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中國企業(yè)培訓(xùn)講師
數(shù)據(jù)分析賦能科學(xué)決策
發(fā)布時間:2025-04-16 14:39:36
 
講師:楓影 瀏覽次數(shù):2935

課程描述INTRODUCTION

· 全體員工

培訓(xùn)講師:楓影    課程價格:¥元/人    培訓(xùn)天數(shù):1天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

數(shù)據(jù)分析決策課程

【課題背景】
數(shù)據(jù)分析是可以給到日常業(yè)務(wù)人員和管理人員實現(xiàn)業(yè)務(wù)提效和科學(xué)決策以支撐。伴隨數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入,越來越多的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)有了可以更多數(shù)據(jù)可供工作使用,但如何對如此諸多的數(shù)據(jù)做好數(shù)據(jù)分析,能夠支撐業(yè)務(wù)和管理,就要研究數(shù)據(jù)分析的思維和方法,從底層原理和工具的應(yīng)用等方面掌握數(shù)據(jù)分析的方法。

【參與人員】
本課程適宜于:全體成員

【學(xué)員收獲】
了解數(shù)據(jù)分析的價值
了解數(shù)據(jù)分析在全價值鏈的應(yīng)用
掌握數(shù)據(jù)分析的方法
理解數(shù)據(jù)部門與業(yè)務(wù)部門的協(xié)同的重要性

