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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(shí)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(lái)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(duì)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(jià)值
了解數(shù)據(jù)分析在全價(jià)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(mén)與業(yè)務(wù)部門(mén)的協(xié)同的重要性

【課程大綱】
數(shù)據(jù)分析的價(jià)值與意義
優(yōu)秀的企業(yè)都在在每一個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)做出了科學(xué)判斷
科學(xué)判斷的本質(zhì)是對(duì)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(yàn)決策，數(shù)據(jù)決策的特點(diǎn)
經(jīng)驗(yàn)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(shí)性、全面性
相比傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)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(wèn)題——提出一個(gè)好問(wèn)題
（2）數(shù)據(jù)模型——對(duì)一個(gè)問(wèn)題的多維度思考
（3）數(shù)據(jù)采集——從各個(gè)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(duì)初始的問(wèn)題作出接下來(lái)的行動(dòng)決策
【案例】上海清美C2M數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析在全價(jià)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(lái)源
數(shù)據(jù)反映業(yè)務(wù)運(yùn)行狀況，并反過(guò)來(lái)指導(dǎo)業(yè)務(wù)
實(shí)體產(chǎn)業(yè)常見(jiàn)的業(yè)務(wù)場(chǎng)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?dú)馍值漠a(chǎn)品創(chuàng)新
IMS，依托ERP、MES、PLM等系統(tǒng)數(shù)據(jù)展開(kāi)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(shí)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(chǎng)，基于目標(biāo)用戶(hù)數(shù)據(jù)展開(kāi)品牌細(xì)分與精準(zhǔn)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)
【案例】瑞幸咖啡的精準(zhǔn)市場(chǎng)投放
消費(fèi)者體驗(yàn)，依托消費(fèi)者數(shù)據(jù)展開(kāi)個(gè)性化場(chǎng)景設(shè)計(jì)
【案例】成都大悅城基于用戶(hù)數(shù)據(jù)展開(kāi)個(gè)性化場(chǎng)景搭建
渠道數(shù)字化，依托渠道數(shù)據(jù)分析，展開(kāi)對(duì)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(hù)運(yùn)營(yíng)，基于SCRM數(shù)據(jù)，展開(kāi)對(duì)用戶(hù)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)
【案例】中國(guó)移動(dòng)的客戶(hù)數(shù)據(jù)分析在用戶(hù)運(yùn)營(yíng)方面的應(yīng)用
構(gòu)建數(shù)據(jù)共享中心，實(shí)現(xiàn)整個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的協(xié)同運(yùn)營(yíng)效率提升
一體化大數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)
基于用戶(hù)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(wèn)題
定義業(yè)務(wù)模型
與業(yè)務(wù)專(zhuān)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(chóng)
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(lèi)：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(bǔ)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(bǔ)充
去重復(fù)
查補(bǔ)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(jì)數(shù)、平均、最值、排序、乘積、除余、取整）
邏輯運(yùn)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(cè)性分析
借助工具實(shí)現(xiàn)以上分析
對(duì)比分析：柱形圖
結(jié)構(gòu)分析：餅狀圖
趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析：折線(xiàn)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(wèn)題描述
定義問(wèn)題，并進(jìn)行相關(guān)性分析
數(shù)據(jù)分析報(bào)告的呈現(xiàn)
提出下一步行動(dòng)計(jì)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(lái)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(yùn)營(yíng)模型有關(guān)
業(yè)務(wù)做數(shù)據(jù)分析，需要真實(shí)有效的數(shù)據(jù)支撐
業(yè)務(wù)部門(mén)需要做主導(dǎo)、數(shù)據(jù)部門(mén)要保障數(shù)據(jù)的價(jià)值性
落地流程與要領(lǐng)
明確要先數(shù)字化的業(yè)務(wù)場(chǎng)景（比如營(yíng)銷(xiāo)、原料、生產(chǎn)等）
創(chuàng)建數(shù)據(jù)中臺(tái)基座
數(shù)據(jù)部門(mén)與業(yè)務(wù)部門(mén)明確相關(guān)的子系統(tǒng)（比如ILS、IMS、ERP、SCRM等）
數(shù)據(jù)部門(mén)與業(yè)務(wù)部門(mén)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(mén)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(yùn)營(yíng)的基本認(rèn)知
數(shù)據(jù)產(chǎn)品的建設(shè)是一個(gè)長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)的過(guò)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(jià)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