【课程背景】
随着大数据技术逐步在企业端应用，越来越多的企业在利用数据技术提升管理效率和决策的科学性，数据分析技能成为了企业从业者的基本技能要求。能够进行分析，还要能进行表述，直观的进行问题的说明，提出问题的解决方案，是数据分析报告的内容。在客户信息数字化基本完成的电力行业，能够使用数据分析能力，是为客户提供更好服务的基础。本教程提供数据分析的思路和方法，如何用数据分析和表述问题，Python基础和数据分析、清晰以及数据图表生成，分析指标的建立，自动运营管理。从而在工作中更好的完成工作，取得更好的成绩。
【课程收益】
培训完结后，学员能够：
数据分析的作用和价值
常用的数据分析思维和方法
常用数据分析工具Excel、Python、BI等
Python的基础语法
用Python实现数据清洗、数据分析、图表生成
SQL语句的编写和数据分析
直观分析图形图标的应用及实现
【课程对象】职场人员
【课程时长】4天 (6小时/天）
【培训形式】教授 实操。
整个课程过程，将理论和实操进行有机结合，边展开理论，边学习工具实现。现场演示，学员跟随，可以使学员快速掌握理论和工具。
【课程大纲】
基础阶段（2天）：
基础阶段，主要培养学员的数据思维、数据分析方法和数据分析工具的初步使用能力。使学员了解数据思维的价值，如何培养，掌握基础的数据分析方法，掌握如何通过数据分析方法去解决工作中的问题。并掌握初步的Excel进行数据处理和简单图标制作，掌握初步的python基础和分析方法，为进一步通过数据分析赋能业务打好基础。
数据分析基础
本小节介绍数据思维模式，数据思维模式的价值，如何培养数据思维模式和数据敏感度。介绍数据分析的作用和价值，通过案例介绍数据分析如何驱动业务决策，让学员对数据分析有初步的了解。
详细内容：
数字经济开始，数据成为核心生产力资源
数据分析思路、步骤
数据分析的关键点
数据分析常见类型
数据分析思维培养方式
数据敏感度的培养方式
用数据驱动决策
数据分析的思维方法
本小节结合案例介绍数据分析的9种基础分析方法，这些数据分析方法如何运用到业务中。并通过具体的案例，介绍多种方法组合应用的情况。同时简单介绍一下数据分析的常见工具，方便学员后期对工具的选择和学习。简单介绍数据的获取方式和治理的必要性，为后期数据治理的具体操作打下基础。
详细内容：
数据分析工具介绍
数据获取与治理
分析方法（结合案例）
5W2H分析方法
逻辑树分析方法
行为分析方法
多维度拆解分析方法
对比分析方法
假设检验分析方法
相关分析方法
群组分析方法
漏斗分析方法
用数据分析解决工作中的问题
数据分析工具基础（实操）
本小节结合实操，介绍Excel具备的统计分析功能，以及能够实现的图表制作的效果，介绍常用的统计分析功能。介绍Python的基础知识，初步的数据结构的使用，python读写Excel的方法。使学员具备python的初步使用能力，便于后边深度应用的开展。现场指导学员操作。
详细内容：
Excel 数据分析基础介绍与实操
Python数据分析基础
Python基础语法
Python流程控制结构
Python函数与模块
Numpy模块数据结构
Pandas模块数据结构与常用操作
使用Pandas读/写Excel数据
数据分析中的描述统计学
本小节简单介绍统计学知识在业务中常用的描述统计学的知识，使学员掌握用数据描述业务的基本能力。同步介绍如何用python生成相关数据，如何用python完成常用的统计分析工作。
详细内容：
用描述统计学说明业务
集中量数
权重预估
数据分布
Python使用Pandas进行统计分析（实操）
基础分析
分组分析
分布分析
交叉分析
高级应用阶段（2天）：
本阶段在第一阶段的基础上，更深层应用数据分析技术。在了解初步的Excel分析和python分析的基础上，介绍更深层次的分析图表的作用和如何制作，如何通过分析图表更好地表述业务。介绍基础数据的清洗和治理工作如何通过python实现。介绍企业业务指标体系的价值，如何通过业务指标与python实现业务的自动化运营和管理，提高服务水平和业务水平。并介绍更高级的SQL的基础知识，以及统计分析语句的编写。
Python实现业务自动化运营
本小节结合案例，详细介绍业务指标和指标体系如何建立，通过指标体系的建立和自动分析的工作，可以完成日常业务的自动管理和运营工作。可以及时发现业务中的问题，可以及时查找原因，并提出解决方案。
详细内容：
数据分析的基础--数据分析指标
客户指标的建立方法
指标体系与客户服务
分析指标体系的价值
指标体系的建立方法和过程
通过python结合指标体系形成自动化分析
数据分析可视化及实现（实操）
本小节结合案例详细介绍各类常用统计图表，各图表的适用场景，如何利用这些统计图表更好地表述业务和问题。如何通过Excel 和python方便的生成这些图表。经过本节培训，结合前边内容，学员可以编写综合应用脚本，提高日常工作效率。
详细内容：
数据分析可视化的价值
数据分析可视化的关键点
常见的图表类型、应用与实现(Excel和python）
散点图
折线图
柱形图和直方图
饼图
雷达图
迷你图（Excel）
透视图与数据看板（Excel）
高级图表类型、应用与实现（python）
树型图
热力图
箱线图
标靶图
词云图
Python数据清洗和治理（实操）
本小节主要通过讲述和现场实操，让学员掌握如何通过python进行数据的清洗和基础加工工作，处理后的数据可以方便开展更深层的统计分析应用。整个过程结合实操，现场演示，学员跟练，可以快速掌握。
数据清洗
数据合并
数据抽取
数据规整
Python结合Excel综合分析应用模式及案例（实操）
本小节详细通过一个案例，现场演示如何将复杂数据通过python实现统计分析和图表生成，并最终汇总到Excel中。数据提供给学员，学员现场可以跟练。
SQL基础和数据分析（实操）
本小节介绍SQL的基础知识，介绍常用的统计分析语句的编写。使学员初步了解SQL强大的统计分析功能，为企业进行商业智能分析平台的建设，打下技术基础。课程结合最常用的MySQL数据库，现场演示，学员可以跟随练习，方便快速了解和掌握。
详细内容：
基础SQL编写
单表查询分析
多表联合查询分析
复杂统计分析
Python操作sql演示
