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數據分析思維培訓

課程背景：
數據分析是認識事物的重要方式之一，是所有業務崗位必須掌握的能力。Google的數字營銷傳播者Avinash Kaushik曾說“Al-data i-aggregate is crap”，即“匯總的所有數據都是廢話”，即“匯總的數據掩蓋了很多問題，我們需要下鉆分析數據指標，以理解指標的各種取值或者趨勢背后的真正原因”。
就(jiu)我們今天的(de)業(ye)務發展來說，也需(xu)(xu)要(yao)先理(li)解業(ye)務數據，才(cai)(cai)能(neng)更好的(de)用(yong)數據和算法賦能(neng)業(ye)務，實現高(gao)質量增長(chang)。對于(yu)業(ye)務崗(gang)位的(de)人員(yuan)來說，不用(yong)太崇拜于(yu)方法和工具，首先需(xu)(xu)要(yao)錘煉分析(xi)思(si)維，讓數據分析(xi)能(neng)夠真正指導業(ye)務才(cai)(cai)是關鍵。

學員對象：
企業(ye)高層領(ling)導(dao)、企業(ye)中層干部、企業(ye)基層核心和青年(nian)重點培養對象

課程大綱：
一、 數據分析的重要性（第1天 約1小時）
-當前時代背景下數據分析的定義和重要性
-結合時事案例體會數據分析的時代C位身份
-數據分析的重要性催生數據分析師崗位
-數據分析師的工作核心邏輯(ji)

二、 數據分析思維（第1天 約2小時）
-六種最基礎的分析思維：邏輯樹、管道、溯源、循環、量化、公式化
-數據分析思維六步法
-定義問題
-變量確定
-數據探索和預處理
-數據分析方法的應用
-結果分析和可視化
-結果執行和模型評估反饋
-常見數據來源和分(fen)析框架

三、 常見數據分析誤區（第1天 近2小時）
-平均值誤區
-大數定律與小數陷阱
-隨機對照試驗
-幸存者偏差
-因果(guo)關(guan)系和同時性

四、 數據算法基礎（第1天 約2小時）
-研究分析的信度和效度
-趨勢分析與回歸
-聚類算法與分類算法
-關聯規則
-人工智能初探

五、 用數據分析來表達（第1天 約1小時）
-數據驅動最終以結果說話
-寫好故事線
-十種常見的數據思維表達圖
項目制培訓設計
-基于企業的需求，結合相關特色版權課程內容進行定制化設計，把學習課程通過學前自習、學時強化、學后復習跟蹤，并進行翻轉式學習的方式把內容落地，讓學員真的的學有所獲，讓企業能得到真實的績效提升。
-設計流程：序號步驟工作內容1獲得授權企業提出需求意向
獲得與利益關系人溝通的機會
明確啟動數字化轉型組織發展項目2課前準備了解團隊領導者的態度與訴求
回顧團隊發展歷史
盤點團隊成員情況、確定工學員名單
業務部門、HR/培訓管理者組織準備
參與人自習“數字化轉型”相關參考書籍3課程開展培訓課/案例課/引導工作坊4課后跟蹤參與人持續學習
完成作業、提交學習成果5跟蹤輔導跟蹤輔導
固化規則
開展工作會議
建立組織明確性

數據分析思維培訓