李福东《数据赋能业务的分析实战训练营：用数据解决实际问题，为检修业务提质增效》

《数据赋能业务的分析实战训练营》
用数据解决实际问题，为检修业务提质增效
主讲：李福东老师
【课程背景】
企业面临的典型业务挑战如设备故障频发、物料使用不均、维保计划不匹配等，背后往往隐藏着可分析的数据线索。只有将日常业务问题转化为数据问题，找出关键指标，提出优化建议，数据的真正价值才能显现。
本课程通过系统化引导，让学员掌握业务分析的完整路径：问题定义、数据收集、方法选择、结果解读、策略建议。课程配备典型检修业务案例，如“缺陷率分析”“物料浪费追踪”“计划执行偏差识别”等，强调边学边用，学员将在辅导下独立完成一项本部门业务分析任务，强化“用数据说话”的业务能力。
【课程收益】
掌握完整业务分析的五步法
能独立定义一个可分析的业务问题
掌握趋势、对比、分类等常用分析方法
学会撰写有结论、有建议的数据报告
提升业务洞察能力，为团队提供数据支持。
【课程特色】
聚焦问题解决：从报表制作走向业务改善
强调分析逻辑：不仅用工具，更强调思维路径
案例训练扎实：贴近检修、采购、调度等实际
最终输出分析报告：成果可用于汇报或推动工作
【课程对象】
具备一定数据处理基础的数据分析人员、业务主管、调度与计划人员
【课程时间】
1天（6小时/天）
【课程大纲】
一、数据分析逻辑与流程理解
五步业务分析法
明确问题与目标
获取与准备数据
选择分析方法
解释分析结果
提出可行建议
业务问题的结构化表达
如何从现象中抽象出问题
目标型、比较型、解释型问题分类
形成分析任务清单
分析任务拆解法
拆解指标与维度
明确字段与数据来源
拆出分析所需数据结构
二、常见分析方法实训
趋势分析与周期波动
折线趋势图解读技巧
异常点识别方法
周期性/季节性分析技巧
分类与分组对比分析
分类维度选择（设备、人员、区域）
分组比较（环比、同比、标准值）
可视化对比图设计技巧
多维交叉与因果分析
二维交叉分析（如物料使用 × 缺陷频率）
相关性分析逻辑
可控因素与不可控因素区分
三、业务场景案例演练
检修缺陷趋势分析
数据准备：缺陷登记表
分析方法：趋势 + 分类 +重点排序
结论呈现：优先整治缺陷项
物料使用与采购偏差分析
数据准备：采购订单+领用记录
分析方法：偏差计算 + 可视化排行
建议输出：改进物料配额与计划
维保计划执行偏差分析
数据准备：实际作业 vs 计划工单
分析方法：逾期率 +完成率分析
建议输出：计划合理性反馈
四、分析成果表达与汇报
结构化撰写分析报告
问题-分析-建议三段式
数据证据与图表展示技巧
报告中应避免的典型错误
向上汇报的数据语言
用数据“讲故事”的表达结构
总结+拆解+归因+建议的汇报顺序
对领导关注点的聚焦表达
小组成果展示与点评
每组完成一个实战案例
汇报内容包含数据图表+分析结论+行动建议
点评反馈，强化表达改进空间