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CDA数据分析师系列培训用Excel玩转商业智能日期：5月24日经管之家讲师：李奇直播内容大纲课程内容用时（分钟）数据分析概述5商业智能分析案例与分析工具Excel介绍35数据分析师（初级）课程内容介绍15数据分析师职位情况介绍5总用时60自我介绍大数据与数据分析计算机问世以来的50年间，人类生产的数据总量呈几何级数与日俱增，在很长一段时间内，我们只是存储数据而缺乏有效地利用数据的手段。近年，随着信息产业及信息技术的飞速发展，不仅数据量得到了爆发性的增长，数据处理技术也得到了突飞猛进的发展，我们终于拥有了发现及挖掘隐藏在海量数据背后信息，并将这些信息转化为知识及智慧的能力，数据开始了从量变到质变的转化过程，信息社会迎来了新的时代—大数据时代。MySQLSQLServerDB2外部文件数据分析方法：1.商业智能2.预测分析3.数据挖掘知识及智慧：--谷歌流感趋势预测--啤酒与尿布的故事数据分析方法分类51.商业智能2.预测分析3.数据挖掘1.多维度分析数据集2.现状、原因分析3.数据透视分析4.可视化图表分析1.简单线性回归2.非线性回归3.多元回归4.逻辑回归等1.决策树2.关联分析3.聚类分析等ExcelSPSS、SAS、R等商业洞察与商业智能6商业智能帮助我们发现、理解及掌握数据背后隐藏的信息知识是对事物的正确理解及认识，智慧是基于知识找到解决方案的能力信息是有逻辑、含义及时效性的数据数据包含文本、音乐、文字、数字等多种表达形式商业智能实现商业洞察：商业洞察是深入商业现象发现问题本质的过程，商业智能是实现商业洞察的重要手段1.业务理解2.数据收集3.数据处理4.数据分析5.数据展现商业智能数据分析流程71.业务理解2.数据收集3.数据处理4.数据分析5.数据展现6.制作报告数据分析的起点，最为重要的环节多渠道获取结构化与非结构化数据☆数据清洗☆数据整理☆数据加工☆对比、结构分析☆多维度分析☆可视化分析可视化图表展现商业智能报表商业洞察与商业智能报表18对一份计算正确的财务数据进行加工后……月份1月2月3月4月5月6月不含税销售收入5,000.05,050.05,100.05,150.05,200.05,250.0销售成本4,400.04,393.54,641.04,789.54,758.04,830.0销售毛利600.0656.5459.0360.5442.0420.0净利润250.0277.8183.6257.5286.0189.0费用总额350.0378.8275.4103.0156.0231.0其中：广告费营业费用250.0277.8173.4-52.0126.0管理费用100.0101.0102.0103.0104.0105.0资产总额32,000.032,500.033,000.033,500.034,000.034,500.0负债总额20,000.020,500.021,000.021,500.022,000.022,500.0销售净利润率5.0%5.5%3.6%5.0%5.5%3.6%销售毛利率12.0%13.0%9.0%7.0%8.5%8.0%费用率7.0%7.5%5.4%2.0%3.0%4.4%其中：媒体费用率0.0%0.0%0.0%0.0%0.0%0.0%营业费用率5.0%5.5%3.4%0.0%1.0%2.4%管理费用率2.0%2.0%2.0%2.0%2.0%2.0%资产负债率70.0%80.0%85.0%83.0%81.0%79.0%其他费用其他利润所得税流动资产18,000.019,500.021,000.022,500.024,000.025,500.0现金有价证券8,000.08,500.09,000.09,500.010,000.010,500.0应收账款3,000.03,500.04,000.04,500.05,000.05,500.0存货7,000.07,500.08,000.08