【数据分析】《数字化时代下的数据分析思维》
【数据分析】《数字化时代下的数据分析思维》详细内容
【数据分析】《数字化时代下的数据分析思维》
数据分析思维
【课程背景】
数据分析,是当下数字化时代企业经营的关键。伴随着产业数字化的逐渐深入,各行各业都需要借助数据分析来指导企业经营。与传统的数据分析不同的是,数字化时代,依托云计算、大数据和AI等技术,以数字化产品为中心,以实际物理世界的业务场景为蓝本,云化线上,我们可以拥有更好、更简易的方法来获得数据、分析数据,这是在数据分析的历史上是一大转折。
今天,随着数字化改革的深入,各行各业都已经开始使用数字化工具来提升企业业务运营的效率。如何根据业务和运营理念构建数据模型,如何采用科学合理的方法对数据进行采集、分析和处理,是当前企业存在的主要问题。
【课程收获】
了解数字化时代数据分析的价值、底层逻辑和应用场景
了解当前工业互联网、产业互联网和消费互联网数据分析的应用领域和核心思想
掌握消费互联网(电商)用于提升销售的数据分析的方法
掌握产业互联网(农业、旅游、教育、服务业等)数据分析的应用场景及主要方法
【课程内容】
模块
主题
内容
1
数字化时代的数据分析
(1小时)
数据分析的价值
业务战略调整
商业模式变革
业务效率提升
组织结构优化
数字化时代的数据分析方法
底层的逻辑
实现的途径——中台战略
核心要素——影响要素、数据采集、数据模型、算法
产业数字化与数据分析
产业业务场景——研发生产、仓储物流、营销销售、客户服务
业务指标与数据模型
数据分析的意义——正常与优化迭代
2
数据分析的主要应用领域及核心指导思想
(0.5小时)
工业互联网(工业数字化)
数字孪生与数字工厂
数据采集与监控
数据分析与应用
产业互联网(产业数字化)
产业互联网数字化的意义
数据模型与数据采集
指标与数据分析
消费互联网(电商)
消费互联网数据分析的意义
业绩增长的模型
指标与数据分析
3
消费互联网
(2小时)
分析的意义
制定和实现销售目标业绩
优化要素
制定策略
业绩增长模型及业务指标
渠道模型:S=Σs(1~n)
流量模型(漏斗模型):S=UV(流量)*CVR(转化率)*P(客单价)
增长黑客(AARRR):S=N*P=S1(新客户)+S(老客户)+S3(老带新)
(包括了:漏斗模型+RFM模型+裂变模型)
分布模型:S=n*s(标准经营单位)
数据来源
渠道结构
终端结构
区域结构
硬件结构
用户结构
数据分析方法
目标分解
检验假设:单因子变量和AB法
对比分析
MVP最小可行性分析
4
产业互联网
(1.5小时)
分析的意义
提升业务效率
创新商业模式
优化组织结构
提升业务效率
精益生产
降低库存
布局网点
加速周转
客户满意
创新商业模式
用户数据采集
用户画像数据分析
需求分析
供给侧重构
确定商业模式
优化组织结构
内部传统业务的人效
数字化转型下人效分析
明确新型组织结构
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