【課程背景】

    隨著信息化、智能化的快速發展，各類行業與信息技術的融合交匯引發了數據的迅猛增長。數據的應用分析能力，正在成為企業未來發展的核心競爭要素。數據技術的應用提升了企業的資源配置效率，強化了管控能力，有效促進了業務的創新發展，這是企業數據決策的能力素質，通過數據能力來構建企業內統一的數據池，實現數據的“穿透式”管理。

    課程將以數據分析為切入點，還原商業環境中的實際案例，幫助學員認知什么是數據分析？主要價值體現在哪些方面？數據分析思路，方法與步驟？數據挖掘方法有哪些？數據統計分析方法是什么？數據分析如何賦能業務？數據驅動決策的10大方法是什么？使學員學之解惑，學之能用，實現新的數據價值與突破。

【課程收益】

?  數據價值，數據分析認知，數據分析思路

?  數據分析的5大步驟，數據表達，統計分析方法

?  數據挖掘，數據挖掘方法，數據分析賦能業務

?  數據分析賦能業務的類型，解決的問題，操作流程

?  數據驅動決策的10大方法

?  多元決策模型，數據建模，數據決策系統、數據安全管理

【課程宗旨】

【課程特色】干貨，沒有廢話；科學，邏輯清晰；實戰，學之能用；投入，案例精彩

【課程對象】董事長、總裁、總經理、常務副總經理、總裁助理、企業管理人員

【課程時間】6小時

【課程大綱】

一、數據分析與挖掘

1、數據價值

?  數據可洞察真相

?  數據可轉化行動

?  數據的引導思路

2、數據分析認知

?  學會對比

?  從趨勢去挖掘

?  關注重點數據

3、數據分析思路

?  基于用戶路徑

?  基于產品節點

3、數據分析的5大步驟

?  明確目標

?  數據預處理

?  特征分析

?  算法建模

?  數據表達

4、數據表達

?  分布數據可視化

?  分類數據可視化

4、數據挖掘

5、數據挖掘方法

?  分類

?  回歸

?  聚類

?  關聯

6、統計分析方法

?  集中趨勢

?  離散程度

?  相關程度

?  參數估計

?  假設檢驗

案例：

二、數據分析，如何賦能業務

1、數據賦能類型

?  資源式賦能

?  知識型賦能

?  服務式賦能

2、賦能解決的問題

?  對象

?  流程

?  現狀

?  痛點

?  需求

3、賦能操作流程

?  明確理解業務

?  明確賦能問題

?  篩選

?  落地

?  復盤

案例：

三、數據驅動決策的10大方法

1、數據分類

2、數據矩陣

3、管道/漏斗

?  AIDA漏斗

?  利潤漏斗

?  應用基礎

?  個體“私域”漏斗

4、相關關系

5、邏輯樹

6、時間序列

7、隊列分析

8、循環/閉環

9、數據邏輯

10、指數化

案例：

四、多元決策模型與決策支持系統

1、多元決策模型

?  VUCA

?  多元思維模型

?  多元決策模型

2、數據建模

?   建模

?   訓練模型

?   應用模型

?   優化模型

3、數據決策模式

4、數據決策體系

5、讓數據驅動企業決策

6、數據安全

?  數據全生命周期管理

?  安全策略

?  數據管理策略

?  防護措施