,500.09,000.09,500.0华丽变身为一份足具商业洞察力的商业智能分析仪商业洞察与商业智能报表19商业洞察与商业智能报表210对一份标准的销售管理报表进行加工后……变身为一份会讲故事的商业智能分析仪商业洞察与商业智能报表211商业洞察与商业智能报表312商业智能报表还可以像工具一样为我们做些事情，比如自动完成匹配查询商业洞察与商业智能报表413我们希望有一种报表可以帮助我们实时监控关键指标的变化情况，于是……商业智能报表中用到的主要分析方法对比分析•KPI•进度分析•纵向对比（时间序列的趋势分析）•横向对比•原因、结果分析结构分析•占比分析(比例=（部分/总体）*100%)•漏斗构成•财务指标构成•原因、结果分析可视化分析•静态图表•交互式图表•创意图表•辅助动画多维度分析•透视图表分析•不同维度筛选•上卷、下钻分析•不同汇总规则计算财务杜邦分析仪–洞察构成及占比利用主要财务指标之间的内在联系综合分析企业财务状况的综合财务分析方法对比分析结构分析结构分析、可视化分析结构分析、可视化分析销售管理分析–销售漏斗分析潜在接触意向明确投入谈判成交销售漏斗分析是关系型销售运营管理中最为重要的分析方法财务目标设定:产品线,市场细分产品线,客户历史数据分析销售任务制定:产品线,细分市场组织结构设计/销售能力分析市场运营,市场价定位,客户解决方案市场推广:广告/市场需求刺激市场活动销售效率分析市场运营市场部销售管理分析市场需求推动销售任务分析销售活动:各个产品线的市场活动销售漏斗销售运营业务图销售管理分析–搭建多维数据模型理清业务流程，设计囊括业务全方位信息的数据模型销售管理分析多维度模型客户维度产品维度地域维度销售维度渠道维度商机维度客户产品地域销售销售管理分析仪–洞察风险销售管理分析的目的在于提前洞察商机风险，制定对策，实现成功率最大化多维度分析结构分析对比分析餐饮业数据分析仪–指标监控全面、及时地获取信息并快速做出响应是快消业取得竞争优势的重要因素对比分析BI分析工具Excel20Excel的历史：用于MS-DOS的版本包括：1987年Excel2.0forMS-DOS3.0用于MicrosoftWindows的版本包括：1987年Excel2forWindows1990年Excel31992年Excel41993年Excel51995年Excel95-亦称71997年Excel97-亦称81999年Excel2000-亦称92001年ExcelXP-亦称102003年Excel2003-亦称112006年Excel2007-亦称122010年Excel2010-亦称142013年Excel2013-亦称15实施BI必备技巧：Excel基本功能熟练使用格式设定、制图、数据透视表等功能高级图表制作技巧掌握动态图表、自定义图表制作技巧公式功能掌握计算、查找定位等主要函数及嵌套函数使用方法PowerBI插件熟悉PowerQuery、PowerPivot等插件工具使用方法VBA功能学会录制宏技巧、编辑简单VBA程序PowerBI插件高级图表制作技巧公式功能ExcelBI工具技能树Excel做BI分析的基本技能21数据加工处理方法使用PowerBI系列插件及Excel公式加工数据多维数据集搭建方法使用PowerQuery及PowerPivot搭建多维数据集透视分析数据透视表及PowerPivot可视化方法基本图表、动态图表、自定义图表宏（VBA）技巧录制宏及理解简单VBA语句数据可视化方法多维数据集搭建方法透视分析Excel做数据分析的基本技能将学到的BI分析方法221.数据加工处理方法2.分析方法3.业务分析方法1.处理重复及不完整数据2.处理格式错误数据3.处理异常值4.数据提取、合并、排序、标准化、筛选、分组等方法1.多维度透视分析2.可视化分析3.对比、构成、原因分析等4.简单回归分析及初步数据挖掘操作方法等1.关键指标监控2.财务杜邦分析法3.销售漏斗分析法等将接触到的统计分析基础231.计量尺度2.集中/离散趋势3.