学习费用：面议
课时安排：1天
主讲老师：韩迎娣
课程简介：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，通过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
