课程简介
本课程从数据分析中必备的思维和方法入手，以沙盘实战的形式，帮助学员建立对数据思维的全局性认识，塑造分析思维、提升分析技巧、掌握分析方法，真正实现从工作到生活的数据驱动。
讲师结合过往多年数据分析工作及咨询的经历，以及上百场关于数据驱动业务、数据化运营、数字化转型等主题的授课经验，独创”数据思维力模型“，通过”洞察力“、”解构力“、”重塑力“、”输出力“四个维度，系统性提升全体员工的数据思维，唯有从思维和认知上真正对数据重视，才会让提升数据意识，掌握数据思维不再是难题。
目标收益
1、【思维】课程以“用数据分析提升销售额”为目标，从数据工作人员的工作日常展开，围绕在工作中各种需要用数据处理的实际场景，培养学员的数据敏感度，从意识上重视数据，从思维上关注数据。
2、【方法】真正掌握建模分析、对比分析、矩阵分析、假设检验分析、可视化分析等10余种在数据解决问题中常用且实用的方法。
3、【能力】通过情境代入式的案例解析、情境模型、研讨共创，帮助学员提升数字化转型中的有关数据分析的目标、组织、管理能力和策略能力。
4、【实践】按照“认识数据→看懂数据→掌握数据→活用数据”四个阶段，带领大家由浅入深地理解数据分析的全方位价值和用途。
培训对象
1、日常工作会使用及处理数据的同学，数据经验0-2年
2、对数据感兴趣，希望能通过实战的方式提升数据分析思维的同学
3、希望以实战的方式系统性掌握数据分析思维、技巧、方法
4、希望能熟练通过Excel、Power BI等多种工具进行复杂数据分析操作
课程大纲
|
第一天上午 认识数据： 如何揭开数据神秘面纱 |
一、为何有的分析会透彻，有的分析很浅薄？ •如何看懂统计学、概率论和工作的关系？ •中位数、均值、众数、方差、假设检验等在工作中都有何作用 •如何运用统计学知识解决“看似”和工作无关的数据问题 案例及练习 •【数据矩阵】如何通过统计学知识搭建数据分析矩阵 •【案例】销售数据不好，究竟表现在哪些地方？ •【分析实战】我们的经营究竟存在哪些问题，如何量化？ |
|
第一天下午 看懂数据： 如何培养数据全局视角 |
二、数据和实际工作究竟有何联系？ •数据的4大作用：描述趋势、描述波动、描述关系、描述原因 •现状描述：员工对食堂满意度究竟如何 •警示异常：为什么员工最近总积极性不高 •定位原因：某产品滞销和供应链情况有何具体关系 案例及练习 •【案例】市场占有率连续三个月下滑，我们该重视吗？ •【分析实战】当前面临的问题该用什么方法解决？ •【分析实战】可否对所有问题建立统一的评估体系？ |
|
第二天上午 掌握数据： 如何发挥数据实际价值 |
三、如何才能用数据挖掘事物背后的底层逻辑？ •如何用分析模型找到问题真实原因 •如何用假设检验判断是否真的增长 •如何用对比分析检测异常波动 •如何用数据试验评估策略有效性 案例及练习 •【案例】一张图表可以看出哪些端倪？ •【案例】竞品用到的爆品，为什么我们用完无增长？ •【分析实战】业绩归因、新品测试，都该如何逐步解决？ |
|
第二天下午 活用数据： 如何运用数据解决问题 |
四、如何运用数据系统性解决问题？ •快速定位原因：BAT数据分析五步法及实际用途？ •提供解决方案：数据可视化及图表解读法 •实现数据增长：数据诊断、假设检验与增长策略 案例及练习 •【案例】销售额确实下滑，如何解决？ •【案例】新品营销策略失效，如何调整？ •【分析实战】如何使用数据方法阻止销售额的下滑 •【分析实战】请提出可以实现销售额增长的具体策略 |
|
第一天上午 认识数据： 如何揭开数据神秘面纱 一、为何有的分析会透彻，有的分析很浅薄？ •如何看懂统计学、概率论和工作的关系？ •中位数、均值、众数、方差、假设检验等在工作中都有何作用 •如何运用统计学知识解决“看似”和工作无关的数据问题 案例及练习 •【数据矩阵】如何通过统计学知识搭建数据分析矩阵 •【案例】销售数据不好，究竟表现在哪些地方？ •【分析实战】我们的经营究竟存在哪些问题，如何量化？ |
|
第一天下午 看懂数据： 如何培养数据全局视角 二、数据和实际工作究竟有何联系？ •数据的4大作用：描述趋势、描述波动、描述关系、描述原因 •现状描述：员工对食堂满意度究竟如何 •警示异常：为什么员工最近总积极性不高 •定位原因：某产品滞销和供应链情况有何具体关系 案例及练习 •【案例】市场占有率连续三个月下滑，我们该重视吗？ •【分析实战】当前面临的问题该用什么方法解决？ •【分析实战】可否对所有问题建立统一的评估体系？ |
|
第二天上午 掌握数据： 如何发挥数据实际价值 三、如何才能用数据挖掘事物背后的底层逻辑？ •如何用分析模型找到问题真实原因 •如何用假设检验判断是否真的增长 •如何用对比分析检测异常波动 •如何用数据试验评估策略有效性 案例及练习 •【案例】一张图表可以看出哪些端倪？ •【案例】竞品用到的爆品，为什么我们用完无增长？ •【分析实战】业绩归因、新品测试，都该如何逐步解决？ |
|
第二天下午 活用数据： 如何运用数据解决问题 四、如何运用数据系统性解决问题？ •快速定位原因：BAT数据分析五步法及实际用途？ •提供解决方案：数据可视化及图表解读法 •实现数据增长：数据诊断、假设检验与增长策略 案例及练习 •【案例】销售额确实下滑，如何解决？ •【案例】新品营销策略失效，如何调整？ •【分析实战】如何使用数据方法阻止销售额的下滑 •【分析实战】请提出可以实现销售额增长的具体策略 |
近期公开课推荐
