AI時代下的數(shù)據(jù)分析驅動業(yè)務增長

  培訓講師：李勇

講師背景：
李勇——華為背景互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運營專家-山東大學研究生計算機專業(yè)10多年互聯(lián)網(wǎng)電商平臺運營實戰(zhàn)經(jīng)驗10多年企業(yè)管理與培訓經(jīng)驗上海鯨工網(wǎng)COO易車配網(wǎng)絡產(chǎn)品VP互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品及運營專家互聯(lián)網(wǎng)營銷與策劃專家國際職業(yè)培訓師行業(yè)協(xié)會認證高級講師曾就職于：華 詳細>>

李勇
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AI時代下的數(shù)據(jù)分析驅動業(yè)務增長詳細內容

AI時代下的數(shù)據(jù)分析驅動業(yè)務增長



培訓對象：互聯(lián)網(wǎng)時代，希望學習數(shù)據(jù)分析的人士；





課程時間：1天培訓





課程背景：



數(shù)字化時代已來，數(shù)據(jù)分析到底在數(shù)字化里處在什么位置？數(shù)據(jù)湖，數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)中臺，數(shù)據(jù)調用，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)標簽化，數(shù)據(jù)驅動分別又在企業(yè)數(shù)字化轉型中具備什么意義？而這其中最最關鍵的數(shù)據(jù)分析結果是否有效、是否能體現(xiàn)應有的價值，有時關系著企業(yè)經(jīng)營的成敗，但到底該如何確保數(shù)據(jù)分析的結果是有效的呢?本課程通過“案例+方法+實戰(zhàn)”的方式為數(shù)據(jù)分析人員提供全面、實用的理論指導和豐富、有效的講解。本課程系統(tǒng)、詳細地介紹了數(shù)據(jù)分析知識的框架，分別從數(shù)據(jù)分析的類型、數(shù)據(jù)分析的作用、數(shù)據(jù)分析的步驟等多個方面講解了一名合格的數(shù)據(jù)分析人員必須掌握的知識與技能。





課程收益：



培訓完結后，學員能夠：



2 企業(yè)為什么要做數(shù)據(jù)分析？



2 什么數(shù)據(jù)師需要具備的基本技能；



2 了解數(shù)據(jù)分析的基本方式和方法；



2 各部門數(shù)據(jù)實戰(zhàn)；







課程大綱：





























































































單元





大綱





內容





單元一





數(shù)據(jù)分析人員應該具備的思維模型





1. 你要解決的這個數(shù)據(jù)是個真需求還是個偽需求？



2. 怎樣利用客戶思維洞察用戶數(shù)據(jù)需求？



3. 如何養(yǎng)成數(shù)據(jù)思維做好日常分析工作？





單元二





數(shù)據(jù)分析師該如何確認客戶需求：數(shù)據(jù)價值表





1、 數(shù)據(jù)的價值列表



2、 數(shù)據(jù)價值列表的依據(jù)分析



3、 學會用用戶旅程地圖來劃分數(shù)據(jù)列表





單元三





數(shù)據(jù)分析的步驟





1. 什么是數(shù)據(jù)分析？



2. 數(shù)據(jù)分析的四大步驟



1） 定義問題：常犯的錯誤有哪些



2） 分解問題：該如何分析？



3） 評估問題：評估問題常見的錯誤有哪些



4） 解決問題：如何更完善的對問題進行解決





單元四





分解問題中需要掌握的思維和方法





1. 分解問題需要掌握的思維方法



1） 結構化思維



2） 公式化思維



3） 業(yè)務化思維



2. 分解問題中需要掌握的具體方法



1） 對比分析（查看數(shù)據(jù)差距）



2） 多維對比法（擁有較多維度數(shù)據(jù)）



3） 象限分析法（更好的做好策略）



4） 漏斗分析法（業(yè)務關鍵流程）



5） 杜邦分析法（企業(yè)財務經(jīng)營數(shù)據(jù)分析）



6） 指數(shù)法（對于不好衡量的數(shù)據(jù)分析）



7） 假設法



8） 二八法





單元五





數(shù)據(jù)分析的可視化分析以及如何撰寫數(shù)據(jù)分析報告





1. 數(shù)據(jù)高效展示的方法



1） 數(shù)據(jù)可視化



2） 數(shù)據(jù)形象化



2. 數(shù)據(jù)展示中的誤區(qū)



1） 界面凌亂



1. 數(shù)據(jù)展示手法單一



3. 規(guī)范的數(shù)據(jù)分析報告包含了哪幾部分？



4. 寫分析報告應該注意的事項



1） 圖文并茂，標題統(tǒng)一



2） 一定要有明確結論



3. 一定要有建議或者解決方案





單元五





AI時代的數(shù)據(jù)分析挑戰(zhàn)與應對方法





4. AI時代數(shù)據(jù)分析的新特點和新要求



1.1 大數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)、多維數(shù)據(jù)等的特點和挑戰(zhàn)



1.2 用戶行為分析和預測的新方法和新技術



5. AI時代數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)和應對方法



2.1 如何處理和分析海量數(shù)據(jù)？



2.2 如何保證數(shù)據(jù)分析的準確性和可靠性？



案例：某電商公司利用AI技術進行數(shù)據(jù)分析的實踐



1. 討論課題：如何結合業(yè)務場景進行有針對性的數(shù)據(jù)分析？





單元六





AI時代的數(shù)據(jù)分析方法與工具使用





1.AI時代的數(shù)據(jù)分析方法和流程



1.1 數(shù)據(jù)收集、清洗和預處理的方法和技巧



1.2 數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和深度學習在數(shù)據(jù)分析中的應用



2.AI時代的數(shù)據(jù)分析工具和實踐



2.1 常用數(shù)據(jù)分析工具和平臺介紹



2.2 利用數(shù)據(jù)分析工具進行實際案例分析和操作演練



案例：某金融公司利用數(shù)據(jù)分析工具提升業(yè)務效果的實踐



6. 討論課題：如何選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具和平臺？







 

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【背景介紹】隨著科技進一步發(fā)展，政企客戶市場迎來的新的機遇，伴隨著中國消費升級與技術不斷進步，以云業(yè)務為代表的創(chuàng)新業(yè)務迎來的難得的發(fā)展機遇。抓住云業(yè)務發(fā)展的風口，迅速在政企客戶市場取得云業(yè)務的發(fā)展商機，成為當前非常重要的一項工作。但由于目前客戶經(jīng)理已經(jīng)習慣的傳統(tǒng)業(yè)務的銷售模式，而云業(yè)務銷售無論從客戶群的選擇，到需求的確立，銷售的達成與傳統(tǒng)業(yè)務相比都有著巨大的

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