课程大纲

数据驱动思维的基础

  1. 数据在组织中的作用
  • 数据作为运营和战略决策的支持
  • 数据驱动与直觉驱动组织的对比
  • 处理数据时的常见陷阱

2. 数据来源与特征

  • 交易数据、运营数据和参考数据
  • 内部和外部数据
  • 结构化和非结构化数据

3. 数据质量及其对决策的影响

  • 完整性、一致性、及时性和准确性
  • 典型的数据质量问题
  • 错误数据对分析结论的影响

4. 基本数据分析技术

  • 描述性分析
  • 比较分析
  • 趋势和季节性分析
  • 数据细分

5. KPI与业务指标

  • KPI与指标的区别
  • 选择正确的指标
  • KPI过载的陷阱(过多的指标)

 

洞察与业务建议

  1. 解释分析结果
  • 数据的业务背景
  • 区分相关性与因果关系
  • 识别模式与异常

2. 高级分析方法

  • 情景分析
  • 根本原因分析(RCA)
  • 基于不完整数据的推断

3. 数据可视化

  • 清晰可视化的原则
  • 为数据类型选择正确的格式
  • 呈现结果时的常见错误

4. 制定洞察

  • 定义业务洞察
  • 从数据到结论
  • 逻辑洞察的结构

5. 数据驱动建议

  • 将数据与业务背景结合
  • 建议的风险与局限性
  • 向决策者传达建议

 

要求

  • 基本掌握Microsoft Excel或类似电子表格工具。
  • 有处理业务或运营报告的经验。
  • 具备描述性统计的基本知识者优先。

    受众

  • 业务和系统分析师。
  • 顾问和战略专家。
  • 做出数据支持决策的经理和团队领导。
  • 报告和商业智能(BI)专家。
 14 小时

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