一、数字化组织是怎样炼成的?
1.数字化的前世
2.数字化的今生
3.我的数字化成长之路
4.易精之路
1)数据分析立身之道
A.客户之道
B.企业之道
2)数据分析工作法
A.想法——数据化思维
B.看法——数据可视化
C.算法——数据挖掘技术
D.说法——数据分析报告
E.战法——数字化组织制度
3)数据挖掘八术
A.横切面x 4
B.纵贯线x 4
二、想法——养成数据化思维
1.什么是数据化思维
1)中国古代的数据化思维
2)客户之道与企业之道
3)数据化思维定义
4)数据化思维公式
5)人与AI的认知融合
2.我们需要什么数据?
1)紧急的数据
2)重要的数据
3)紧要的数据
3.数据从哪里来?
1)现场调研
2)企业内部数据
3)交易/协作平台
A.电商平台
B.供应链
4)外部行业数据
A.免费/付费咨询报告
B.行业数据统计网站
案例:中美四级产业股市数据分析
作业:Power BI电商销售数据处理
三、看法——使用数据可视化工具
1.“工欲善其事,必先利其器”
1)数据工具概况和分类
2)Excel与Power BI——人手一份的数据分析工具
2.数据可视化
1)历史著名可视化精品
2)图表分类与应用
3)Power BI的Dashboard实操
4)数据可视化视频经典案例
3.怎样通过数据对比做决策?
1)拉普拉斯与决策模式
2)五大对比方法
A.甲/乙对比
B.前/后对比
C.A/B测试对比
D.类比
E.回归
4.大型分组互动:“决策私董会”
案例:电力系统充电桩大数据规划与运营
作业:Power BI电商销售Dashboard
四、算法——实操数据分析方法
1.大数据探秘
1)大数据概念
2)大数据技术成熟度曲线分析
3)通用数据挖掘模式CRISP-DM
4)大数据“陷阱”
2.逆向大数据思维突破
3.不以赢利为目的的企业数据分析是“耍流氓”
4.数据挖掘八法:4横4纵
1)横截面
A.分类下钻
B.杜邦分析
C.聚类分群
D.A/B测试
2)纵贯线
A.趋势变化(Bar/Line Chart)
B.转化漏斗(Funnel)
C.行为路径(Sankey Chart)
D.运营干预(RFM)
5企业数据驱动全息图谱
案例:新能源汽车分时租赁
作业:超市RFM分析
五、说法——写好数据分析报告
1.数据分析报告“12345”工作法
2.数据分析报告一个中心
3.数据分析报告两个基本点
4.数据分析报告三个忌讳
1)胡言乱语——无逻辑
2)无病呻吟——无洞察
3)只挖不埋——无建议
5.数据分析报告四个目标
6.数据分析报告五个要素
1)“痛”——量化问题
2)“病”——分解病因
3)“理”——数学模型
4)“药”——解决方案
5)“效”——效果追踪
7案例:一份救命的数据分析报告
分组互动:提取痛、病、理、药、效
课后作业:“我的数据分析报告大纲”
六、战法——组织保障数字化创新
1.人性与数字的顺逆冷暖
1)史上第一次人类认知危机
2)从古典逻辑到机器学习
3)人工智能优势和劣势
4)人和机器学习的认知融合
2.数据驱动型组织机制
1)亚马逊的“数字泰勒主义”
2)东西方融合:日本“现场主义”
3)A/B测试:数据驱动体制的试金石
4)数据决策分权机制激发执行层活力
5)数字孪生运营
3.案例:央企新能源汽车投资精算
总结:数字化的本心如一
课后作业:“我的数据分析报告”
课程背景:今天,每个企业都面临数字化转型的生死挑战,提升员工数据分析能力是应对挑战的基础。大多数培训课程都在传授工具和算法,培养“数据科学家”。但是,数据科学家如何解得开企业的“剪不断理还乱”?“这不是我要的数据!…到哪里去找?”“一个部门一个数一个说法,我该采信哪个?““领导不认可我的方案,怎样写数据分析报告说服TA?”企业不是科学院,要的是立杆见影!这里也没有老师提供标准答案,一切要靠自己去寻找。因此,本门课程以 为目标:“易学”—— 快速上手,无需计算机专业背景;“易精”—— 精益求精,现学现用,快速拥有独立作战能力。数据分析课不能“君子动口不动手”,课上案例需配套课后作业。上课听+下课练,让企业珍贵的培训时间物超所值。团队有了数据思维和数据分析技能,只是企业走向数据驱动运营的第一步。课程核心《易精大数据方法》帮助企业低成本低风险,走出渐进式“数字化改良 ”之路。