「课程概括」

今天，每个企业都面临数字化转型的生死挑战，提升员工数据分析能力是应对挑战的基础。大多数培训课程都在传授工具和算法，培养“数据科学家”。但是，数据科学家如何解得开企业的“剪不断理还乱”？

“这不是我要的数据！…到哪里去找？”

“一个部门一个数一个说法，我该采信哪个？“

“领导不认可我的方案，怎样写数据分析报告说服ＴＡ？”

企业不是科学院，要的是立杆见影！这里也没有老师提供标准答案，一切要靠自己去寻找。因此，本门课程以　　为目标：

“易学”——　快速上手，无需计算机专业背景“易精”——　精益求精，现学现用，快速拥有独立作战能力

数据分析课不能“君子动口不动手”，课上案例需配套课后作业。上课听＋下课练，让企业珍贵的培训时间物超所值。

团队有了数据思维和数据分析技能，只是企业走向数据驱动运营的**步。课程核心《易精大数据方法》帮助企业低成本低风险，走出渐进式“数字化改良　”之路。

「内容简介」

课程为企业学员铺设了循序渐进的五个数字化成长阶梯：

想法——养成数据化思维

丰富学员数据分析问题的思路，强化必需的逻辑思维，明白设定什么量化目标，相应需要什么数据，从哪里获取，如何清洗整理。看法——掌握数据可视化工具

学会制作企业精益运营数据仪表盘。Ｅｘｃｅｌ／Ｐｏｗｅｒ　ＢＩ等数据可视化工具是数据分析师的必备，帮助我们从复杂数据中萃取简单道理，并分享给他人。

算法——实操数据挖掘方法

帮助学员在实操中学会建立数据模型，掌握趋势预测、转化漏斗、聚类、ＲＦＭ等实用挖掘方法，解决自身实际问题。说法——写好数据分析报告

酒香**怕巷子深！报告人拥有数据化和逻辑化的生动表达力，才能说服领导、客户和同伴。写好数据分析报告是每个优秀员工必备基础能力。战法——组织保障数字化创新

一方面，“数据驱动运营”被硅谷称为“完美失败主义”，试错者需要组织制度的保障。而另一方面，企业如何在数字化创新过程中控制风险，防止授权过度。课程提出了渐进化的数字化改良路线。

「课程收益」

１０套实战案例，附赠原始数据

曾老师从主持的新能源（充电桩）规划精算、新能源汽车共享出行和互联网社区运营等项目中，提炼了１０套经典数据分析案例，涵盖了数字产品转化分析、数据驱动运营、客户聚类分析和投资决策精算等热门领域。数据模型可套用到学员工作中，现抓现用。

４节课后作业，练会为止

光说不练假把式！课程配备了与学员学习进展一一对应的课后作业，学员可以在线上方便提交作业，接受老师的答疑解难。

对优秀学员项目的免费辅导

教学相长！对能学化为用的优秀同学，曾老师很愿意提供帮助指导。

「课程模式」

课上面授分组互动课后作业微群辅导

「受众对象」

非数据专业背景有数据分析工作需求为佳企业高管和执行层骨干　

「时间安排」

普通班２天

工作坊４至６天

「课程目录」

数字化组织是怎样炼成的？数据分析立身之道数据分析工作法数据挖掘八术客户之道企业之道想法——数据化思维看法——数据可视化算法——数据挖掘技术说法——数据分析报告战法——数字化组织制度横切面ｘ　４纵贯线ｘ　４数字化的前世数字化的今生我的数字化成长之路易精之路想法——养成数据化思维现场调研企业内部数据交易／协作平台外部行业数据电商平台供应链免费／付费咨询报告行业数据统计网站紧急的数据重要的数据紧要的数据中国古代的数据化思维客户之道与企业之道数据化思维定义数据化思维公式人与ＡＩ的认知融合什么是数据化思维我们需要什么数据？数据从哪里来？案例：中美四级产业股市数据分析作业：Ｐｏｗｅｒ　ＢＩ电商销售数据处理看法——使用数据可视化工具拉普拉斯与决策模式五大对比方法甲／乙对比前／后对比Ａ／Ｂ测试对比类比回归历史著名可视化精品图表分类与应用Ｐｏｗｅｒ　ＢＩ的Ｄａｓｈｂｏａｒｄ实操数据可视化视频经典案例数据工具概况和分类Ｅｘｃｅｌ与Ｐｏｗｅｒ　ＢＩ——人手一份的数据分析工具　“工欲善其事，必先利其器”数据可视化怎样**数据对比做决策？大型分组互动：“决策私董会”案例：电力系统充电桩大数据规划与运营作业：Ｐｏｗｅｒ　ＢＩ电商销售Ｄａｓｈｂｏａｒｄ

算法——实操数据分析方法横截面纵贯线分类下钻杜邦分析聚类分群Ａ／Ｂ测试趋势变化（Ｂａｒ／Ｌｉｎｅ　Ｃｈａｒｔ）转化漏斗（Ｆｕｎｎｅｌ）行为路径（Ｓａｎｋｅｙ　Ｃｈａｒｔ）运营干预（ＲＦＭ）大数据概念大数据技术成熟度曲线分析通用数据挖掘模式ＣＲＩＳＰ－ＤＭ大数据“陷阱”大数据探秘逆向大数据思维突破不以赢利为目的的企业数据分析是“耍流氓”　数据挖掘八法：４横４纵企业数据驱动全息图谱案例：新能源汽车分时租赁作业：超市ＲＦＭ分析说法——写好数据分析报告分组互动：提取痛、病、理、药、效“痛”——量化问题“病”——分解病因“理”——数学模型“药”——解决方案“效”——效果追踪胡言乱语——无逻辑无病呻吟——无洞察只挖不埋——无建议数据分析报告“１２３４５”工作法数据分析报告一个中心数据分析报告两个基本点数据分析报告三个忌讳数据分析报告四个目标数据分析报告五个要素　案例：一份救命的数据分析报告课后作业：“我的数据分析报告大纲”

战法——组织保障数字化创新亚马逊的“数字泰勒主义”　东西方融合：日本“现场主义”Ａ／Ｂ测试：数据驱动体制的试金石数据决策分权机制激发执行层活力数字孪生运营史上**次人类认知危机从古典逻辑到机器学习人工智能优势和劣势人和机器学习的认知融合人性与数字的顺逆冷暖数据驱动型组织机制案例：央企新能源汽车投资精算总结：数字化的本心如一课后作业：“我的数据分析报告”