尊敬的各位评委老师、各位公司的家人们，大家早上好！
很高兴站在这里，同大家分享数据分析六步曲这门课程。我是来自集团公司****总部的心路，在区域公司做过绩效、做过经营分析，在集团公司参加过运管标准化项目，也参加过IBM战略导向项目的数据管理板块的工作，8年数据管理之路，只为和您一同分享，真心希望您学有所获！
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/课程导入/
在开始课程之前，我想给大家做个导入，提个问题，想问问大家什么是数据？
好，（这位同事）回答得非常好。
那我们看看什么是数据？
数据可以拆解为数和据两个字。“数”就是数值、数字化的信息，”据”就是证据、依据；
分析，也就是分和析，分代表分解、分门别类，析是解析、规律联系。
所以数据分析，就是用适当的方法对收集来的大量数据处理还有分析，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用的意思。简而言之，数据就是一种管理方法。
怪不得管理大师彼得德鲁克说：“你不能衡量他，就不能管理它”。
为什么要做数据分析，主要还是因为数据是有价值，本质是过去、现在和未来的逻辑，归纳为五点，
（1）追溯——求根源、求真相
（2）监控——监督、检查、评估
（3）洞察——探寻规律、总结归纳
（4）商机——挖掘未被满足的需求
（5）预测——指导未来实践的规律
大有赵本山小品《昨天、今天、明天》的意味在里面。因此数据分析的作用实际上类似于我们将具体的问题放在时间维度上进行穿梭。
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/课程正题/
言归正传，我们既然知道了数据、数据分析，那么要做好数据分析，我们应该做好哪几个点呢？这也就是我今天要分享的课程核心——数据分析六步曲，他们分别是1.明确分析目的和思路；2.数据收集；3.数据处理；4.数据分析；5.数据展示；6.报告撰写。
看似这杂乱无章的六个点，其实也是又内在逻辑的！他们都符合系统论的观点。
第一点其实就是我们做任何事情，要搞清楚做这个事情的目标以及初衷，我们为什么要这么做，实际上是输入层面，也就是WHY；
第二、三、四点其实就是我们确定方向后，我们选择通过咋样的途径和步骤，来得到预期的目标的过程，是转化，也就是HOW；
第五点、第六点，实际上就是成果产出了，我们总需要为这个过程画一个句号，即完成最终的过程向结果的转换，也就是产出WHAT。
整体的内在逻辑大体符合思维黄金圈法则的。因此搞清楚做数据分析的六大步骤后，将会对我们从事数据分析，产生总纲式的影响和变化。
我的课程目录，便是以六大步骤进行展开，因为时间有限，我以数据分析六步曲中的第四个步骤数据分析的第9个方法“多维分析法”进行一个抛砖引玉。
多维分析法，是对统一经济现象或指标按照不同维度进行分解分析，是界定问题的有效方法。维度说白了，也就是对某一个问题的分解视角。例如说我统计人员数这个指标，孤立的去看这个指标意义不是很大，但是如果我以时间维度为视角，2018年3月的人员数，那就可以将问题更聚焦一点。当然人员数还会有性别的视角，男性、女性人员数，学历的维度，本科、专科、专科以下等等。所以通过不同的视角，给我们呈现的东西是完全不一样的。有首古诗曾说过“横看成岭侧成峰，远近高低各不同，不识庐山真面目，只缘身在此山中”。因此维度是一种将宏观问题用不同微观视角展开的一种方法。
我们再举个例子，并结合图以强化大家对这个分析法的理解，大家看左上角这个图像。我按照组织、渠道及产品为轴形成了一个立方体，所谓的维度，就是指的每一个轴，例如说我选择组织的主体，核算单体，原本的立方体便被截出来了一个横截面出来了。以此类推，我再选择某一个具体的渠道，某个产品，这个红色的小方体，就明确的讲我具体要指向的东西给标识出来了。假设这个是一个销售额指标，为100，单位为万元，我便可以通过赋予这个信息足够多的维度，提高数据的颗粒度，以满足管理细化的需求。为什么我有时候取不出数据，实际上就是我们的维度细化尚不完善。因此我们通过这个图例跟大家普及维度的思想，以便大家作用于工作实践中以提高效率。
维度有什么用？
即可通过多个维度来作报表，如这张报表，大家把维度填入这个地方，把常用的销售额、毛利额指标填写如这个地方，我们辅助上常用的数据的同比、环比之类的方式，便成了分解报表，维度多多，报表多读，我们如抽丝剥茧一般，便能细化更多的管理问题。大家不妨多想想、多练练！
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/课程回顾/
最后，我们进行课程回顾，今天我们讲解了……
希望大家多多操练、多多使用！
“统一数据语言，凝聚管理共识”
数据管理总部将继续秉承这一理念，推行数据管理标准、推进集团数据标准化进程，希望大家多多支持，谢谢大家！
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