《追根溯源,精準(zhǔn)分析——數(shù)據(jù)思維在工作管理中的應(yīng)用》

  培訓(xùn)講師:魏凌睿

講師背景:
魏凌睿老師“互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn)專(zhuān)家18年IT/數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)管理實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)電子科大計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)碩士國(guó)際數(shù)據(jù)管理協(xié)會(huì)DAMA中國(guó)會(huì)員中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)CCF會(huì)員曾任:華為技術(shù)有限公司(世界500強(qiáng))|解決方案經(jīng)理曾任:諾基亞通信(世界500強(qiáng))| 詳細(xì)>>

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《追根溯源,精準(zhǔn)分析——數(shù)據(jù)思維在工作管理中的應(yīng)用》詳細(xì)內(nèi)容

《追根溯源,精準(zhǔn)分析——數(shù)據(jù)思維在工作管理中的應(yīng)用》
隨著國(guó)家“新基建”戰(zhàn)略的提出,數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)提上各個(gè)行業(yè)的日程,如何順應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型潮流,熟練運(yùn)用數(shù)據(jù)工具方法已經(jīng)成為企業(yè)數(shù)字化落地過(guò)程中員工必備能力,但是,根據(jù)場(chǎng)景選用適當(dāng)?shù)墓ぞ?、運(yùn)用適當(dāng)?shù)姆椒ㄌ幚頂?shù)據(jù)支撐決策從而提升工作管理的效率和效能,這是企業(yè)員工亟待解決的問(wèn)題。

如何培養(yǎng)形成數(shù)據(jù)思維,運(yùn)用相應(yīng)的數(shù)據(jù)工具方法幫助員工在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中能夠高效準(zhǔn)確收集數(shù)據(jù)、根據(jù)需求拆解數(shù)據(jù)、多角度分析數(shù)據(jù)、基于數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)決策和做出具備說(shuō)服力的呈現(xiàn),即是本課程要討論的數(shù)據(jù)思維的培養(yǎng)。


課程收益:

● 熟悉數(shù)據(jù)的定義、分類(lèi)及相關(guān)要素;

● 理解數(shù)據(jù)思維并掌握數(shù)據(jù)思維培養(yǎng)方法;

● 掌握數(shù)據(jù)從收集到拆解,再到分析和決策的閉環(huán)處理;

● 掌握靈活運(yùn)用數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行高效呈現(xiàn)技巧。


第一講:培養(yǎng)數(shù)據(jù)思維

一、數(shù)據(jù)化工作管理的本質(zhì)

1. 數(shù)據(jù)的四大類(lèi)型

2. 讓數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà)—挖掘數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景

3. 熱點(diǎn)數(shù)據(jù)方向—數(shù)據(jù)畫(huà)像

二、建立數(shù)據(jù)思維的框架

1. 數(shù)據(jù)思維的起源

2. 理解數(shù)據(jù)思維

1)數(shù)據(jù)思維的三種境界:沒(méi)數(shù)、有數(shù)、馭數(shù)

2)三方面區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)思維和大數(shù)據(jù)思維的關(guān)系

幸存者偏差案例:應(yīng)該在什么地方加裝裝甲(注意防止幸存者偏差)

a預(yù)測(cè)性

b數(shù)學(xué)邏輯性

c KPI性

3)數(shù)據(jù)思維培養(yǎng)的四種方向

方向一:提升數(shù)字型感覺(jué)

方向二:建立平均回歸原則

方向三:把握數(shù)據(jù)感覺(jué)

方向四:建立數(shù)據(jù)模型

4)數(shù)據(jù)思維培養(yǎng)五個(gè)步驟

第一步:?jiǎn)枺ㄊ占瘑?wèn)題)

第二步:拆(分解問(wèn)題)

第三步:解(分析問(wèn)題)

第四步:謀(制定方案)

第五步:現(xiàn)(匯報(bào)呈現(xiàn))

案例:斯諾醫(yī)生

案例:汽車(chē)超速怎么調(diào)查

互動(dòng)1:婚戀平臺(tái)如何為客戶(hù)服務(wù)的?

互動(dòng)2:這樣吃Pizza虧了嗎?

測(cè)試:您的數(shù)商值是多少?

思考:某個(gè)城市一年的外賣(mài)數(shù)量?



第二講:“問(wèn)”——高效且精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)收集方法

一、測(cè)量是數(shù)據(jù)收集的核心

1. 掌握測(cè)量方法

2. 提高測(cè)量信度

3. 保持測(cè)量效度(三個(gè)關(guān)鍵)—關(guān)聯(lián)性、結(jié)構(gòu)化、完備性

案例:某數(shù)據(jù)分析報(bào)告的信度效度分析

二、抽樣方法是數(shù)據(jù)收集的關(guān)鍵

1. 配額樣本和概率樣本

2. 選擇樣本量大小

3. 運(yùn)用非概率樣本

三、運(yùn)用數(shù)據(jù)收集工具-問(wèn)卷

1. 問(wèn)卷設(shè)計(jì)的三大原則

2. 圖尺度評(píng)量表的設(shè)計(jì)使用(評(píng)量表視圖)

練習(xí):這個(gè)針對(duì)用戶(hù)的問(wèn)卷該怎么設(shè)計(jì)?

