Анализ данных для менеджеров: сбор, анализ, принятие решений

Режим и формат проведения:

Для кого:

— предприниматели и маркетологи;
— руководители и специалисты, которым нужно понять, как и какие данные использовать для решения бизнес-задач.

В результате прохождения курса вы научитесь работать с продвинутыми возможностями MS Excel, Power Query, Power BI, а также освоите практические инструменты статистического анализа для принятия решений в бизнесе.

Документы по окончании курса:

• Сертификат Института.
• Свидетельство государственного образца о повышении квалификации (при наличии высшего или среднего специального образования).

Преподаватель курса:

Программа:

Часть 1.  Основы бизнес-статистики (8 ак.ч)

• Что такое данные.
• Как подготовить данные для анализа.
• Качественные и количественные переменные.
• Как составить анкету для опроса клиентов, чтобы получить нужные данные.

• Основы описательной статистики: среднее и медиана.
• Агрегация данных.
• Как использовать агрегированные данные о продажах. 

• Квартили.
• Как анализировать боксплот.
• Когда выбросы сообщают важную информацию.
• Анализ времени ожидания в очереди банка.
  

• Дисперсия.
• Стандартное отклонение.
• Как принимать инвестиционные решения и оценивать качество сервиса на основе статистики.

• Диаграмма рассеяния.
• Корреляция.
• Регрессия.
• Как построить прогноз продаж.
• Как достоверно оценить взаимосвязь продаж и маркетинговых расходов.

• Случайные события в жизни и бизнесе.
• Правила вычисления вероятностей.
• Дерево вероятностей.
• Распределения вероятностей.
• Как оценить эффективность распродажи и в какой момент ее запустить.
  

• Нормальное распределение.
• Выборка и генеральная совокупность.
• Гипотезы.
• Как разработать дизайн эксперимента в бизнесе и получить ценный результат.

Часть 2. Excel для анализа данных (20 ак.ч)

• Относительные, абсолютные и смешанные ссылки
• Дата и время
• Работа с текстом
• Логические функции

• Формулы, необходимые для расчёта метрик, отклонений и долей
• Поиск и объединение данных (ВПР, ПОИСКПОЗ+ИНДЕКС, ДВССЫЛ, СМЕЩ)

• Требования к данным для анализа и типовые ошибки исходных таблиц.
• Очистка данных.
• Основы Power Query.
  

• Сортировка.
• Группировка.
• Фильтрация и срезы.
• Параметры значений.

• Анализ «Что Если».
• Надстройка «Поиск решения».
• Анализ чувствительности. 

• ABC-анализ
• Факторный анализ
• Когортный анализ

• Метод скользящего среднего.
• Линии тренда.
  

• Связи между таблицами
• Работа с внешними подключениями
• Проверка и защита данных
• Возможности Google-таблиц, которых нет в Excel

• Принципы и лучшие практики анализа данных с помощью нейросетей.
• Решение аналитических задач в Gemini, Copilot, Cousor, Cloude 

• Форматирование
• Автозаполнение
• Копирование и перестановка столбцов
• Скрытие и группировка строк
• Поиск и замена значений
• Сортировка
• Фильтрация
• Условное форматирование
• Форматирование таблицы

Часть 3. Визуализации данных для анализа и коммуникации (4 ак.ч)

• Как выстроить цвет, форму и текст на слайде, чтобы быстро и эффектно донести смысл.
• Принципы дата-сторителлинга

• Типы данных и задачи бизнеса.
• Алгоритм выбора графиков.
• Построение диаграмм в Excel.
  

• Как с помощью визуализации находить инсайты и аномалии в данных
• Принятие решений с помощью визуализации данных

Часть 4. Оперативная аналитика с помощью дашбордов (12 ак.ч)

• Сбор требований
• Подготовка данных
• Элементы дашборда и правила оформления

• Построение модели данных
• Настройка элементов
• Фильтрация
• Настройка KPI-карточек
• Вычисляемые поля и основы DAX
• Навигация и сценарии использования
• Дизайн дашборда

• Excel
• Looker Studio
• Yandex DataLens

Часть 5. Финальный проект (4 ак.ч) 

Выполнение и презентация комплексного задания на основе учебного или рабочего проекта: подготовка данных, визуализация, интерпретация полученных выводов для бизнеса. 

Получить дополнительную информацию: 
+375 29 336 26 23, VZaikina@instituteiba.by