【课程背景】

   随着信息化、智能化的快速发展，各类行业与信息技术的融合交汇引发了数据的迅猛增长。数据的应用分析能力，正在成为企业未来发展的核心竞争要素。数据技术的应用提升了企业的资源配置效率，强化了管控能力，有效促进了业务的创新发展，这是企业数据决策的能力素质，**数据能力来构建企业内统一的数据池，实现数据的“穿透式”管理。

   课程将以数据分析为切入点，还原商业环境中的实际案例，帮助学员认知什么是数据分析？主要价值体现在哪些方面？数据分析思路，方法与步骤？数据挖掘方法有哪些？数据统计分析方法是什么？数据分析如何赋能业务？数据驱动决策的10大方法是什么？使学员学之解惑，学之能用，实现新的数据价值与突破。

【课程收益】

Ø 数据价值，数据分析认知，数据分析思路

Ø 数据分析的5大步骤，数据表达，统计分析方法

Ø 数据挖掘，数据挖掘方法，数据分析赋能业务

Ø 数据分析赋能业务的类型，解决的问题，操作流程

Ø 数据驱动决策的10大方法

Ø 多元决策模型，数据建模，数据决策系统、数据安全管理

【课程宗旨】

【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩

【课程对象】董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理、企业管理人员

【课程时间】6小时

【课程大纲】

一、数据分析与挖掘

1、数据价值

Ø 数据可洞察真相

Ø 数据可转化行动

Ø 数据的引导思路

2、数据分析认知

Ø 学会对比

Ø 从趋势去挖掘

Ø 关注重点数据

3、数据分析思路

Ø 基于用户路径

Ø 基于产品节点

3、数据分析的5大步骤

Ø 明确目标

Ø 数据预处理

Ø 特征分析

Ø 算法建模

Ø 数据表达

4、数据表达

Ø 分布数据可视化

Ø 分类数据可视化

4、数据挖掘

5、数据挖掘方法

Ø 分类

Ø 回归

Ø 聚类

Ø 关联

6、统计分析方法

Ø 集中趋势

Ø 离散程度

Ø 相关程度

Ø 参数估计

Ø 假设检验

案例：

二、数据分析，如何赋能业务

1、数据赋能类型

Ø 资源式赋能

Ø 知识型赋能

Ø 服务式赋能

2、赋能解决的问题

Ø 对象

Ø 流程

Ø 现状

Ø 痛点

Ø 需求

3、赋能操作流程

Ø 明确理解业务

Ø 明确赋能问题

Ø 筛选

Ø 落地

Ø 复盘

案例：

三、数据驱动决策的10大方法

1、数据分类

2、数据矩阵

3、管道/漏斗

Ø AIDA漏斗

Ø 利润漏斗

Ø 应用基础

Ø 个体“私域”漏斗

4、相关关系

5、逻辑树

6、时间序列

7、队列分析

8、循环/闭环

9、数据逻辑

10、指数化

案例：

四、多元决策模型与决策支持系统

1、多元决策模型

Ø VUCA

Ø 多元思维模型

Ø 多元决策模型

2、数据建模

Ø 建模

Ø 训练模型

Ø 应用模型

Ø 优化模型

3、数据决策模式

4、数据决策体系

5、让数据驱动企业决策

6、数据安全

Ø 数据全生命周期管理

Ø 安全策略

Ø 数据管理策略

Ø 防护措施