课程背景：

数据分析是认识事物的重要方式之一，是所有业务岗位必须掌握的能力。Google的数字营销传播者Avinash Kaushik曾说“All data in aggregate is crap”，即“汇总的所有数据都是废话”，即“汇总的数据掩盖了很多问题，我们需要下钻分析数据指标，以理解指标的各种取值或者趋势背后的真正原因”。

就我们今天的业务发展来说，也需要先理解业务数据，才能更好的用数据和算法赋能业务，实现高质量增长。对于业务岗位的人员来说，不用太崇拜于方法和工具，首先需要锤炼分析思维，让数据分析能够真正指导业务才是关键。

课程收益：

¢ 培养数据分析基础：**生活、工作中经常遇到的数据分析误区，介绍基础核心的数据概念，培养**基本的数据分析思维。

¢ 数据预测与验证方法：借用生活和工作当中一些基础场景，解释形似高深的数据分析算法，理论结合实际，让学员建立基本的数据预测意识。

¢ 常用分析模型与理论：结合实际场景，让学员能够把数据分析思想应用到具体的生活和工作决策当中。

¢ 基础数据表达：数据思维不仅可以内部使用，还可以影响他人。用数据打败经验主义，让学员能够用数据表达理念、阐述观点。

课程目标：

本课程不会“罗列”特别多的公式、复杂的推理、大量的程序等，而是**各种真实的例子，锻炼你从数据分析的角度来看待这个世界，用数据的思维来为你的产品和决策做判断。

比如，你在分析产品运营数据的时候，看到一大堆的数据，有的是首页的，有的是商品详情页，有的是购买页，有的是支付页，每一个数据都有一大堆的指标，怎么把这些数据串联起来，找出提高转化的方法。听过后面的课后，你就会明白，其实可以借用“有序漏斗”这一方法。

再比如，你带了一个十人的团队，每个人都有自己的优缺点和性格，每次一提到团队管理你就头大，因为内心总是混乱的，没有一条主线。但是不知道你想过没有，这十个人也是数据，你可以根据“四象限法”对他们进行分类，能力是纵轴，意愿是横轴......**后看看谁是你**应该提拔的人才。

学员对象：

企业高层领导、企业中层干部、企业基层核心和青年重点培养对象、

线下培训课1天

一、 数据分析的重要性（第1天 约1小时）

l 当前时代背景下数据分析的定义和重要性

l 结合时事案例体会数据分析的时代C位身份

l 数据分析的重要性催生数据分析师岗位

l 数据分析师的工作核心逻辑

二、 数据分析思维（第1天 约2小时）

l 六种**基础的分析思维：逻辑树、管道、溯源、循环、量化、公式化

l 数据分析思维六步法

n 定义问题

n 变量确定

n 数据探索和预处理

n 数据分析方法的应用

n 结果分析和可视化

n 结果执行和模型评估反馈

l 常见数据来源和分析框架

三、 常见数据分析误区（第1天 近2小时）

l 平均值误区

l 大数定律与小数陷阱

l 随机对照试验

l 幸存者偏差

l 因果关系和同时性

四、 数据算法基础（第1天 约2小时）

l 研究分析的信度和效度

l 趋势分析与回归

l 聚类算法与分类算法

l 关联规则

l 人工智能初探

五、 用数据分析来表达（第1天 约1小时）

l 数据驱动**终以结果说话

l 写好故事线

l 十种常见的数据思维表达图

项目制培训设计

l 基于企业的需求，结合相关特色版权课程内容进行定制化设计，把学习课程**学前自习、学时强化、学后复习跟踪，并进行翻转式学习的方式把内容落地，让学员真的的学有所获，让企业能得到真实的绩效提升。

l 设计流程：序号步骤工作内容1获得授权企业提出需求意向

获得与利益关系人沟通的机会

明确启动数字化转型组织发展项目2课前准备了解团队领导者的态度与诉求

回顾团队发展历史

盘点团队成员情况、确定工学员名单

业务部门、HR/培训管理者组织准备

参与人自习“数字化转型”相关参考书籍3课程开展培训课/案例课/引导工作坊4课后跟踪参与人持续学习

完成作业、提交学习成果5跟踪辅导跟踪辅导

固化规则

开展工作会议

建立组织明确性