Практический курс по анализу данных для принятия решений в бизнесе

— вы поймете какие данные нужны для решения конкретной проблемы и откуда их брать,
— научитесь очищать данные и готовить их к анализу,
— отработаете на реальных бизнес-кейсах продвинутые методы анализа данных,
— научитесь визуализировать и интерпретировать результаты, а также презентовать их руководству и коллегам.

Курс не требует навыков написания кода и специальных знаний.

Для кого:

• предприниматели и маркетологи;
• руководители и специалисты, которым нужно понять, как и какие данные использовать для решения бизнес-задач.

В результате прохождения курса вы научитесь работать с продвинутыми возможностями MS Excel, Power Query, Power BI.
Вы не просто освоите функционал этих приложений, а научитесь формулировать вопросы, проверять гипотезы и делать выводы.

Документы по окончании курса:

• Сертификат Института.
• Свидетельство государственного образца о повышении квалификации (при наличии высшего или среднего специального образования).

Преподаватель курса:

Анна Огинская – кандидат экономических наук, BI-аналитик.
Помогает бизнесу настраивать сквозную аналитику и автоматизировать отчетность (Power BI, Yandex DataLens, Google Looker Studio). Сертифицированный аналитик DataLens. С 2012 года занимается академическими и бизнес-исследованиями.
Автор более 100 научных и бизнес-публикаций.

Программа:

Часть 1. Управление бизнесом на основе данных (8 ч)

1. Бизнес-мышление на основе данных

• Что такое данные
• Откуда и какие данные брать
• Постановка проблемы и этапы анализа данных

2. Основы бизнес-статистики

• Как быстро понять данные: описательная статистика
• Показатели структуры и разнообразия данных
• Взаимосвязь переменных
• Анализ с помощью визуализации данных

3. Управление бизнесом на основе метрик

• Продуктовые и маркетинговые метрики
• Анализ монетизации: UNIT-экономика
• Анализ удержания клиентов: Retention и Churn
• Анализ воронки продаж и конверсии

4. Коммуникация с помощью цифр и графиков

• Выбор нужного ракурса данных: динамика, сравнение, взаимосвязь, распределение, пропорции и просто информирование
• Как сделать график понятным за 3 секунды: расставка акцентов с помощью цвета, пространства и текста
• Дата-сторителлинг: как убедить с помощью цифр и графиков

Часть 2. Excel для анализа данных (16 ч)

1. Логика работы с данными в Excel

• Типы данных в Excel
• Очистка и подготовка данных. Работа с «плоскими таблицами»
• Наглядные отчеты Excel с помощью условного форматирования

2. Решение прикладных задач с помощью функций Excel

• Считаем продажи выше плана и бонус менеджеру (логические функции)
• Подтягиваем данные контрагента и статус сделки (ВПР, ПОИСКПОЗ+ИНДЕКС)
• Формируем ежемесячный отчет по категориям товаров (ДВССЫЛ / СМЕЩ / ВЫБОР)
• Делаем калькулятор выполнения бюджета (функции даты и времени)

3. Анализ данных с помощью сводных таблиц

• Группируем продажи по регионам и сортируем их по сумме выручки
• Выводим нужный срез данных: фильтрация и срезы
• Вычисления в сводных: считаем маржу по каждой категории товаров
• Подтягиваем из сводной показатели за прошлый месяц (GETPIVOTDATA)
• Дашборд за 15 минут в Excel

4. Частные аналитические задачи

• Прогнозирование выручки на основе исторических данных
• Выбираем стратегию на основе сценарного моделирования
• На чем мы зарабатываем: ABC-анализ
• Почему изменился показатель: факторный анализ
• Как ведут себя пользователи: когортный анализ
• Возможности Google-таблиц, которых нет в Excel

5. Инструменты AI для работы с таблицами

• Написание промптов для сложных формул и задач
• Как описать структуру данных, найти аномалии и предложить гипотезы с помощью AI
• Сценарное моделирование с помощью AI
• Проверка достоверности анализа с AI

Часть 3. Power Query для очистки и автоматизации данных (4 ч)

1. Подготовка данных к анализу

• Требования к данным для анализа и типовые ошибки исходных таблиц
• Сценарии использования Power Query
• Очистка данных в Power Query
• Основы преобразования данных в Power Query

2. Сбор данных с помощью Power Query

• Загрузка данных из различных источников
• Импорт таблиц и диапазонов
• Объединение и слияние таблиц

3. Популярные задачи

• Сбор еженедельных отчетов из папки
• Поиск ошибок и несоответствий в версиях файла
• Подготовка данных под сводную/дашборд
• Решение типовых ошибок и поломок PQ

Часть 4. Оперативная аналитика с помощью дашбордов (8 ч)

1. Основы построения дашбордов

• Сбор требований
• Подготовка данных
• Выбор ракурса данных для управленческих решений: динамика, срезы, сравнения

2. Построение дашборда в Power BI

• Подключение данных
  Построение модели данных
  Настройка элементов
  Фильтрация
  Настройка KPI-карточек
  Навигация и сценарии использования
  Дизайн дашборда

3. Вычисляемые поля и основы DAX

• Меры и вычисляемые столбцы
• Суммирование и итераторы
• Функция CALCULATE
• Сравнение периодов
• Ошибки и проверка логики

Организационная информация

Период проведения: 10 ноября – 22 декабря 2026
Расписание: 1 раз в неделю (ВТ)
Время: 18:30–21:40
Формат: гибридный (на выбор): онлайн в режиме реального времени или офлайн по адресу: г. Минск, ул. Амураторская, 4. (ст. м. Молодежная).
Записи занятий доступны к пересмотру на протяжении всего обучения + неделю после его окончания.

Получить дополнительную информацию:
+375 29 336 26 23, VZaikina@instituteiba.by