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数字网络视角下的场景化数据分析实战 课程背景： 随着国家数字化转型战略的提出，企业必须对数字化转型潮流进行应对，面对企业进行数字化改造，各级员工是否具备根据工作业务场景进行数字化分析能力是决定员工是否能够适应新趋势完成个人数字化转变的重要条件，也是关系企业能否成功完成数字化变革的关键。 个人数字化转型首先面对的是传统关系网络向个人数字化网络的过渡，以此为基础进行数据分析思维的培养从而能够将数字化方法手段应用于相应工作场景。因此本课程从个人数字网络建立入手进行讨论，在建立个人数字网络的基础上，培养数据思维、掌握数据分析方法，面对各种业务场景中进行数据分析应用，这即是本课程讨论的核心内容。 课程收益： ● 建立数字网络尤其是个人数字网络的，掌握数字网络建立的方法和技巧； ● 理解数据思维并掌握数据思维培养方法，掌握建立数据思维框架的方法； ● 理解业务场景并抓住核心关键点，掌握各种业务场景下数据分析的方法和技巧，并能够举一反三，对新业务/场景进行分析。 课程时间：2天，6小时/天 课程对象：各行业基层管理人员（行政、技术等方面管理人员） 课程方式：案例+互动+测试+思考+练习+讨论+工具 课程模型：
课程大纲 第一讲：理解并利用个人数字网络 一、数字化网络对传统个人关系网络的冲击 1. 节点和连接构成了数字化网络 2. 网络视角分析场景状况的抓手 二、把自己打造成不可替代的数字网络节点 1. 构建稳固的中心性底层逻辑（把握节点中心性三个特点） 2. 搭建信息关系桥（占据网络重要空隙） 3. 成为适应企业发展变化的“穿越者”（锻炼切换能力） 案例：如何判断谁是微信大V 讨论：如何利用节点理论实现人生目标 三、善用数字网络连接建立可靠关系并打造高效协同团队 1. 建立同质的情感连接和异质的任务连接组建团队 2. 巧用强关系和弱关系建立团队的沟通和领导机制 3. 理解小世界网络建立团队外部资源的获取连接 案例：六度分隔现象 四、建设自己的有效数字网络 1. 打造优先连接成为高影响力的超级流量节点 2. 维护高质量的资源最大限度发挥效率 3. 建立自己的高级网络 4. 建设高韧性网络树立园丁式领导风格 5. 利用组织中的非正式网络为目标服务 6. 深入分析多模网络培养按需而动的数字化网络 7. 分析数字化网络中的圈层设计互动模式 案例1：大众点评的信息瀑布分析 案例2：影响力扩散模型分析 案例3：校友网络分析 案例4：布雷斯悖论 第二讲：培养数字网络中的数据思维 一、数据化工作管理的本质 1. 数据的四大类型 2. 让数据说话——理解数据产生的背景 二、建立数据思维的框架 1. 数据思维的起源 2. 数据思维框架拆解 1）数据思维的三种境界：没数、有数、驭数 2）三方面区别数据思维和大数据思维的关系 幸存者偏差案例：应该在什么地方加装装甲（注意防止幸存者偏差） a预测思维 b数学逻辑 c KPI思维 3）数据思维培养的四种方向 方向一：提升数字型感觉 方向二：建立平均回归原则 方向三：把握数据感觉 方向四：建立数据模型 4）数据思维培养五个步骤 第一步：问—业务问题转化为数据问题 第二步：拆—问题至细节的拆分 第三步：解—运用算法思维解决问题 第四步：谋—数据思维与科学人文思维的统一 第五步：现—可视化直观高效呈现 案例1：斯诺医生 案例2：汽车超速怎么调查 互动1：婚恋平台如何为客户服务的？ 互动2：这样吃Pizza亏了吗？ 测试：您的数商值是多少？ 思考：某个城市一年的外卖数量？ 第三讲：企业关键业务场景数据分析实战 一、业务发展战略分析 1. 分析思路 2. 相关战略分析方法的运用 1）外部环境分析利器——内外因素评价矩阵 2）层次分析法步骤：建立层次结构→准则比较→计算准则优先级→方案确定→检验 3）麦肯锡战略分析利器——GE矩阵 4）权重确定方法——权值因子判读/专家评分 5）变异系数法：平均分→标准差→变异系数 案例：如何找到钟意的他/她？ 二、投资分析 1. 预测分析法 1）预测原则 2）定性预测方法 3）定量预测方法：回归→假设检验 2. 收益分析法 1）理解现金流量表 2）静态经济评价 3）动态经济评价 3. 风险分析法 1）盈亏平衡分析 2）敏感性分析 3）概率分析 案例1：预测某电子产品的销售额 案例2：判断某项目是否可行 三、新产品研发分析 工具：用户需求分析KANO模型 1. 模型的四类属性 1）必备需求 2）一维需求 3）魅力需求 4）可有可无需求 2. 模型设计 3. 模型应用 案例：研发部门各种feature的开发顺序分析 四、营销分析 1. 分析思路 1）用户行为分析 2）4P营销组合法 3）营销效果评估 2. 聚类分析 1）聚类分析思路 2）层次聚类 3）迭代聚类 案例：用户消费习惯分析 3. 价格敏感度测试 工具：PSM模型 案例：某商品定价分析 4. 品牌知觉图分析 1）品牌知觉图 2）问题设置 3）数据分析 4）操作步骤 案例：某品牌知觉图 5. 定标比超分析 1）确定标杆 2）建立评价指标体系 3）比较、提出措施 案例：某产品渠道运营提升 6. 漏斗分析 7.AIDA模型 1）广告投放地点 2）广告投放内容 3）广告投放时段 案例：某产品广告方案 五、运营分析——流转地图运用 1. 流转地图5要素 1）横轴 2）流转节点 3）流转线段 4）流转数量 5）流转率 2. 三类流转地图——全域、平台、局部 3. 流转地图应用方式 1）评价效能 2）发现瓶颈 3）开辟新路 案例：某小程序电商运营整体提升 4. 绘制流转地图 1）选择业务目标，确定关键结果 2）结合关键结果，反推高价值行为 3）量化页面数据，排布流转节点 4）套用数据模型，补齐流转数据 练习：绘制本企业的流转地图 五、数据分析 确定问题→分解问题→评估问题→决策执行 案例：某公司旗舰产品销售提升
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