Excel數據分析方法、技術與案例

第1章 數據分析的核心目的與常見誤區
1.1 數據分析的三大核心目的
1.1.1 發現問題
【案例1——超標開支都到哪裡去了】
【案例2——哪些材料是控制和改善的重點】
1.1.2 預測未來
【案例3——明年銷售預測如何做】
【案例4——哪個價格 合適】
1.1.3 優化決策
【案例5——哪個價位適合建立庫存】
【案例6——哪個候選人 適合】
1.2 數據分析的四大誤區
1.2.1 什麼都要分析——貪多
【案例7——多多益善的分析結果，領導一定喜歡嗎】
1.2.2 幾個數據想分析出“一朵花”——做夢
【案例8——想用3個月數據預測全年情況】
1.2.3 數據量大不知道分析啥——抓瞎
【案例9——一句話的任務】
1.2.4 不會視覺化圖表——暈菜
【案例10——怎樣發現哪些產品是明星產品】
【案例11——哪些價格是不合理的】
1.2.5 機智地回答領導的“靈魂三問”

第2章 數據分析流程與分析元素
2.1 數據分析流程的五大步驟
2.1.1 分析設計：先思考，再動手
2.2.2 數據採集：儘量確保原始數據的規範性
2.2.3 數據整理：規範化並消除錯誤
2.2.4 數據分析：4個小步驟
2.2.5 數據報告：圍繞說服力進行撰寫
2.2 “一句話的任務”案例
【案例——一句話的任務，我該怎麼辦】
2.3 分析的5個元素：量價額差率及其組合
2.3.1 1分鐘瞭解五大元素
2.3.2 單元素分析
【案例1——產品1～8月銷售量分析】
【案例2——產品全年銷售額】
【案例3——貿易增長率分析】
2.3.3 雙元素分析
【案例4——對產品銷量進行“量量”分析】
【案例5——網店對當周銷量進行“量價”分析】
【案例6——機械廠對產品進行“量率”分析】
2.3.4 三元素分析
【案例7——某公司為考察銷售目標完成度進行“量量率”分析】
2.3.5 五大元素與其他元素的組合分析
2.3.6 確定分析維度的3種原則

第3章 數據採集：快速獲取有價值的數據
3.1 數據採集必須考慮的三者關係
3.1.1 訴求者：著重溝通
【案例1——溝通不暢導致數據分析返工】
3.1.2 分析者：專注分析