3. 結(jié)構(gòu)化問(wèn)卷的設(shè)計(jì)使用

1)問(wèn)卷視圖

2)結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)要點(diǎn):分層設(shè)計(jì)、準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化、選擇關(guān)鍵

3)結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)流程

確定整體主題方向→分解主題→轉(zhuǎn)化主題為問(wèn)題

練習(xí):針對(duì)內(nèi)部人員的結(jié)構(gòu)化問(wèn)卷該怎么設(shè)計(jì)?

4. 隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)要點(diǎn)—費(fèi)希爾方法

案例:隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)——如何驗(yàn)證哪一種化肥有效?

討論:電飯煲實(shí)驗(yàn)的漏洞在哪里?



第三講:“拆”——思維導(dǎo)圖按需分解數(shù)據(jù)

一、思維導(dǎo)圖拆解數(shù)據(jù)

1. 思維導(dǎo)圖工具背后的重要思維

案例1:水平思維

案例2:垂直思維

2. 思維導(dǎo)圖運(yùn)用的結(jié)構(gòu)化

二、思維導(dǎo)圖變形之邏輯樹(shù),讓細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)為我所用

1. 邏輯樹(shù)的形成方式

1)自頂向下

2)自底向上

2. 遵循MECE原則

工具:邏輯樹(shù)視圖

練習(xí):如果利用邏輯樹(shù)分析建模形成過(guò)橋方案?



第四講:“解”——數(shù)據(jù)分析,尋找根源

一、數(shù)據(jù)分類(lèi)思維

1. 畫(huà)像思維準(zhǔn)確歸類(lèi)對(duì)象尋找規(guī)律

2. 不同維度進(jìn)行分類(lèi)分析

案例1:商業(yè)數(shù)據(jù)分類(lèi)

案例2:淘寶用戶(hù)數(shù)據(jù)分類(lèi)

案例3:多維度拆解某app數(shù)據(jù)從而評(píng)估推廣效果

二、數(shù)據(jù)對(duì)比(和誰(shuí)比、怎么比)

案例:雜志的效量提升

練習(xí):如何解讀周報(bào)



三、數(shù)據(jù)假設(shè)分析的流程

1. 麥肯錫圣經(jīng):大膽假設(shè),小心求證

2. 流程拆解分析:提出假設(shè)→收集證據(jù)→得出結(jié)論

案例:誰(shuí)是小偷?

四、尋找因果關(guān)系

1. 相關(guān)性

2. 先后順序

3. 非第三原則

4. 從關(guān)聯(lián)到因果

案例:辛普森悖論



第五講:“謀”——以分析數(shù)據(jù)為決策依據(jù)

一、把握概率決策方法

案例:獎(jiǎng)金應(yīng)該怎么分配?

練習(xí):分析攜帶病毒的概率是多大?

二、帕累托圖進(jìn)行分析決策

工具:帕累托圖視圖

案例:停電統(tǒng)計(jì)分析決策結(jié)果

練習(xí):利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行帕累托圖的決策

三、矩陣圖進(jìn)行分析決策

工具:矩陣圖視圖

案例:如何選拔合適人員

練習(xí):利用矩陣圖進(jìn)行買(mǎi)車(chē)決策分析

四、大數(shù)據(jù)分析決策方法

1. 聚類(lèi)方法工具

2. 決策樹(shù)

3. 回歸方法



第六講:“現(xiàn)”——完美數(shù)據(jù)呈現(xiàn)提升說(shuō)服力

視頻:少年派的數(shù)據(jù)可視化場(chǎng)景

一、基于Excel的數(shù)據(jù)可視化的傳統(tǒng)方法

1. 餅圖

2. 柱狀圖

3. 折線(xiàn)圖

4. 表格

二、數(shù)據(jù)可視化進(jìn)階方法

1. 點(diǎn)線(xiàn)數(shù)據(jù)可視化

2. 組合數(shù)據(jù)可視化

3. 玫瑰圖數(shù)據(jù)可視化

4. 關(guān)系數(shù)據(jù)可視化

5. 基于地圖的數(shù)據(jù)可視化

三、數(shù)據(jù)的指向性操作方法介紹

展示:可視化經(jīng)典圖

數(shù)據(jù)指向性問(wèn)題操作案例:

1)盜用平均數(shù)

2)忽略規(guī)模

3)短期波動(dòng)和長(zhǎng)期效應(yīng)

4)忽略變化原因

5)偷換概念

6)定義不一致

7)混淆對(duì)象

8)基數(shù)變換

 

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