描述性指标4.随机与概率5.数据分布描述等正态分布：将接触到的统计基本图表24将接触到的预测分析方法–回归基础25将接触到的数据挖掘方法–决策树26职业军人同意其他出身同意高干才艺黑五类不行无有其他同意不行七十年代女生的相亲决策树现在北大未名鹊桥女生相亲决策树长相丑同意中等专业年龄差文科不行5帅同意不行不行工科或经管=5星座不行不合相合将学到的硬件技能271.Excel基本技能2.Excel高级技能3.统计分析及数据挖掘1.基本数据操作及条件格式应用技能2.各类基本函数公式应用技能3.基本图表及透视图表应用技能4.简单VBA技能1.PowerQuery及PowerPivot应用技能2.动态图表及专业商业图表制作技能3.高级函数公式应用技巧4.商业智能报表制作技能1.制作基本统计图表技能2.应用简单回归分析技能3.初步了解SPSS操作从猎聘网的中高端职位数据来看，分析师职位无论从绝对数到相对量都在快速增长。0.00%0.10%0.20%0.30%0.40%0.50%0.60%0.70%0.80%0500100015002000250030003500职位数职位数占比猎聘网数据分析师报告–分析师的需求增长迅速猎聘网数据分析师报告–分析师职位的行业分布情况分析师职位主要集中在互联网、金融、消费品、制药/医疗等行业，其中互联网和金融行业的分析师职位数超过了80%。互联网·游戏·软件,69.0%金融,13.0%消费品,3.9%制药·医疗,3.3%电子·通信·硬件,2.4%广告·传媒·教育·文化,2.3%服务·外包·中介,2.0%其他,4.3%猎聘网数据分析师报告–分析师职位的地区分布情况对于分析师的职业发展来说，坚守而不是逃离一线城市才是明智的选择。北京43.4%上海20.6%杭州10.4%深圳8.8%广州5.3%猎聘网数据分析师报告–互联网行业数据分析职位的特征互联网行业数据分析的主要对象是产品、运营和用户，其次是市场和客户。00.10.20.30.40.50.60.7产品运营用户监控市场指标客户活动销售网站风险渠道广告流量推荐游戏APP包含特征的职位占比猎聘网数据分析师报告–金融行业数据分析职位的特征金融行业更加重视对客户的分析，而信用风险和投资分析是行业特色。00.050.10.150.20.250.30.350.40.450.5产品运营客户市场监控风险用户指标活动销售信用渠道网站信贷流量投资推荐广告包含特征的职位占比更重视客户分析金融行业特色猎聘网数据分析师报告–企业为分析师职位提供的薪酬(上限)无论是初级还是高级岗位，企业都愿意为分析师提供高于行业平均水平的薪酬。（万元）010203040506070801年2年3年4年5年6年7年8年10年15年分析师职位最高薪资中位值行业平均水平互联网分析师职位薪酬互联网所有职位平均薪酬工作年限薪酬(上限)猎聘网数据分析师报告–高薪职位在不同行业的分布互联网、金融行业年薪超过50万元的职位数最多互联网·游戏·软件51%金融21%电子·通信·硬件14%消费品5%服务·外包·中介3%房地产·建筑·物业2%其他4%猎聘网数据分析师报告–高薪分析师职位在不同地区的分布年薪50万以上的分析师职位主要分布在北京、上海、深圳。上海17.2%宁夏深圳16.1%广州2.8%杭州3.1%北京47.7%猎聘网数据分析师报告–分析师的教育专业背景分析师从业者的专业背景中，计算机、统计、数学、信息管理等专业的占比相对较高，但其他专业也不少。从另外一个角度来看，无论你是学什么专业出身的，都有新专业、新领域的知识要学。0.00%5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%30.00%计算机科学/应用统计数学/应用数学软件信息管理信息与计算科学工商管理通信金融学自动化电子信息经济学电子商务国际经济与贸易机械市场营销管理科学与工程会计学企业管理网络工程物流管理MBA物理学人力资源法学占比猎聘网数据分析师报告–高薪分析师职位的技能要求成为优秀数据分析师的五个