| 主講老師： | 田偉華 |  |
| 課時安排： | 1天/6小時 | |
| 學習費用： | 面議 | |
| 課程預約： | 隋老師  (微信同號) |
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| 課程簡介： | 大數據并不在“大”，而在于“有用”，對于工業互聯網創新發展來說，如何利用這些大規模數據是提升質量與效率關鍵，面對這些痛點則是“有數據不會分析，無法產生實際商業應用價值”。 | |
| 內訓課程分類： | 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 | | |
| 更新時間： | 2023-09-27 11:45 |
【課程背景】
在信息技術高速發展的今天，一個開放、全球化的網絡，將人、數據和機器連接起來，成為一個龐大的物理世界，這些由機器、設備、集群和網絡組成的環境，能夠在更深的層面和連接能力、大數據、數字分析相結合，形成萬物智聯。在大數據、云計算及數據算法的結合下，逐步形成智能制造，智能商業等各類工業化及商業化應用。大數據并不在“大”，而在于“有用”，對于工業互聯網創新發展來說，如何利用這些大規模數據是提升質量與效率關鍵，面對這些痛點則是“有數據不會分析，無法產生實際商業應用價值”。
課程將以數據分析為切入點，幫助學員認知數據分析是什么？有哪些基本的方法？主要價值體現在哪些方面？企業如何根據所學來做數據分析，釋放數據資產與價值？如何提升企業數字化創新能力？使學員學之解惑，學之能用，實現企業新的經營增長突破點。
【課程收益】
? 數據分析的方案、方法、技術圖譜、邏輯、特點特征等
? 理解物聯網、大數據、云計算與質量管理關系、特點
? 掌握數字分析的主要方法和案例分析
? 學會數據分析提高質量管理及案例分析
? 數據分析發展趨勢、價值及意義
【課程特色】干貨，沒有廢話；科學，邏輯清晰；實戰，學之能用；投入，案例精彩
【課程對象】董事長、總裁、總經理、常務副總經理、總裁助理、人力副總等高管人員
【課程時間】1天（6小時）
【課程大綱】
一、數據分析概述
? 什么是數據
? 數據分析的目的是什么
? 數據的分類
? 數據分析流程
? 數據分析誤區案例分享
案例分享：
二、常用數據分析方法
? 數據分析的基本要素
? 總體和樣本
n 方法論
n 系統抽樣案例分析
? 排列圖和案例分析
n 方法論
n 案例分析
n 小組練習
? 因果圖和案例分析
n 方法論
n 案例分析
? 對策表和案例分析
n 方法論
n 案例分析
? 頻數分布表和案例分析
n 方法論
n 案例分析
? 直方圖和應用場景分析
n 方法論
n 案例分析
n 小組練習
練習：選擇2個方法進行練習，加深理解
三、數據分析5大能力建立
? 預測性分析能力
? 數據質量和管理
? 可視化分析
? 語義引擎
? 數據挖掘算法
案例分享：倉庫管理的相關案例，如何計算安全庫存，如何進行進出貨管理等
小組練習：
四、數據分析高質量應用案例分享
? 數據分析和生產工藝改進運用
n 場景和問題展示
n 選擇方法和計劃實施
n 收集和整理數據
n 數據分析實施
n 轉化為改進點
n 結果論證
? 數據分析和運營管理
n 智能化場景需求展示
n 數據定義和收集
n 運營管理的數字化
n 數據分析支撐地位
n 持續改進的運用
案例采用世界500強制造企業，深度剖析如何從一個個數據，經過數據分析后，進行年度BP的規劃，所有數據來源一線，讓學員深度理解數據分析的過程和廣泛價值，學會統籌規劃的相關方法何技巧
五、數據分析的發展之路
1、數據的分析和應用
? 運營管理模式升級
? 大數據平臺，以數據為依據
? 全名參與
2、數據分析三步走
? 方法論學習
? 多場景運用
? 持續改進的運用
? 從業18年分享
n 如何實現高效的數據分析和統籌規劃
n 持續改進，指導工作
3、培訓寄語
? 復盤 3-2-1
? 金句收尾
? 學員共鳴
小結
學習回顧，表彰優秀學習團隊
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