一、数据思维的基础认知（2小时）

1. 数据分析的目的是科学决策，赋能业务效率

2. 数据思维，是“数据 算力 算法”的融合

（1）数据，从人工录入数据到互联网物联网自动获取

（2）算力，从人脑 BI报表，到到云计算

（3）算法，模型思维，从人工建模到AI智能

3. 数据分析的流程：建立模型、数据采集、数据分析和数据应用

（1）商业模型：围绕业绩和利润增长模型

（2）数据采集：依托业务中台实现数据流入

（3）数据分析：依托商业模型和数据分析方法展开分析

（4）数据应用：以数据报告指导业务运营

【案例】皇家顶派女鞋借助数据分析，优化产品供应结构，提升产品销售效率

二、常见的商业运营模型及数据分析方法（3.5个小时）

1.模型一：产品 渠道：找到影响销售的因素：产品还是渠道，并进行提升

（1）产品销售结构分析-对比分析

（2）渠道销售分析-群组拆分分析

2.模型二：平台 流量：找到影响销售的因素：流量、转化率、客户单价，并进行提升

（1）要素拆解-检验假设分析法和AB对照法

（2）要素提升-同环比分析与逻辑树分析

（3）流量来源分析-精益分析（回归分析）

（4）转化率分析-回归分析）

3.模型三：媒体 粉丝：找到影响销售的因素：账号、粉丝量、流量、转化率等

（1）对照分析：找到账号运营的差异

（2）流量来源分析-精益分析（回归分析）

（3）转化率分析-回归分析

（4）粉丝分析-回归分析与正态分布

4.模型四：私域 用户；找到影响销售的因素：用户量、用户价值结构、用户ARPU值等

（1）AARRR-用户价值层级分析

（2）RFM分析：三维用户价值分析

（3）ARPU分析：用户平均价值分析

（4）会员等级结构分析-8/2法则

（5）触点分析：触点价值分析

（6）新开业务分析：检验假设分析

三、数据分析工具及报表（0.5小时）

1. Excel分析

2. 智能BI

3. 数字化数据中台