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數據分析技能課程

培訓對象：
1、互聯網時代，希望學習數據分析的人士；

課程背景：
 數字化時代已來，數據分析到底在數字化里處在什么位置？數據湖，數據倉庫，數據中臺，數據調用，數據分析，數據標簽化，數據驅動分別又在企業數字化轉型中具備什么意義？而這其中最最關鍵的數據分析結果是否有效、是否能體現應有的價值，有時關系著企業經營的成敗，但到底該如何確保數據分析的結果是有效的呢-本課程通過“案例+方法+實戰”的方式為數據分析人員提供全面、實用的理論指導和豐富、有效的講解。本課程系統、詳細地介紹了數據分析知識的框架，分別從數據分析的類型、數據分析的作用、數據分析的步驟等多個方面講解了一名合格的數據分析人員必須掌握的知識與技能。

課程收益：
培訓完結后，學員能夠：
-了解什么是數字化轉型？
-什么是數字化轉型中的數據湖，數據中臺，數據分析，數據標簽化，數據驅動業務增長，數據可視化；
-了解數據分析的基本方式和方法；
-各部門數據實戰；

培訓課程大綱：
單元大綱內容
單元一企業為什么要做數字化轉型
1.指導企業更好的做好客戶體驗
1）什么是客戶？
2）什么是體驗？
3）數字化中的客戶體驗到底解決了什么問題？
2.降本增效提質保全
1）提高的是*效率，而不是相對效率
3.有效解決企業的決策
1）提高了決策的效率
2）提高了決策的質量
單元二企業數字化轉型到底該如何實施和執行
1.階段一：全量全要素的鏈接
2.階段二：數字化流程的演練
1）要有業務模型；何謂業務模型？何謂數據模型？
2）數據要在線和實時
3）要貫穿人和設備
3.階段三：數字化業務提煉
1）有價值導向的業務
2）價值一定要閉環
4.階段四：數字化生態構建
單元三數據湖，數據中臺，數據分析，數據治理的意義和概念
1.什么是數據湖？數據中臺？數據分析？數據治理？
2.數據分析處在何種位置？
3.指標標簽和數據標簽的不同
單元四數據分析師需喲具備哪些技能
1.掌握基本的理論知識
1）統計學
2）市場研究學
2.掌握數據思維的模型
單元四數據分析的步驟
1.什么是數據分析？
2.數據分析的四大步驟
1）定義問題：常犯的錯誤有哪些
2）分解問題：該如何分析？
3）評估問題：評估問題常見的錯誤有哪些
4）解決問題：如何更完善的對問題進行解決
單元五分解問題中需要掌握的思維和方法
1.分解問題需要掌握的思維方法
1）結構化思維
2）公式化思維
3）業務化思維
2.分解問題中需要掌握的具體方法
1）對比分析（查看數據差距）
2）多維對比法（擁有較多維度數據）
3）象限分析法（更好的做好策略）
4）漏斗分析法（業務關鍵流程）
5）*分析法（企業財務經營數據分析）
6）指數法（對于不好衡量的數據分析）
7）假設法
8）二八法
單元六常見的數據分析的指標樹
1.指標邏輯樹的劃分
1）從KPI指標開始
2）從營銷/管理模型開始
2.常用的邏輯樹模型介紹
1）企業外部環境（PEST分析法）
2）用戶消費者行為分析（5W2H分析法）
3）公司整體經營情況分析（4P理論）
4）業務問題專題分析（邏輯樹分析法）
5）用戶使用行為研究（行為分析法）
單元七數據分析的可視化分析以及如何撰寫數據分析報告
1.數據高效展示的方法
1）數據可視化
2）數據形象化
2.數據展示中的誤區
1）界面凌亂
1.數據展示手法單一
3.規范的數據分析報告包含了哪幾部分？
4.寫分析報告應該注意的事項
1）圖文并茂，標題統一
2）一定要有明確結論
3）一定要有建議或者解決方案

數據分析技能課程