【课程背景】

在信息技术高速发展的今天，一个开放、全球化的网络，将人、数据和机器连接起来，成为一个庞大的物理世界，这些由机器、设备、集群和网络组成的环境，能够在更深的层面和连接能力、大数据、数字分析相结合，形成万物智联。在大数据、云计算及数据算法的结合下，逐步形成智能制造，智能商业等各类工业化及商业化应用。大数据并不在“大”，而在于“有用”，对于工业互联网创新发展来说，如何利用这些大规模数据是提升质量与效率关键，面对这些痛点则是“有数据不会分析，无法产生实际商业应用价值”。

课程将以数据分析为切入点，帮助学员认知数据分析是什么？有哪些基本的方法？主要价值体现在哪些方面？企业如何根据所学来做数据分析，释放数据资产与价值？如何提升企业数字化创新能力？使学员学之解惑，学之能用，实现企业新的经营增长突破点。

【课程收益】

Ø 数据分析的方案、方法、技术图谱、逻辑、特点特征等

Ø 理解物联网、大数据、云计算与质量管理关系、特点

Ø 掌握数字分析的主要方法和案例分析

Ø 学会数据分析提高质量管理及案例分析

Ø 数据分析发展趋势、价值及意义

【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩

【课程对象】董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理、人力副总等高管人员

【课程时间】1天（6小时）

【课程大纲】

一、数字分析概述

Ø 什么是数据

Ø 数据分析的目的是什么

Ø 数据的分类

Ø 数据分析流程

Ø 数据分析误区案例分享

二、常用数据分析方法

Ø 数据分析的基本要素

Ø 总体和样本

n 方法论

n 系统抽样案例分析

Ø 排列图和案例分析

n 方法论

n 案例分析

n 小组练习

Ø 因果图和案例分析

n 方法论

n 案例分析

Ø 对策表和案例分析

n 方法论

n 案例分析

Ø 频数分布表和案例分析

n 方法论

n 案例分析

Ø 直方图和应用场景分析

n 方法论

n 案例分析

n 小组练习

练习：选择2个方法进行练习，加深理解

三、数据分析5大能力建立

Ø 预测性分析能力

Ø 数据质量和管理

Ø 可视化分析

Ø 语义引擎

Ø 数据挖掘算法

案例分享 小组练习

四、数据分析高质量应用案例分享

Ø 数据分析和生产工艺改进运用

n 场景和问题展示

n 选择方法和计划实施

n 收集和整理数据

n 数据分析实施

n 转化为改进点

n 结果论证

Ø 数据分析和运营管理

n 智能化场景需求展示

n 数据定义和收集

n 运营管理的数字化

n 数据分析支撑地位

n 持续改进的运用

案例采用世界500强制造企业，深度剖析如何从一个个数据，经过数据分析后，转化为提高生产率的全国过程，所有数据来源一线，让学员深度理解数据分析的过程和广泛价值

五、数据分析的发展之路

n 方法论的学习

n 多场景的运用

n 持续改进的运用

学习回顾，表彰优秀学习团队