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课程大纲
数字化思维提升，初级数据分析能力，“技”提升。（6天版本）
时间 | 授课模块 | 授课内容 |
第1天 | 1、金融数字化运营概述（1.5小时）-含10章的内容 | 1、以某银行客户运营“数字飞轮”案例讲解企业数字化转型 以信贷审批规则优化为示例，讲解业务分析师需要具备的知识与技能，比如明确业务优化目标和约束条件，构建包含参数和统计指标的测算表，并基于该表和业务目标实现策略优化。 4、某银行信用卡数据分析案例讲解数据分析的方法和步骤（可选，Excel和BI演示时间序列预测） |
2、数据分析基本概念与基本工具使用（1.5小时）-融合1、3、4、12章的内容 | 1、对数据的理解 2、了解企业的数据价值链与IT系统（业务系统、数据仓库、数据集市、OLAP工具） 3、看懂数据模型：OLTP中的关系模型与OLAP中的维度模型 4、企业数据应用场景与数据产品类型 5、数据分析的分类：描述、归因、预测、优化 6、商业数据分析框架：战略数据分析与业务数据分析 | |
3、EXCEL基本操作讲解（1.5小时） | 1、表格结构数据的特征、获取与使用 | |
4、BI工具基本操作讲解（1.5小时）-可以使用PowerBI、SmartBI、Tabluear等实现 | 1、表结构数据的定义，特征，获取与应用 | |
第2天 （要在第1天 中午或晚上确 认学员听完学 前视频，安装好MySQL并且把数 据导入MySQL） | 5、SQL操作和贷款业务分析案例（6小时）-融合8-9章的内容 | 1、数据查询与SQL语言简介 |
第3-4天 | 6、数据分析综合案例 （案例必须包括五步法） | 1、PowerBI数据分析流程概述 2、PowerBI的ETL 3、PowerBI数据模型 4、PowerBI图表 5、PowerBI的DAX函数（学生考试案例和人力案例） 6、PowerBI操作案例： 6.1代发薪业务分析案例及实操练习（可选） 6.2某银行贷款业务分析案例及实操练习（可选） 6.3商贸企业客户留存分析案例及实操练习（可选）
BI工具重要知识点： 1、如何导入数据 2、如何清洗数据 3、如何做数据整合（做大宽表-适合分析基础数据是关系模型的情况，数据模型整合-适合分析基础数据是维度模型的情况） 4、创建图表、OLAP分析（上下钻取，维度层级设置），切片和筛选器（含多图表关联筛选） 5、创建列（手动、函数），创建度量 6、做指标的深度加工（同环比等），特殊图表的制作和外部图表的引入 7、分析故事线和看板布局 |
第5天 （可以压缩 到1天或0.5天） | 7、业务分析方法（含EXCEL和BI工具操作）（12小时）-融合2、5-6章的内容 | 1、数据指标基础 |
第6天 | 8、业务数据看板设计类项目立项练习（6小时）-融合7、13章的内容 | 上午讲解： 一、数据指标体系构建的流程 二、基于OSM模型-VEV模型-金字塔模型的指标体系设计方法 三、业务场景描述和核心目标 四、制定策略 五、指标拆分并明确维度和口径 六、编写指标数据标准 七、编写涉及的基础数据标准 以企业营销看板构建为例，讲解分析体系和指标体系构建的全过程。
下午演练： 一、业务场景描述和核心目标（1：30-2：00） 二、制定策略（2：00-3：00） 三、指标拆分并明确维度和口径（3：30-4：00） 四、编写指标数据标准和数据加工需求（4：00-4：30） 五、项目预期成果展示（4：30-5：00） 【物料需求】 1、白板或可以黏贴的墙 2、每组A1纸两张 3、蓝胶（把纸黏在墙上） 4、每组四色便利贴 5、每组写字笔 6、每组马克笔 7、每组至少一台电脑 |
