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《数据分析思维及方法》 【课程背景】 随着大数据技术逐步在企业端应用，越来越多的企业在利用数据技术提升管理效率和决策的科学性，数据分析技能成为了企业从业者的基本技能要求。本教程为从事企业经营数据分析工作的人员以及企业中的高层管理者提供数据分析的思路和方法，从而在工作中更好的完成工作，取得更好的成绩。 【课程收益】 培训完结后，学员能够： ² 了解企业中的数据 ² 了解数据分析的思维模式 ² 了解数据分析的方式方法 ² 能够通过数据分析解决实际的问题 【课程对象】对数据分析需要的人员 【课程时长】5天 (6小时/天） 【课程大纲】 | 单元 | | | | | 1. 数字经济开始，数据成为核心生产力资源 2. 数据分析是数字化转型的最佳切入点 3. 数据分析的作用与价值 4. 数据分析的基本思路 5. 数据分析的基础模型 6. 数据分析与业务结合的思维模式 7. 数据分析数据的处理 8. 数据分析思路、步骤 9. 数据分析的关键点 10. 数据分析常见类型 11. 数据分析思维模式 12. 数据分析思维培养方式 13. 数据敏感度的培养方式 | | | 1. 数据分析的基础--数据分析指标 2. 数据分析指标的建立方法 3. 指标体系与业务运营 4. 数据分析指标体系的价值 5. 指标体系建立模型及案例 6. 指标体系的建立方法和过程 7. 业务分析框架与业务管控 | | | 1. 数据分析工具介绍 2. 分析方法（每个方法结合案例） 1) 5W2H分析方法 2) 逻辑树分析方法 3) 行为分析方法 4) 多维度拆解分析方法 5) 对比分析方法 6) 假设检验分析方法 7) 相关分析方法 8) 群组分析方法 9) 漏斗分析方法 3. 用数据分析解决工作中的问题 4. 实际分析案例 | | | 1. Excel基础使用功能 2. Excel数据处理 3. Excel统计分析函数使用 4. Excel透视表 | | | 1. 数据的概念 2. 数据的分类和类型 3. 数据的结构 4. 数据的有效性 5. 数据预处理与数据清洗 6. 数据治理介绍 7. 数据治理在当下数字化时代的价值 8. 数据治理中出现的问题 9. 数据治理体系框架介绍 10. 数据资产、标签和平台的建立 11. 数据的获取方式 | | | 1. 数据分析可视化的价值 2. 数据分析可视化的关键点 3. 常见的图表类型、应用与实现 1) 散点图 2) 折线图 3) 柱形图和直方图 4) 饼图 5) 面积图 6) 雷达图 7) 漏斗图 8) 迷你图（Excel） 9) 透视图与数据看板（Excel版） 4. 高级图表类型、应用与实现 1) 树型图 2) 桑基图 3) 热力图 4) 关联图 5) 箱线图 6) 标靶图 7) 词云图 8) 地理图 5. 商业智能BI介绍 | | | 1. 用描述统计学说明业务 1) 集中量数 2) 权重预估 3) 数据分布 4) 用Excel进行统计学 2. 用概率统计学预测业务 1) 概率的世界 2) 概率分布 3) 假设检验 4) AB测试 3. 时间序列 4. 为什么会被统计学欺骗 5. 数据分析与机器学习 |
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