《数据赋能》
公司管理人员的数据分析通识课【课程背景】麦肯锡报告指出，企业 数字化转型失败率高达80%，很大的原因就和认知、组织适配有关，而不是技术和设备。组织适配 一方面要重构公司组织，另 一方面就要培养拥有数字分析能力的员工，本课程就是给中层员工讲的 数据分析课，从而给组织赋能。 ² 提升认知：通过各种维度的数据展现，可以帮你认知用户、挖掘新用户。 ² 发现问题：通过数据可指导业务人员发现问题，从而解决问题 ² 评估效果：解决完毕后如何评估？这仍然用数据说话。 如何做到？ 我们不能单纯地学习互联网 数据分析知识，而要结合业务、底层逻辑来学习，从而学以致用。同时应理解， 数据分析是分析问题的一个环节，我们不仅仅需要学习 数据分析，还要学会 系统思考。本课程就是围绕这些逻辑构建的。 而本课程的与其他课程不同之处在于：① 延续了本人畅销书的风格，即分模块、分层级、分步骤地讲解，且注重工作场景的细节呈现。② 老师跨界服务过硬件、安全、传统企业和头部互联网企业，因此可更好地运用 数据分析经验。 Ø 能避开常见的数据实施和调查误区 Ø 学会用数据发现问题、增进认知和评估业绩 【课程对象】销售经理/总监，客服经理/总监, 运营经理/总监等一线管理人员 【课程特色】 注重实战、不要编程基础、不讲无用知识、通俗易懂【课程时间】1-2天（6小时/天） 【课程大纲】一、为什么数据能力是必备技能1. 新时代下的管理和业务困惑 二、业务指标的全景地图1. 常见的数据指标有哪些？ 2. 选择数据指标的基本原则 3. 什么是数据指标体系？ 三、数据的分析方法有哪些？1. 基础逻辑分析方法：5W1H、逻辑树分析法 2. 统计学分析方法：对比、假设、相关度和群组分析法 3. 互联网分析方法：RFM、AARRR、漏斗分析方法 4. 统计学分析方法：决策树、K近领法、线性回归 四、 用数据分析解决问题4. 如何分析业务原因？ 5. 进行改善和评估效果 两个工具：A/B测试和用户画像 五、 如何快速有效地获得数据1. 日常数据访谈如何做？ 2. 数据调查的问卷设计？ 3. 如何用互联网获得数据？ 六、将数据分析用于各行各业
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