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        數據思維及常用的數據分析方法

        主講老師: 姚瑞軍 姚瑞軍

        主講師資:姚瑞軍

        課時安排: 2天
        學習費用: 面議
        課程預約: 隋老師 (微信同號)
        課程簡介: 本課程意在幫助大家全面建立對數據的敏銳度,從問題與機會兩個角度教授一系 列方法及工具,讓大家能夠在錯綜復雜的信息和數據中找到能夠指導工作與決策 的規(guī)律和洞察。
        內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業(yè)文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) |
        更新時間: 2022-11-19 10:22

        【課程背景】

        如果你不能衡量,那么你就不能有效增長 —— 彼得-德魯克

        數據無處不在,同時數據背后也蘊藏著無限的信息及洞察。歷史上無數的重大發(fā)

        現、企業(yè)的每一次飛躍,無一不是基于對數據的敏銳及探索。在企業(yè)的日常工作

        中,數據同樣繁多切重要,如市場數據、銷售數據、員工滿意度數據、產品調研

        數據、客戶投訴數據等等。

        因此,數據分析不應該是一項專業(yè)技能,而是每個人都應該有的意識和能力。如

        市場中的機會、流程中的問題、調研問卷中的洞察、成本結構中的隱患等等,都

        需要我們通過數據去發(fā)掘,最終指導科學的決策。

        本課程意在幫助大家全面建立對數據的敏銳度,從問題與機會兩個角度教授一系

        列方法及工具,讓大家能夠在錯綜復雜的信息和數據中找到能夠指導工作與決策

        的規(guī)律和洞察。

        【課程收益】

        了解常見的數據類型

        提高對數據的敏銳度

        能夠把各種業(yè)務問題轉化為數據視角

        掌握數據思維下工作常用的數據分析方法

        能夠從數據中發(fā)現問題

        能夠從數據中找到機會

        能夠應對復雜的多組交叉數據信息

        在數據分析的基礎上指導工作決策

        能夠清晰地溝通數據分析的成果

         

        【課程特色】干貨,實戰(zhàn),解決問題,邏輯清晰,解決實際問題

         

        【課程對象】(非專業(yè)數據分析人士的數據思維)

        經常面對各種數據的員工

        需要進行市場分析/客戶分析/戰(zhàn)略分析的員工

        需要進行運營分析/績效分析的員工(包括后臺職能部門) ? 團隊/部門負責人

        所有需要提升數據分析能力的員工

        【課程時間】6-12小時

         

        【課程大綱】

        一、什么是數據思維?

        1.建立徹底的數據思維方式

        1)數據是人類生存的基本需求

        2)運用數據可以超越表象看到真實的商業(yè)世界

        2.實際工作當中使用數據的4層境界

        1)解讀數據

        2)基本的數據分析方法

        3)綜合技能

        4)高級分析技能和IT系統(專業(yè)人士)


        二、第一步:定義問題明確現實與目標的差距

        1)定義問題

        2)確認假設

        3)選取數據指標

        4)搜集用戶數據

        5)不斷迭代對于問題的定義,鎖定真正問題


        三、第二步:分析數據,鎖定問題的關鍵

        1、5W2H分析

        2、邏輯樹分析

        3、行業(yè)分析

        4、多維度拆解分析

        5、對比分析

        6、假設檢驗分析

        7、相關性分析

        8、群組分析

        9、漏斗分析


        四、第三步:制定對策,用數據講故事

        1. 解決問題的故事

        2. 把解決問題的過程展現出來

          3. 在組織中使用數據的價值和難點

         
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