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培训对象：1、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 什么数据师需要具备的基本技能； ² 各部门数据实战；
第一期2天培训课程大纲： | 单元 | | | | | 1、 数源思维不等于数据思维 2、 数据思维不等于数学逻辑 3、 数据思维不等于KPI思维 4、 数据思维养成的四部曲 1） 数据导向定义 2） 拆分转换简化问题 3） 推理分析构建结论 4） 谋划方案驱动业务 | | | 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 | | | 1） 定义问题：常犯的错误有哪些 2） 分解问题：该如何分析？ 3） 数据采集： 3.1）该采集哪些数据？为什么？ 3.2）如何提升采集数据的效率 4） 评估问题：评估问题常见的错误有哪些 5） 解决问题：如何更完善的对问题进行解决 | | | 1. 分解问题需要掌握的思维方法 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） 7） 假设法 8） 二八法 | | | 数据驱动的业务增长策略 1.1 数据洞察与业务机会识别 1.2 数据驱动的产品创新与优化 数据驱动的业务增长实践案例 2.1 企业业务增长的成功案例分享 2.2 数据驱动业务增长的挑战与解决方案 | | | 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 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 | | | 1.1 数据收集、清洗和预处理的方法和技巧 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 4. 讨论课题：如何选择合适的 数据分析工具和平台？ |
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