AI时代下的数据分析驱动业务增长

  培训讲师：李勇

讲师背景：
李勇——华为背景互联网产品运营专家-山东大学研究生计算机专业10多年互联网电商平台运营实战经验10多年企业管理与培训经验上海鲸工网COO易车配网络产品VP互联网产品及运营专家互联网营销与策划专家国际职业培训师行业协会认证高级讲师曾就职于：华 详细>>

李勇
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AI时代下的数据分析驱动业务增长详细内容

AI时代下的数据分析驱动业务增长



培训对象：互联网时代，希望学习数据分析的人士；





课程时间：1天培训





课程背景：



数字化时代已来，数据分析到底在数字化里处在什么位置？数据湖，数据仓库，数据中台，数据调用，数据分析，数据标签化，数据驱动分别又在企业数字化转型中具备什么意义？而这其中最最关键的数据分析结果是否有效、是否能体现应有的价值，有时关系着企业经营的成败，但到底该如何确保数据分析的结果是有效的呢?本课程通过“案例+方法+实战”的方式为数据分析人员提供全面、实用的理论指导和丰富、有效的讲解。本课程系统、详细地介绍了数据分析知识的框架，分别从数据分析的类型、数据分析的作用、数据分析的步骤等多个方面讲解了一名合格的数据分析人员必须掌握的知识与技能。





课程收益：



培训完结后，学员能够：



² 企业为什么要做数据分析？



² 什么数据师需要具备的基本技能；



² 了解数据分析的基本方式和方法；



² 各部门数据实战；







课程大纲：





























































































单元





大纲





内容





单元一





数据分析人员应该具备的思维模型





1. 你要解决的这个数据是个真需求还是个伪需求？



2. 怎样利用客户思维洞察用户数据需求？



3. 如何养成数据思维做好日常分析工作？





单元二





数据分析师该如何确认客户需求：数据价值表





1、 数据的价值列表



2、 数据价值列表的依据分析



3、 学会用用户旅程地图来划分数据列表





单元三





数据分析的步骤





1. 什么是数据分析？



2. 数据分析的四大步骤



1） 定义问题：常犯的错误有哪些



2） 分解问题：该如何分析？



3） 评估问题：评估问题常见的错误有哪些



4） 解决问题：如何更完善的对问题进行解决





单元四





分解问题中需要掌握的思维和方法





1. 分解问题需要掌握的思维方法



1） 结构化思维



2） 公式化思维



3） 业务化思维



2. 分解问题中需要掌握的具体方法



1） 对比分析（查看数据差距）



2） 多维对比法（拥有较多维度数据）



3） 象限分析法（更好的做好策略）



4） 漏斗分析法（业务关键流程）



5） 杜邦分析法（企业财务经营数据分析）



6） 指数法（对于不好衡量的数据分析）



7） 假设法



8） 二八法





单元五





数据分析的可视化分析以及如何撰写数据分析报告





1. 数据高效展示的方法



1） 数据可视化



2） 数据形象化



2. 数据展示中的误区



1） 界面凌乱



1. 数据展示手法单一



3. 规范的数据分析报告包含了哪几部分？



4. 写分析报告应该注意的事项



1） 图文并茂，标题统一



2） 一定要有明确结论



3. 一定要有建议或者解决方案





单元五





AI时代的数据分析挑战与应对方法





4. AI时代数据分析的新特点和新要求



1.1 大数据、实时数据、多维数据等的特点和挑战



1.2 用户行为分析和预测的新方法和新技术



5. AI时代数据分析的挑战和应对方法



2.1 如何处理和分析海量数据？



2.2 如何保证数据分析的准确性和可靠性？



案例：某电商公司利用AI技术进行数据分析的实践



1. 讨论课题：如何结合业务场景进行有针对性的数据分析？





单元六





AI时代的数据分析方法与工具使用





1.AI时代的数据分析方法和流程



1.1 数据收集、清洗和预处理的方法和技巧



1.2 数据挖掘、机器学习和深度学习在数据分析中的应用



2.AI时代的数据分析工具和实践



2.1 常用数据分析工具和平台介绍



2.2 利用数据分析工具进行实际案例分析和操作演练



案例：某金融公司利用数据分析工具提升业务效果的实践



6. 讨论课题：如何选择合适的数据分析工具和平台？







 

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