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              經(jīng)營(yíng)分析:思路、方法、應用與工具

              課程編號:42799

              課程價(jià)格:¥0/天

              課程時(shí)長(cháng):2 天

              課程人氣:360

              行業(yè)類(lèi)別:不限行業(yè)     

              專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:集團管控 

              授課講師:陳代友

              • 課程說(shuō)明
              • 講師介紹
              • 選擇同類(lèi)課
              【培訓對象】
              本課程適合需要經(jīng)營(yíng)數據分析的各職能部門(mén)負責,如人力、采購、生產(chǎn)、銷(xiāo)售、財務(wù)人員

              【培訓收益】
              A、掌握一種方法——發(fā)現問(wèn)題、分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的方法 B、學(xué)會(huì )一項工具——學(xué)會(huì )運用EXCEL分析、PPT展示報告 C、掌握一種技巧——經(jīng)營(yíng)數據分析和報告的技巧 D、樹(shù)立一種觀(guān)念——數據是有價(jià)值的經(jīng)濟資源

               PART 1:用數據治理企業(yè)助力價(jià)值創(chuàng )造
              1.經(jīng)營(yíng)數據分析的兩大功能:發(fā)現功能和評價(jià)功能
              1.1.發(fā)現問(wèn)題/識別機會(huì )
              ——綜合案例2:背景資料
              ——課堂研討1:發(fā)現問(wèn)題/識別機會(huì )
              1.2.評價(jià)的兩個(gè)維度:績(jì)效和健康
              ——課堂研討2:如何評價(jià)A公司2018年經(jīng)營(yíng)績(jì)效和健康狀況
              2.讓發(fā)現問(wèn)題、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題成為你的強項
              認清問(wèn)題的本質(zhì),厘清問(wèn)題的類(lèi)型
              2.1. 問(wèn)題的本質(zhì)是“差距”
              (1)現實(shí)差距:目標與實(shí)際的差距
              (2)預期差距:現狀與預期的差距
              2.2. 區分問(wèn)題的類(lèi)型
              (1)保持現狀型問(wèn)題
              (2)防范潛在型問(wèn)題
              (3)追求理想型問(wèn)題


              PART 2:企業(yè)經(jīng)營(yíng)數據分析的目的與目標
              2.1經(jīng)營(yíng)數據分析目的
              1.1追溯——問(wèn)責、動(dòng)因、事實(shí)
              1.2監控——監督、檢查、評估、監控、檢測
              1.3洞察——發(fā)現規律、問(wèn)題、本質(zhì)
              1.4商機——發(fā)現機會(huì )
              1.5預測——預判、預警、預謀、謀定而后動(dòng)
              2.2經(jīng)營(yíng)數據分析目標
              2.1范圍目標——確定數據收集、分析的口徑
              2.2精度目標——確定數據分析的準確程度,提升分析效率
              2.3 質(zhì)量目標——質(zhì)量目標的八個(gè)維度
              PART 3:企業(yè)經(jīng)營(yíng)數據分析的思路與方法
              3.1. 企業(yè)經(jīng)營(yíng)數據分析方法
              3.1.1. 數據對比與對標
              3.1.2. 數據分類(lèi)與類(lèi)型
              3.1.3. 數據結構與結構化
              3.1.3. 邏輯論證
              相關(guān)性與相關(guān)系數分析
              數據處理與數據清洗
              邏輯樹(shù)的構建
              3.2. 企業(yè)經(jīng)營(yíng)數據分析思路
              3.2.1界定問(wèn)題(Frame)
              弄清楚分析工作的背景、目的、目標、用途和具體要求,界定是分析是否有效的最關(guān)鍵步驟。
              工具:界定問(wèn)題表
              ——課堂練習:完成界定問(wèn)題表
              3.2.2明確關(guān)鍵問(wèn)題
              工具:按照MECE規則構建議題樹(shù)
              ——課堂練習:編制2021年資本效能分析報告例,明確關(guān)鍵問(wèn)題和議題樹(shù)
              3.2.3正確設定財務(wù)分析的具體課題
              ——案例7:設定ROE下降問(wèn)題的具體課題
              3.2.4 形成基本假設
              工具:情景分析
              技巧:關(guān)注重要性、相關(guān)性
              3.2.5 制定計劃(Plan)
              工具:流程圖和計劃表
              技巧:流程圖和計劃表融合
              ——案例8:分析報告的工作計劃表
              3.2.6 收集數據(Collect)
              技巧:通過(guò)草圖呈現必要數據
              ——案例9:成本分析報告數據
              3.2.7邏輯論證
              工具:MECE/邏輯樹(shù)/因果關(guān)系/Excel
              技巧:重視關(guān)鍵性證據,區分證據相關(guān)性、合理保證
              ——案例10:成本分析報告邏輯論證
              3.2.8、撰寫(xiě)報告(Report)
              工具:金字塔原理/寫(xiě)作原則
              技巧:TOPS
              ——案例:成本分析報告


              PART 4:企業(yè)經(jīng)營(yíng)數據分析的工具與應用
              1.人力數據分析
              1.1.人力效能分析
              1.2.人力結構分析
              2.營(yíng)銷(xiāo)數據分析
              2.1.客戶(hù)分析
              2.2.產(chǎn)品/服務(wù)分析
              2.3.市場(chǎng)分析
              2.4.渠道分析
              2.5.人力效能分析
              3.供應數據分析
              3.1.供應周期分析
              3.2.供應質(zhì)量分析
              3.3.供應成本分析
              3.4.最佳采購量分析
              3.5.采購效能分析
              4.生產(chǎn)數據分析
              4.1.產(chǎn)量分析
              4.2.品質(zhì)分析
              4.3.成本分析
              4.4.交貨期分析
              4.5.生產(chǎn)效能分析
              4.6.人力效能分析
              5.經(jīng)營(yíng)決策分析
              5.1.本•量•利分析
              5.2.邊際分析
              5.3.定價(jià)分析
              5.4.投資決策分析
              課后練習:
              ☐ 1.邊際分析
              ☐ 2.量本利分析
              ☐ 3.定價(jià)分析

              咨詢(xún)電話(huà):
              0571-86155444
              咨詢(xún)熱線(xiàn):
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