數據分析與決策
2025-08-20 03:02:40
講師：韓迎娣 瀏覽次數：2965
課程描述INTRODUCTION
數據分析與決策課程
培訓講師：
課程價格：
培訓天數：日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
數據分析與決策課程
【課程背景】
隨著信息化、智能化的快速發(fā)展，各類行業(yè)與信息技術的融合交匯引發(fā)了數據的迅猛增長。數據的應用分析能力，正在成為企業(yè)未來發(fā)展的核心競爭要素。數據技術的應用提升了企業(yè)的資源配置效率，強化了管控能力，有效促進了業(yè)務的創(chuàng)新發(fā)展，這是企業(yè)數據決策的能力素質，通過數據能力來構建企業(yè)內統一的數據池，實現數據的“穿透式”管理。
課程將以數據分析為切入點，還原商業(yè)環(huán)境中的實際案例，幫助學員認知什么是數據分析？主要價值體現在哪些方面？數據分析思路，方法與步驟？數據挖掘方法有哪些？數據統計分析方法是什么？數據分析如何賦能業(yè)務？數據驅動決策的10大方法是什么？使學員學之解惑，學之能用，實現新的數據價值與突破。
【課程收益】
數據價值，數據分析認知，數據分析思路
數據分析的5大步驟，數據表達，統計分析方法
數據挖掘，數據挖掘方法，數據分析賦能業(yè)務
數據分析賦能業(yè)務的類型，解決的問題，操作流程
數據驅動決策的10大方法
多元決策模型，數據建模，數據決策系統、數據安全管理
【課程宗旨】
【課程特色】干貨，沒有廢話；科學，邏輯清晰；實戰(zhàn)，學之能用；投入，案例精彩
【課程對象】董事長、總裁、總經理、常務副總經理、總裁助理、企業(yè)管理人員
【課程時間】6小時
【課程大綱】
一、數據分析與挖掘
1、數據價值
數據可洞察真相
數據可轉化行動
數據的引導思路
2、數據分析認知
學會對比
從趨勢去挖掘
關注重點數據
3、數據分析思路
基于用戶路徑
基于產品節(jié)點
3、數據分析的5大步驟
明確目標
數據預處理
特征分析
算法建模
數據表達
4、數據表達
分布數據可視化
分類數據可視化
4、數據挖掘
5、數據挖掘方法
分類
回歸
聚類
關聯
6、統計分析方法
集中趨勢
離散程度
相關程度
參數估計
假設檢驗
案例：
二、數據分析，如何賦能業(yè)務
1、數據賦能類型
資源式賦能
知識型賦能
服務式賦能
2、賦能解決的問題
對象
流程
現狀
痛點
需求
3、賦能操作流程
明確理解業(yè)務
明確賦能問題
篩選
落地
復盤
案例：
三、數據驅動決策的10大方法
1、數據分類
2、數據矩陣
3、管道/漏斗
AIDA漏斗
利潤漏斗
應用基礎
個體“私域”漏斗
4、相關關系
5、邏輯樹
6、時間序列
7、隊列分析
8、循環(huán)/閉環(huán)
9、數據邏輯
10、指數化
案例：
四、多元決策模型與決策支持系統
1、多元決策模型
VUCA
多元思維模型
多元決策模型
2、數據建模
建模
訓練模型
應用模型
優(yōu)化模型
3、數據決策模式
4、數據決策體系
5、讓數據驅動企業(yè)決策
6、數據安全
數據全生命周期管理
安全策略
數據管理策略
防護措施
數據分析與決策課程
轉載：http://xvaqeci.cn/gkk_detail/241181.html
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