【课程背景】
随着信息化、智能化的快速发展，各类行业与信息技术的融合交汇引发了数据的迅猛增长。数据的应用分析能力，正在成为企业未来发展的核心竞争要素。数据技术的应用提升了企业的资源配置效率，强化了管控能力，有效促进了业务的创新发展，这是企业数据决策的能力素质，通过数据能力来构建企业内统一的数据池，实现数据的“穿透式”管理。
课程将以数据分析为切入点，还原商业环境中的实际案例，帮助学员认知什么是数据分析？主要价值体现在哪些方面？数据分析思路，方法与步骤？数据挖掘方法有哪些？数据统计分析方法是什么？数据分析如何赋能业务？数据驱动决策的10大方法是什么？使学员学之解惑，学之能用，实现新的数据价值与突破。
【课程收益】
数据价值，数据分析认知，数据分析思路
数据分析的5大步骤，数据表达，统计分析方法
数据挖掘，数据挖掘方法，数据分析赋能业务
数据分析赋能业务的类型，解决的问题，操作流程
数据驱动决策的10大方法
多元决策模型，数据建模，数据决策系统、数据安全管理
【课程宗旨】
【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩
【课程对象】董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理、企业管理人员
【课程时间】6小时
【课程大纲】
一、数据分析与挖掘
1、数据价值
数据可洞察真相
数据可转化行动
数据的引导思路
2、数据分析认知
学会对比
从趋势去挖掘
关注重点数据
3、数据分析思路
基于用户路径
基于产品节点
3、数据分析的5大步骤
明确目标
数据预处理
特征分析
算法建模
数据表达
4、数据表达
分布数据可视化
分类数据可视化
4、数据挖掘
5、数据挖掘方法
分类
回归
聚类
关联
6、统计分析方法
集中趋势
离散程度
相关程度
参数估计
假设检验
案例：
二、数据分析，如何赋能业务
1、数据赋能类型
资源式赋能
知识型赋能
服务式赋能
2、赋能解决的问题
对象
流程
现状
痛点
需求
3、赋能操作流程
明确理解业务
明确赋能问题
筛选
落地
复盘
案例：
三、数据驱动决策的10大方法
1、数据分类
2、数据矩阵
3、管道/漏斗
AIDA漏斗
利润漏斗
应用基础
个体“私域”漏斗
4、相关关系
5、逻辑树
6、时间序列
7、队列分析
8、循环/闭环
9、数据逻辑
10、指数化
案例：
四、多元决策模型与决策支持系统
1、多元决策模型
VUCA
多元思维模型
多元决策模型
2、数据建模
建模
训练模型
应用模型
优化模型
3、数据决策模式
4、数据决策体系
5、让数据驱动企业决策
6、数据安全
数据全生命周期管理
安全策略
数据管理策略
防护措施