数字化思维提升，初级数据分析能力，“技”提升。（2天版本）
时间 | 授课模块 | 授课内容 |
第1天 | 1、金融数字化运营概述（1.5小时）-含10章的内容 | 1、以某银行客户运营“数字飞轮”案例讲解企业数字化转型 以信贷审批规则优化为示例，讲解业务分析师需要具备的知识与技能，比如明确业务优化目标和约束条件，构建包含参数和统计指标的测算表，并基于该表和业务目标实现策略优化。 4、某银行信用卡数据分析案例讲解数据分析的方法和步骤（可选，Excel和BI演示时间序列预测） |
2、业务分析方法（含EXCEL和BI工具操作）（4.5小时）-融合2、5-6章的内容 | 1、数据指标基础 | |
第2天 （要在第1天 中午或晚上确 认学员听完学 前视频，安装好MySQL并且把数 据导入MySQL） | 3、SQL操作和贷款业务分析案例（4.5小时）-融合8-9章的内容 | 1、数据查询与SQL语言简介 |
4、指标体系设计和业务数据看板设计（1.5小时）-融合7、13章的内容 | 一、数据指标体系构建的流程 二、基于OSM模型-VEV模型-金字塔模型的指标体系设计方法 三、业务场景描述和核心目标 四、制定策略 五、指标拆分并明确维度和口径 六、编写指标数据标准 七、编写涉及的基础数据标准 以企业营销看板构建为例，讲解分析体系和指标体系构建的全过程。 |
数字化思维提升，初级数据分析能力，“技”提升。（4天版本）
时间 | 授课模块 | 授课内容 |
第1天 | 1、金融数字化运营概述（1.5小时）-含10章的内容 | 1、以某银行客户运营“数字飞轮”案例讲解企业数字化转型 以信贷审批规则优化为示例，讲解业务分析师需要具备的知识与技能，比如明确业务优化目标和约束条件，构建包含参数和统计指标的测算表，并基于该表和业务目标实现策略优化。 4、某银行信用卡数据分析案例讲解数据分析的方法和步骤（可选，Excel和BI演示时间序列预测） |
2、业务分析方法（含EXCEL和BI工具操作）（4.5小时）-融合2、5-6章的内容 | 1、数据指标基础 | |
第2天 （要在第1天 中午或晚上确 认学员听完学 前视频，安装好MySQL并且把数 据导入MySQL） | 3、SQL操作和贷款业务分析案例（4.5小时）-融合8-9章的内容 | 1、数据查询与SQL语言简介 |
4、指标体系设计和业务数据看板设计（1.5小时）-融合7、13章的内容 | 一、数据指标体系构建的流程 二、基于OSM模型-VEV模型-金字塔模型的指标体系设计方法 三、业务场景描述和核心目标 四、制定策略 五、指标拆分并明确维度和口径 六、编写指标数据标准 七、编写涉及的基础数据标准 以企业营销看板构建为例，讲解分析体系和指标体系构建的全过程。 | |
第3-4天 | 5、BI工具精讲及数据分析综合案例 （案例必须包括五步法） | 1、PowerBI数据分析流程概述 2、PowerBI的ETL 3、PowerBI数据模型 4、PowerBI图表 5、PowerBI的DAX函数（学生考试案例和人力案例） 6、PowerBI操作案例： 6.1代发薪业务分析案例及实操练习（可选） 6.2某银行贷款业务分析案例及实操练习（可选） 6.3商贸企业客户留存分析案例及实操练习（可选）
BI工具重要知识点： 1、如何导入数据 2、如何清洗数据 3、如何做数据整合（做大宽表-适合分析基础数据是关系模型的情况，数据模型整合-适合分析基础数据是维度模型的情况） 4、创建图表、OLAP分析（上下钻取，维度层级设置），切片和筛选器（含多图表关联筛选） 5、创建列（手动、函数），创建度量 6、做指标的深度加工（同环比等），特殊图表的制作和外部图表的引入 7、分析故事线和看板布局 |
