随着大数据技术在企业中的逐步应用，越来越多的企业正在利用数据技术提高管理效率和科学决策。企业对数据分析人才的需求越来越旺盛，对管理者的数据分析能力提出了新的要求。

企业管理数据分析的方法和工具为企业中从事企业管理数据分析的人员和高级管理人员提供数据分析的思路和方法。主要内容包括企业大数据的介绍，数据分析的目的，数据分析的思路，比较与对标，分类，聚类，逻辑关系，预测，结构，各职能部门的具体数据分析以及常用数据分析工具介绍。

数据目录

1。企业中的大数据

1.1什么是数据？什么是数据技术？

1.2数据分类

1.3数据类型

1.4数据结构和数据结构

1.5数据质量及其八项指标

1.6数据处理和数据清理

2。数据分析的目的

2.1数据是数字证据——没有被记录下来的事情从来没有发生过。

2.2可追溯性——责任、根本原因和真相。

2.3监控-监督、检查、评价、监控和检测

2.4洞察力——探索规律，把握发展关键。

2.5商业机会-发掘未满足的需求

2.6预测——指导未来实践的规律

3。数据分析的思想

3.1组装后逐层拆卸。

3.2剥茧、描丝、求索

3.3内涵延伸，概念清晰

3.4视觉映射——根据认知规则进行映射和显示

3.5地图识别的九种基本方法

3.6管理常识是数据分析的基础

4。比较和基准-识别事物的基本方法

4.1对比是识别事物的基本方法。

4.2比较——横向、纵向和多维比较

4.3比率比率背后的逻辑

4.4指标的逻辑和管理指标

4.5目标的层次和维度

4.6标杆和榜样的力量

5。分类——认识事物的基本方式

5.1什么是分类？为什么要分类？分类方法是什么？

5.2解构事物的三要素——元素、属性、行为

5.3维度分类

5.4属性分类

5.5过程分类

5.6等级分类

5.7分类中的权重设置问题

6。聚类——发现规则的第一步

6.1集群的基本逻辑

6.2聚类的因素和主成分

6.3聚类的步骤

6.4有序聚类和时间序列聚类

7。逻辑关系——寻找事物之间的因果关系

7.1相关性和相关系数分析

7.2事物之间的逻辑关系和科学规律

7.3因果性和因果性，无形事物的发展逻辑

7.4事物发展规律的复杂性和科学抽象性

7.5因果关系和回归分析

7.6逻辑回归

7.7关联与共生——现象与规律的探索

8。预测——数据分析的最终目标

8.1预测是数据分析的最终目的。

8.2预测的必要性和错误的必然性

8.3经验预测法

8.4类比预测法

8.5惯性方法和时间序列分析

8.6逻辑关系预测方法

9。结构——事物的“公式”

9.1解构与结构

9.2结构关系影响事物的根本属性。

9.3激励中的结构预期管理比实际激励更有效。

9.4关键要素和非关键要素

9.5最佳组合——人力、财力、物力的最佳组合。

9.6结构化效率分析

10。各职能部门的具体数据分析

10.1专业分工下的功能价值体现

10.2人力资源管理中的数据分析

10.3财务管理中的数据分析

10.4营销和销售管理中的数据分析

10.5生产管理中的数据分析

10.6物流和供应管理中的数据分析

十一。常用数据分析工具介绍

11.1 excel-数据分析功能

11.2 SQL和数据库软件访问，SQL Server、MySQL等

11.3 SPSS统计分析工具和数据分析工具系列

11.4 R语言和编程实现数据分析

11.5 SAS的历史地位和最新发展

11.6其他软件系统和在线资源

数据预览

将蓝色的材料包装在邮票下方

业务数据分析的方法和工具