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數據分析思維

培訓對象：1、互聯網時代，希望學習數據分析的人士；

課程時間：2天 (12小時）

課程背景：
 數據分析不是某個固定的職位，而是人工智能時代的通用能力。你會看到各行各業的招聘中都會要求應聘者具備數據分析能力。所以，具備數據分析能力可以極大地提升你在職場中的競爭力。通過本課程的學習，你會熟悉數據分析的方法，并將其靈活應用在自己所處的行業中。這樣當你在工作中遇到新的問題時，也能夠知道如何展開分析。

課程收益：
培訓完結后，學員能夠：
－了解數據分析的基本思維；
－了解數據分析給企業和個人帶來的幫助；
－了解數據分析的基本方式和方法；

課程大綱：
第一章   數據的業務指標
1.如何理解業務指標 
2.常用的業務指標有哪些 
1）用戶數據指標 
2）行為數據指標 
3）產品數據指標 
4）推廣付費指標 
5）客戶服務指標 
3.如何選擇指標 
4.指標體系和報表

第二章   分析方法
1、5W2H分析方法 
1）什么是5W2H分析方法 
2）5W2H分析法可以解決那些問題 
2. 邏輯樹分析方法 
1）什么是邏輯樹分析方法，適用于何種場景？ 
2）如何使用邏輯樹分析法 
3. 行業分析方法 
1）什么是行業分析方法？適用于何種場景？ 
2） 如何使用行業分析方法 
4. 多維拆解分析方法 
1） 什么是多維拆解分析方法？適用于何種場景？
2） 如何使用多維拆解分析方法 
5. 對比分析方法 
1） 什么是對比分析方法？適用于何種場景？ 
2） 如何使用對比分析方法 
6. 假設檢驗分析方法 
1） 什么是假設檢驗分析方法？適用于何種場景？ 
2） 如何使用假設檢驗分析方法 
7. 相關分析方法 
1） 什么是相關分析方法？適用于何種場景？ 
2） 如何使用相關分析方法 
8. RFM分析方法 
1） 什么是RFM分析方法？適用于何種場景？ 
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？適用于何種場景？ 
2） 如何使用漏斗分析方法
 
第三章   用數據分析解決問題
1.數據分析解決問題的過程 
2.數據分析如何明確問題？ 
3.數據分析如何分析原因？ 
4.數據分析如何提出建議？如何回歸分析應用

第四章   數據分析實戰解析
1.國內某互聯網行業 
1）業務模式 
2）業務指標 
3）案例分析：銷售額下滑 
2.國內某電商行業 
1）業務模式 
2）業務指標 
3）案例分析：回購率下滑；如何做好活動復盤 
3.金融信貸行業 
1）業務模式 
2）業務指標 
3）案例分析：逾期分析；如何制定風控策略 
4.家政行業 
1）業務模式 
2）業務指標 
3）案例分析 
5.旅游行業 
1）業務模式 
2）業務指標 
3）案例分析 
6.在線教育行業 
1）業務模式 
2）業務指標 
3）案例分析 
7．運營商行業 
1）業務模式 
2）業務指標 
3）案例分析 其他：汽車行業，零售行業，房地產行業…..

數據分析思維