【課程大綱】
數(shù)據(jù)分析的價值與意義
優(yōu)秀的企業(yè)都在在每一個關(guān)鍵節(jié)點做出了科學(xué)判斷
科學(xué)判斷的本質(zhì)是對復(fù)雜事物(數(shù)據(jù))的一種分析
做什么?——方向
怎么做?——策略
怎么做才能做得更好?——方法技巧
相比于傳統(tǒng)經(jīng)驗決策,數(shù)據(jù)決策的特點
經(jīng)驗本質(zhì)也是數(shù)據(jù),但卻是主觀的、片面的、歷史的數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù),具有客觀性、即時性、全面性
相比傳統(tǒng)經(jīng)驗的決策,更加科學(xué)
數(shù)據(jù)分析賦能科學(xué)決策的基本原理
(1)定義問題——提出一個好問題
(2)數(shù)據(jù)模型——對一個問題的多維度思考
(3)數(shù)據(jù)采集——從各個渠道獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)
(4)數(shù)據(jù)分析——使用一定的數(shù)據(jù)分析方法得出結(jié)論
(5)形成判斷——對初始的問題作出接下來的行動決策
【案例】上海清美C2M數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析在全價值鏈的應(yīng)用
業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)的關(guān)系
業(yè)務(wù)是數(shù)據(jù)的來源
數(shù)據(jù)反映業(yè)務(wù)運行狀況,并反過來指導(dǎo)業(yè)務(wù)
實體產(chǎn)業(yè)常見的業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用
C2M,借助需求數(shù)據(jù),敏捷性創(chuàng)新產(chǎn)品
【案例】元氣森林的產(chǎn)品創(chuàng)新
IMS,依托ERP、MES、PLM等系統(tǒng)數(shù)據(jù)展開智能化精細(xì)化排產(chǎn)
【案例】上海清美面包的定制化生產(chǎn)
ILS,依托智能物聯(lián)數(shù)據(jù)和AI建模,實現(xiàn)智慧物流體系
【案例】上海洋山港碼頭智慧物流
品牌與市場,基于目標(biāo)用戶數(shù)據(jù)展開品牌細(xì)分與精準(zhǔn)市場營銷
【案例】瑞幸咖啡的精準(zhǔn)市場投放
消費者體驗,依托消費者數(shù)據(jù)展開個性化場景設(shè)計
【案例】成都大悅城基于用戶數(shù)據(jù)展開個性化場景搭建
渠道數(shù)字化,依托渠道數(shù)據(jù)分析,展開對渠道的精細(xì)化管理賦能
【案例】美的D2C的渠道數(shù)字化與數(shù)據(jù)分析
用戶運營,基于SCRM數(shù)據(jù),展開對用戶的精細(xì)化運營
【案例】中國移動的客戶數(shù)據(jù)分析在用戶運營方面的應(yīng)用
構(gòu)建數(shù)據(jù)共享中心,實現(xiàn)整個業(yè)務(wù)場景的協(xié)同運營效率提升
一體化大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)
基于用戶需求為中心的數(shù)據(jù)調(diào)用
數(shù)據(jù)分析的流程、方法
定義問題
定義業(yè)務(wù)模型
與業(yè)務(wù)專家深度溝通,構(gòu)建初步數(shù)據(jù)分析模型
把業(yè)務(wù)模型融入算法
數(shù)據(jù)獲取
外部數(shù)據(jù):網(wǎng)站或爬蟲
內(nèi)部數(shù)據(jù):原始錄入、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)
數(shù)據(jù)使用分類:建模數(shù)據(jù)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)處理
(1)數(shù)據(jù)處理的內(nèi)容
數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)補充
定義主數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)
(2)完成數(shù)據(jù)的清晰和補充
去重復(fù)
查補缺
檢查數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性
(3)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理
常用函數(shù)(加總求和、計數(shù)、平均、最值、排序、乘積、除余、取整)
邏輯運算(if、iferror、and、or)
文本編輯(文本提取、文本查找、文本替換、文本轉(zhuǎn)換及合并)
引用與查找(vlookup、hlookup、lookup、indirect、index、match)
做好數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析內(nèi)容
描述性分析
推斷性分析
預(yù)測性分析
借助工具實現(xiàn)以上分析
對比分析:柱形圖
結(jié)構(gòu)分析:餅狀圖
趨勢預(yù)測分析:折線圖+柱形圖
借助BI生成相應(yīng)的數(shù)據(jù)看板
做出決策
背景介紹和問題描述
定義問題,并進(jìn)行相關(guān)性分析
數(shù)據(jù)分析報告的呈現(xiàn)
提出下一步行動計劃
數(shù)據(jù)分析落地要領(lǐng)與一些誤區(qū)
數(shù)據(jù)分析整體定位用來支撐業(yè)務(wù)發(fā)展
系統(tǒng)需要獲取哪些數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)運營模型有關(guān)
業(yè)務(wù)做數(shù)據(jù)分析,需要真實有效的數(shù)據(jù)支撐
業(yè)務(wù)部門需要做主導(dǎo)、數(shù)據(jù)部門要保障數(shù)據(jù)的價值性
落地流程與要領(lǐng)
明確要先數(shù)字化的業(yè)務(wù)場景(比如營銷、原料、生產(chǎn)等)
創(chuàng)建數(shù)據(jù)中臺基座
數(shù)據(jù)部門與業(yè)務(wù)部門明確相關(guān)的子系統(tǒng)(比如ILS、IMS、ERP、SCRM等)
數(shù)據(jù)部門與業(yè)務(wù)部門根據(jù)業(yè)務(wù)模型創(chuàng)建主數(shù)據(jù)管理
創(chuàng)建數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)(物聯(lián)網(wǎng)+互聯(lián)網(wǎng)+手工輸入)
形成商業(yè)BI數(shù)據(jù)看板
業(yè)務(wù)部門借助相關(guān)BI數(shù)據(jù)看板分析業(yè)務(wù)
數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)業(yè)務(wù)運營的基本認(rèn)知
數(shù)據(jù)產(chǎn)品的建設(shè)是一個長期動態(tài)的過程
數(shù)據(jù)產(chǎn)品的構(gòu)建與業(yè)務(wù)的變革休戚相關(guān)
業(yè)務(wù)人員能否發(fā)揮數(shù)據(jù)價值在于是否能夠具備業(yè)務(wù)模型構(gòu)建的能力

數(shù)據(jù)分析決策課程


轉(zhuǎn)載:http://www.moqiwei.com/gkk_detail/321480.html

已開課時間Have start time

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    參加課程:數(shù)據(jù)分析賦能科學(xué)決策

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開戶行:中國銀行股份有限公司上海市長壽支行
帳號:454 665 731 584
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