、

业务团队、运营分析团队或其他需要分析数据进行管理的岗位

参与者无需数据库基础或代码基础，

课程重在数据分析的思考方式和问题挖掘的方式，

具备常规Excel应用能力即可参与。

授课形式



• 讲师现场演示
• 分享实际案例
• 学员分组讨论
• 参与互动式操作练习

AGENDA

08:30 AM 签到 Sign In

09:00 AM 培训 Training

10:30 AM 茶歇 Teabreak

10:45 AM 培训 Training

12:00 PM 午餐 Lunch

01:30 PM 培训 Training

03:00 PM 茶歇 Teabreak

03:15 PM 培训 Training

04:30 PM 答疑 Q&A

05:00 PM 结束 End

课程纲要

第一部分：做业务专家，不做"报表机器"

1.我们做的是"报表"还是"分析"？

2.在业务中体现数据的价值

第二部分：做有深度、有产出的数据分析

1.迈好分析的第一步

• 找准业务的切入点
• 构建你的业务分析路线图

2.确保分析逻辑性的"分析三步法"

• 数据分析"第一要诀"
• 易忽略的"经典规律"
• 深入挖掘"事实真相"

3. 透过时间寻找问题

• 关注业务过程而非简单的数字
• 发现问题的四把时间标尺

4. 问题分析"工具箱"

•  把直觉和灵感转化为业务假设
• "四格法"帮你快速完成分析验证

第三部分：做有目的、有逻辑的数据

 1. 深挖根源——让数据分析为业务目标服务

• 避免"炒冷饭"式分析
• 找出问题背后的问题
• 像咨询公司一样规划分析框架

2. 重构业务分析逻辑框架

• 在了解业务的情况下深度重构分析框架
• 分析框架构建的四种思维模型
• 分析思维建模——建立你的数据分析竞争力
• 基于业务需求设计分析指标

第四部分：做有主线、有跟进的数据汇报

1. 会想也要会说——可视化你的分析结构

2. 构建你的数据报告逻辑线

3. 麦肯锡式的分析报告

• 让报告一目了然的技巧
• 让报告深受信任的技巧

有什么期待

• 收获满满的两天

熟练依据业务目标、

策略进行分析路线规划和框架搭建

学会基于业务需求，

借助数据分析寻找业务问题和机会的方法

精通将业务需要和数据分析结合的思考方式，

有效利用数据分析支持业务

掌握如何有条理，有说服力的展示分析结果，

有效借助数据说明问题

• 全天茶歇及午餐自助餐

现场的氛围轻松

我们将提供自助午餐和茶歇甜点

让您剔除刻板培训印象

体验在惬意的环境中学习

Notes:

费用包含全天茶歇及午餐，讲义证书费，税。

In case of cancellation, please kindly note you must email the BritCham Shanghai Event staff Hilary.Wu@britishchambershanghai.cn before 8:30 am, 12 Aug.