培训对象：1、互联网时代，希望学习数据分析的人士；

课程时间：1天 (6小时）

课程背景：

数据分析不是某个固定的职位，而是人工智能时代的通用能力。你会看到各行各业的招聘中都会要求应聘者具备数据分析能力。所以，具备数据分析能力可以极大地提升你在职场中的竞争力。**本课程的学习，你会熟悉数据分析的方法，并将其灵活应用在自己所处的行业中。这样当你在工作中遇到新的问题时，也能够知道如何展开分析。

课程收益：

培训完结后，学员能够：

² 了解数据分析的基本思维；

² 了解数据分析给企业和个人带来的帮助；

² 了解数据分析的基本方式和方法；

课程大纲：

单元

大纲

内容

单元一

数据的业务指标

1. 如何理解业务指标

2. 常用的业务指标有哪些

1） 用户数据指标

2） 行为数据指标

3） 产品数据指标

4） 推广付费指标

5） 客户服务指标

3. 如何选择指标

4. 指标体系和报表

单元二

分析方法

1、 5W2H分析方法

1） 什么是5W2H分析方法

2） 5W2H分析法可以解决那些问题

2. 逻辑树分析方法

1）什么是逻辑树分析方法，适用于何种场景？

2）如何使用逻辑树分析法

3.行业分析方法

1）什么是行业分析方法？适用于何种场景？

2）如何使用行业分析方法

4. 多维拆解分析方法

1）什么是多维拆解分析方法？适用于何种场景？

2）如何使用多维拆解分析方法

5. 对比分析方法

1）什么是对比分析方法？适用于何种场景？

2）如何使用对比分析方法

6. 假设检验分析方法

1）什么是假设检验分析方法？适用于何种场景？

2）如何使用假设检验分析方法

7. 相关分析方法

1）什么是相关分析方法？适用于何种场景？

2）如何使用相关分析方法

8. RFM分析方法

1）什么是RFM分析方法？适用于何种场景？

2）如何使用RFM分析方法

9. AARRR模型分析方法

1）什么是AARRR模型分析方法？

2）如何使用AARRR模型分析方法

10. 漏斗分析方法

1）什么是漏斗分析方法？适用于何种场景？

2）如何使用漏斗分析方法

单元三

用数据分析解决问题

1. 数据分析解决问题的过程

2. 数据分析如何明确问题？

3. 数据分析如何分析原因？

4. 数据分析如何提出建议？如何回归分析应用

单元四

数据分析实战解析

1. 国内某互联网行业

1） 业务模式

2） 业务指标

3） 案例分析：销售额下滑

2. 国内某电商行业

1） 业务模式

2） 业务指标

3） 案例分析：回购率下滑；如何做好活动复盘

3. 金融信贷行业

1） 业务模式

2） 业务指标

3） 案例分析：逾期分析；如何制定风控策略