数据分析思维培训

课程背景：
数据分析是认识事物的重要方式之一，是所有业务岗位必须掌握的能力。Google的数字营销传播者Avinash Kaushik曾说“Al-data i-aggregate is crap”，即“汇总的所有数据都是废话”，即“汇总的数据掩盖了很多问题，我们需要下钻分析数据指标，以理解指标的各种取值或者趋势背后的真正原因”。
就我们今天的业务发展来说，也需要先理解业务数据，才能更好的用数据和算法赋能业务，实现高质量增长。对于业务岗位的人员来说，不用太崇拜于方法和工具，首先需要锤炼分析思维，让数据分析能够真正指导业务才是关键。

学员对象：
企业高层领导、企业中层干部、企业基层核心和青年重点培养对象

课程大纲：
一、 数据分析的重要性（第1天 约1小时）
-当前时代背景下数据分析的定义和重要性
-结合时事案例体会数据分析的时代C位身份
-数据分析的重要性催生数据分析师岗位
-数据分析师的工作核心逻辑

二、 数据分析思维（第1天 约2小时）
-六种最基础的分析思维：逻辑树、管道、溯源、循环、量化、公式化
-数据分析思维六步法
-定义问题
-变量确定
-数据探索和预处理
-数据分析方法的应用
-结果分析和可视化
-结果执行和模型评估反馈
-常见数据来源和分析框架

三、 常见数据分析误区（第1天 近2小时）
-平均值误区
-大数定律与小数陷阱
-随机对照试验
-幸存者偏差
-因果关系和同时性

四、 数据算法基础（第1天 约2小时）
-研究分析的信度和效度
-趋势分析与回归
-聚类算法与分类算法
-关联规则
-人工智能初探

五、 用数据分析来表达（第1天 约1小时）
-数据驱动最终以结果说话
-写好故事线
-十种常见的数据思维表达图
项目制培训设计
-基于企业的需求，结合相关特色版权课程内容进行定制化设计，把学习课程通过学前自习、学时强化、学后复习跟踪，并进行翻转式学习的方式把内容落地，让学员真的的学有所获，让企业能得到真实的绩效提升。
-设计流程：序号步骤工作内容1获得授权企业提出需求意向
获得与利益关系人沟通的机会
明确启动数字化转型组织发展项目2课前准备了解团队领导者的态度与诉求
回顾团队发展历史
盘点团队成员情况、确定工学员名单
业务部门、HR/培训管理者组织准备
参与人自习“数字化转型”相关参考书籍3课程开展培训课/案例课/引导工作坊4课后跟踪参与人持续学习
完成作业、提交学习成果5跟踪辅导跟踪辅导
固化规则
开展工作会议
建立组织明确性

数据分析思维培训