课程概述
本课程是一门面向现代办公场景的深度技能提升课程,专为需要高效利用Excel进行数据处理、分析与报告的职场人士设计。课程以“智能高效”与“结构规范”为核心,不仅系统讲授Excel数据分析的经典理论与规范(如数据库三范式),更重点融合前沿的AI辅助功能与自动化技术(如AI提示词、智能分析、VBA),颠覆传统低效的手工操作模式。
课程将通过大量源自真实工作的案例与练习,引导学员从构建优质、规范的数据基底开始,逐步掌握利用AI工具智能完成数据清洗、整合、分析、可视化乃至自动报表生成的完整链路。旨在帮助学员在一天内,快速构建起“规范意识+智能工具+实战应用”三位一体的核心竞争力,显著提升日常工作中数据处理的准确性、效率与专业洞察力,直接赋能业务决策与效率提升。
课程特色:
- 讲解与互动双管齐下,大量的案例练习,所有的知识点在课堂全部吸收。
- 所有案例内容均从真实工作中提炼,培训后学员可以立即学以致用
- 所有AI功能均采用互相结合的方式学习,让案例更加深入工作
课程对象
经常使用 Excel 进行数据处理与分析的办公人员,如财务、数据分析、行政、仓储、HR、市场营销等岗位人员。
课程目标
完成本课程后,学员将能够:
1.构建规范的数据治理思维
- 理解并应用数据库三范式与结构化数据准则,在Excel中设计并整理出符合分析要求的优质、标准数据源,从源头保障数据分析的准确性与可靠性。
2.掌握AI智能数据处理技能
- 学会设计与使用高效的AI提示词(Prompt),借助AI工具智能导入多源数据,并自动完成数据清洗、格式转换、填充预测等预处理任务,大幅缩短数据准备时间。
3.实现高效精准的数据分析
- 熟练运用经AI优化的高级函数(如VLOOKUP, SUMIFS)与数据透视表进行复杂计算与多维分析。
- 初步掌握利用AI辅助生成VBA代码的思路,实现常用数据流程的自动化,减少重复劳动与人为错误。
4.创建专业动态的数据可视化报告
- 利用AI图表推荐快速选择并生成适配的图表,学会制作专业的数据透视图与交互式仪表板(如集成切片器的销售看板),直观、动态地呈现数据分析结果。
5.综合解决实际业务问题
- 通过贯穿课程的实战案例(如客户信息库规范化、销售波动分析、RFM客户价值分析等),将所学规范、AI功能与分析技术融会贯通,具备独立、高效解决本岗位典型数据分析任务的能力。
课程收益
- 数据规范化处理:透彻领悟数据库三范式与结构化数据准则,精准梳理 Excel 数据,消除冗余、错误,构建优质数据基础,如打造规整的客户信息库,保障数据的精准性与一致性。
- AI 智能数据处理:娴熟运用 Excel AI 功能,快速导入多格式数据并智能清洗转换,高效填充与预测数据,极大缩短数据预处理时长
- 分析计算效能提升:巧用 AI 优化高级函数与透视表操作,精准剖析数据,如解读销售波动,助力决策层快速洞察业务关键,把握发展态势。
- 可视化专业构建:借助 AI 自动生成适配图表,定制精美模板,打造交互仪表板,生动呈现数据内涵,
- 自动化流程驾驭:精通 Excel VBA构建自动化流程,一键处理批量数据与生成报表,减少人工失误,提升办公效率
课程时长1天(6小时/天)
课程大纲
AI+数据分析的基本理论:
数据类型分析:
- 文本数据(text):每个单元格最多可容纳32,767个字符
- 数值型数据(value):精确到前15位,输入长数据注意精度
- 日期型数据和时间型数据:1900-1-1为日期起点,或者理解为数字1,日期依次累加,
- 逻辑型数据:值为“True”或者”False”,表单中有逻辑字段比较少见,多用于公式
(一)数据库三范式与结构化数据基础
数据库三范式:减少数据冗余,提高数据一致性,是数据分析的必要要求!
- 第一范式(1NF):详细解释原子性要求,即每列不可再分,通过实例展示不符合 1NF 的数据表现形式,强调在 Excel 中整理数据时确保每列数据的单一性和独立性。
- 第二范式(2NF):阐述非主属性完全依赖于主键的概念
- 第三范式(3NF):讲解非主属性不传递依赖于主键的原则,分析在多表关联场景下传递依赖可能引发的数据不一致风险,构建简洁、高效的数据模型。
数据结构化的要求分析:
- 禁止合并单元格,不能两行表头,表头为总结结果等要求!
(二)AI +数据清洗
与AI交流的方式:Prompt高级设计: BROKe模型分析
| Backgroud |
Role |
Objective |
Key |
Evaluation |
| 背景介绍 |
角色扮演 |
行动指南 |
输出要求 |
评估分析 |
AI+提示词:智能数据导入
- 适合作数据分析的AI工具介绍
- 讨论数据清洗的要求和方式方法
- 引导学员创建合适的AI提示词:并依据数据库三范式和结构化数据要求进行数据清洗与整理
案例:使用AI工具进行批量导入数据:数据清洗与格式转换设置,例如自动去除重复数据、统一日期格式等,同时强调数据清洗过程中遵循结构化数据原则,确保导入的数据符合后续分析与处理的要求。
(三)AI +数据分析
高级函数与 AI 优化
- 深入讲解常用高级函数(VLOOKUP、SUMIFS 等)结合 AI 插件的优化使用方法
- AI工具创建Excel函数的具体案例应用及提示词详解
- 介绍 AI 推荐的函数组合应用,解决复杂数据分析需求
- 使用AI +VBA,零代码基础编程和高级功能的轻松实现,实现数据清洗-数据分析等系列工作流程化和自动化.
数据透视表与智能分析
- 利用数据透视表进行数据汇总与分析的基本操作,重点讲解如何借助 AI 智能推荐功能快速选择合适的行、列、值字段,一键生成初步分析结果.
- 运用数据透视表的 AI 筛选与排序功能,根据数据特征自动筛选出关键数据并进行排序展示,例如筛选出销售额排名前 10% 的产品数据并按销售额降序排列,在筛选和排序过程中遵循数据的逻辑结构和格式要求,保证数据展示的合理性和可读性。
(四)AI 驱动的数据可视化
智能图表推荐与创建
- 输入数据后,利用 Excel 的 AI 功能自动推荐适合的图表类型,详细演示不同数据场景下(如对比数据、趋势数据、占比数据等)AI 推荐的图表选择过程与创建步骤,
- 自定义智能图表模板,根据企业或个人风格需求,设置图表颜色、字体、布局等元素后保存为模板,以便后续快速应用于其他数据可视化任务,提高图表制作效率与规范性
数据透视图制作
- 通过插入切片器、筛选器等工具实现数据的动态交互展示,例如制作销售数据仪表板,可通过切片器选择不同地区、时间段查看相应销售数据的变化趋势,并以图表形式直观呈现。
RFM分析
- RFM分析是一种简单但有效的客户行为分析工具,它通过分析客户的购买时间、频率和金额,帮助企业更好地了解客户,制定更有效的营销策略,提升客户的忠诚度和企业的盈利能力。对于想要在竞争激烈的市场中脱颖而出的企业来说,掌握和应用RFM分析是非常重要的。
- RFM分析是一种简单而有效的客户价值评估工具,帮助企业更好地理解客户行为,优化资源配置,制定精准的营销策略。通过持续的应用和优化,企业可以显著提升客户忠诚度和市场竞争力。
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