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《数据思维及常用的数据分析方法》 姚瑞军 【课程背景】 如果你不能衡量，那么你就不能有效增长—— 彼得-德鲁克 数据无处不在，同时数据背后也蕴藏着无限的信息及洞察。历史上无数的重大发 现、企业的每一次飞跃，无一不是基于对数据的敏锐及探索。在企业的日常工作 中，数据同样繁多切重要，如市场数据、销售数据、员工满意度数据、产品调研 数据、客户投诉数据等等。 因此，数据分析不应该是一项专业技能，而是每个人都应该有的意识和能力。如 市场中的机会、流程中的问题、调研问卷中的洞察、成本结构中的隐患等等，都 需要我们通过数据去发掘，最终指导科学的决策。 本课程意在帮助大家全面建立对数据的敏锐度，从问题与机会两个角度教授一系 列方法及工具，让大家能够在错综复杂的信息和数据中找到能够指导工作与决策 的规律和洞察。 【课程收益】 了解常见的数据类型 提高对数据的敏锐度 能够把各种业务问题转化为数据视角 掌握数据思维下工作常用的数据分析方法 能够从数据中发现问题 能够从数据中找到机会 能够应对复杂的多组交叉数据信息 在数据分析的基础上指导工作决策 能够清晰地沟通数据分析的成果 【课程特色】干货，实战，解决问题，逻辑清晰，解决实际问题 【课程对象】(非专业数据分析人士的数据思维) 经常面对各种数据的员工 需要进行市场分析/客户分析/战略分析的员工 需要进行运营分析/绩效分析的员工(包括后台职能部门) 团队/部门负责人 所有需要提升数据分析能力的员工 【课程时间】6-12小时 【课程大纲】 一、什么是数据思维？ 1.建立彻底的数据思维方式 1）数据是人类生存的基本需求 2）运用数据可以超越表象看到真实的商业世界 2.实际工作当中使用数据的4层境界 1）解读数据 2）基本的数据分析方法 3）综合技能 4）高级分析技能和IT系统（专业人士） 二、第一步：定义问题明确现实与目标的差距 1）定义问题 2）确认假设 3）选取数据指标 4）搜集用户数据 5）不断迭代对于问题的定义，锁定真正问题 三、第二步：分析数据，锁定问题的关键 1、5W2H分析 2、逻辑树分析 3、行业分析 4、多维度拆解分析 5、对比分析 6、假设检验分析 7、相关性分析 8、群组分析 9、漏斗分析 四、第三步：制定对策，用数据讲故事 1. 解决问题的故事 2. 把解决问题的过程展现出来 3. 在组织中使用数据的价值和难点
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