課程描述INTRODUCTION
數據分析技能課程
日程安(an)排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
數據分析技能課程
培訓對象:
1、互聯網時(shi)代,希望學習數據分(fen)析的人士;
課程背景:
數(shu)(shu)字(zi)化(hua)(hua)時(shi)代已來,數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分(fen)(fen)析(xi)到底(di)在數(shu)(shu)字(zi)化(hua)(hua)里處在什么(me)位置?數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)湖,數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)倉庫(ku),數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)中臺,數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)調(diao)用,數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分(fen)(fen)析(xi),數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)標簽化(hua)(hua),數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)驅(qu)動分(fen)(fen)別(bie)又在企業數(shu)(shu)字(zi)化(hua)(hua)轉型中具備什么(me)意義?而這(zhe)其中最最關鍵的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分(fen)(fen)析(xi)結果是否有效(xiao)(xiao)、是否能(neng)體現應有的(de)(de)價值,有時(shi)關系著企業經營的(de)(de)成(cheng)敗,但到底(di)該如何確保數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分(fen)(fen)析(xi)的(de)(de)結果是有效(xiao)(xiao)的(de)(de)呢-本課程通過“案例+方(fang)法+實戰(zhan)”的(de)(de)方(fang)式為數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分(fen)(fen)析(xi)人員(yuan)提供全面、實用的(de)(de)理論指導和豐富、有效(xiao)(xiao)的(de)(de)講(jiang)解。本課程系統、詳細地(di)介(jie)紹了數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分(fen)(fen)析(xi)知(zhi)識的(de)(de)框架,分(fen)(fen)別(bie)從數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分(fen)(fen)析(xi)的(de)(de)類型、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分(fen)(fen)析(xi)的(de)(de)作用、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分(fen)(fen)析(xi)的(de)(de)步(bu)驟等多(duo)個(ge)方(fang)面講(jiang)解了一名(ming)合格(ge)的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分(fen)(fen)析(xi)人員(yuan)必須掌(zhang)握的(de)(de)知(zhi)識與(yu)技能(neng)。
課程收益:
培訓完結后,學員能夠:
-了解什么是數字化轉型?
-什么是數字化轉型中的數據湖,數據中臺,數據分析,數據標簽化,數據驅動業務增長,數據可視化;
-了解數據分析的基本方式和方法;
-各部門數據實戰;
培訓課程大綱:
單元大綱內容
單元一企業為什么要做數字化轉型
1.指導企業更好的做好客戶體驗
1)什么是客戶?
2)什么是體驗?
3)數字化中的客戶體驗到底解決了什么問題?
2.降本增效提質保全
1)提高的是*效率,而不是相對效率
3.有效解決企業的決策
1)提高了決策的效率
2)提高了決策的質量
單元二企業數字化轉型到底該如何實施和執行
1.階段一:全量全要素的鏈接
2.階段二:數字化流程的演練
1)要有業務模型;何謂業務模型?何謂數據模型?
2)數據要在線和實時
3)要貫穿人和設備
3.階段三:數字化業務提煉
1)有價值導向的業務
2)價值一定要閉環
4.階段四:數字化生態構建
單元三數據湖,數據中臺,數據分析,數據治理的意義和概念
1.什么是數據湖?數據中臺?數據分析?數據治理?
2.數據分析處在何種位置?
3.指標標簽和數據標簽的不同
單元四數據分析師需喲具備哪些技能
1.掌握基本的理論知識
1)統計學
2)市場研究學
2.掌握數據思維的模型
單元四數據分析的步驟
1.什么是數據分析?
2.數據分析的四大步驟
1)定義問題:常犯的錯誤有哪些
2)分解問題:該如何分析?
3)評估問題:評估問題常見的錯誤有哪些
4)解決問題:如何更完善的對問題進行解決
單元五分解問題中需要掌握的思維和方法
1.分解問題需要掌握的思維方法
1)結構化思維
2)公式化思維
3)業務化思維
2.分解問題中需要掌握的具體方法
1)對比分析(查看數據差距)
2)多維對比法(擁有較多維度數據)
3)象限分析法(更好的做好策略)
4)漏斗分析法(業務關鍵流程)
5)*分析法(企業財務經營數據分析)
6)指數法(對于不好衡量的數據分析)
7)假設法
8)二八法
單元六常見的數據分析的指標樹
1.指標邏輯樹的劃分
1)從KPI指標開始
2)從營銷/管理模型開始
2.常用的邏輯樹模型介紹
1)企業外部環境(PEST分析法)
2)用戶消費者行為分析(5W2H分析法)
3)公司整體經營情況分析(4P理論)
4)業務問題專題分析(邏輯樹分析法)
5)用戶使用行為研究(行為分析法)
單元七數據分析的可視化分析以及如何撰寫數據分析報告
1.數據高效展示的方法
1)數據可視化
2)數據形象化
2.數據展示中的誤區
1)界面凌亂
1.數據展示手法單一
3.規范的數據分析報告包含了哪幾部分?
4.寫分析報告應該注意的事項
1)圖文并茂,標題統一
2)一定要有明確結論
3)一定要有建議或者解(jie)決(jue)方案(an)
數據分析技能課程
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