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追根溯源,精準(zhǔn)分析 ——數(shù)據(jù)思維在工作管理中的應(yīng)用

主講老師: 魏凌睿 魏凌睿

主講師資:魏凌睿

課時安排: 2天,6小時/天
學(xué)習(xí)費用: 面議
課程預(yù)約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 如何培養(yǎng)形成數(shù)據(jù)思維,運用相應(yīng)的數(shù)據(jù)工具方法幫助員工在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中能夠高效準(zhǔn)確收集數(shù)據(jù)、根據(jù)需求拆解數(shù)據(jù)、多角度分析數(shù)據(jù)、基于數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)決策和做出具備說服力的呈現(xiàn),即是本課程要討論的數(shù)據(jù)思維的培養(yǎng)。
內(nèi)訓(xùn)課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務(wù)稅務(wù) | 基層管理 | 中層管理 | 領(lǐng)導(dǎo)力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業(yè)文化 | 團(tuán)隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵 | 生產(chǎn)管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓(xùn) | 禮儀服務(wù) | 商務(wù)談判 | 演講培訓(xùn) | 宏觀經(jīng)濟(jì) | 趨勢發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運營 | 法律風(fēng)險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓(xùn) | 保險培訓(xùn) | 銀行培訓(xùn) | 電信領(lǐng)域 | 房地產(chǎn) | 國學(xué)智慧 | 心理學(xué) | 情緒管理 | 時間管理 | 目標(biāo)管理 | 客戶管理 | 店長培訓(xùn) | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) |
更新時間: 2022-11-15 18:57

課程背景:

隨著國家“新基建”戰(zhàn)略的提出,數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)提上各個行業(yè)的日程,如何順應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型潮流,熟練運用數(shù)據(jù)工具方法已經(jīng)成為企業(yè)數(shù)字化落地過程中員工必備能力,但是,根據(jù)場景選用適當(dāng)?shù)墓ぞ?、運用適當(dāng)?shù)姆椒ㄌ幚頂?shù)據(jù)支撐決策從而提升工作管理的效率和效能,這是企業(yè)員工亟待解決的問題。

如何培養(yǎng)形成數(shù)據(jù)思維,運用相應(yīng)的數(shù)據(jù)工具方法幫助員工在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中能夠高效準(zhǔn)確收集數(shù)據(jù)、根據(jù)需求拆解數(shù)據(jù)、多角度分析數(shù)據(jù)、基于數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)決策和做出具備說服力的呈現(xiàn),即是本課程要討論的數(shù)據(jù)思維的培養(yǎng)。

 

課程收益

熟悉數(shù)據(jù)的定義、分類及相關(guān)要素;

理解數(shù)據(jù)思維并掌握數(shù)據(jù)思維培養(yǎng)方法;

掌握數(shù)據(jù)從收集到拆解,再到分析和決策的閉環(huán)處理;

● 掌握靈活運用數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行高效呈現(xiàn)技巧。

 

課程時間:2天,6小時/

課程對象:各行業(yè)基層管理人員(行政、技術(shù)等方面管理人員)

課程方式:案例+互動+測試+思考+練習(xí)+討論+工具


課程大綱

第一培養(yǎng)數(shù)據(jù)思維

一、數(shù)據(jù)化工作管理的本質(zhì)

1. 數(shù)據(jù)的四大類型

2. 讓數(shù)據(jù)說話—挖掘數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景

3. 熱點數(shù)據(jù)方向—數(shù)據(jù)畫像

二、建立數(shù)據(jù)思維的框架

1. 數(shù)據(jù)思維的起源

2. 理解數(shù)據(jù)思維

1)數(shù)據(jù)思維的三種境界:沒數(shù)、有數(shù)、馭數(shù)

2)三方面區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)思維和大數(shù)據(jù)思維的關(guān)系

幸存者偏差案例:應(yīng)該在什么地方加裝裝甲(注意防止幸存者偏差)

a預(yù)測性

b數(shù)學(xué)邏輯性

c KPI

3)數(shù)據(jù)思維培養(yǎng)的四種方向

方向一:提升數(shù)字型感覺

方向二:建立平均回歸原則

方向三:把握數(shù)據(jù)感覺

方向四:建立數(shù)據(jù)模型

4)數(shù)據(jù)思維培養(yǎng)五個步驟

第一步:問(收集問題)

第二步:拆(分解問題)

第三步:解(分析問題)

第四步:謀(制定方案)

第五步:現(xiàn)(匯報呈現(xiàn))

案例:斯諾醫(yī)生

案例:汽車超速怎么調(diào)查

互動1:婚戀平臺如何為客戶服務(wù)的?

互動2:這樣吃Pizza虧了嗎?

測試:您的數(shù)商值是多少?

思考:某個城市一年的外賣數(shù)量?

 

“問”——高效且精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)收集方法

一、測量是數(shù)據(jù)收集的核心

1. 掌握測量方法

2. 提高測量信度

3. 保持測量效度(三個關(guān)鍵)—關(guān)聯(lián)性、結(jié)構(gòu)化、完備性

案例:某數(shù)據(jù)分析報告的信度效度分析

二、抽樣方法是數(shù)據(jù)收集的關(guān)鍵

1. 配額樣本和概率樣本

2. 選擇樣本量大小

3. 運用非概率樣本

三、運用數(shù)據(jù)收集工具-問卷

1. 問卷設(shè)計的三大原則

2. 圖尺度評量表的設(shè)計使用(評量表視圖)

練習(xí):這個針對用戶的問卷該怎么設(shè)計?

3. 結(jié)構(gòu)化問卷的設(shè)計使用

1)問卷視圖

2)結(jié)構(gòu)化設(shè)計要點:分層設(shè)計、準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化、選擇關(guān)鍵

3)結(jié)構(gòu)化設(shè)計流程

確定整體主題方向→分解主題→轉(zhuǎn)化主題為問題

練習(xí):針對內(nèi)部人員的結(jié)構(gòu)化問卷該怎么設(shè)計?

4. 隨機(jī)對照實驗的設(shè)計要點—費希爾方法

案例:隨機(jī)對照實驗——如何驗證哪一種化肥有效?

討論:電飯煲實驗的漏洞在哪里?

 

“拆”——思維導(dǎo)圖按需分解數(shù)據(jù)

一、思維導(dǎo)圖拆解數(shù)據(jù)

1. 思維導(dǎo)圖工具背后的重要思維

案例1:水平思維

案例2:垂直思維

2. 思維導(dǎo)圖運用的結(jié)構(gòu)化

二、思維導(dǎo)圖變形之邏輯樹,讓細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)為我所用

1. 邏輯樹的形成方式

1)自頂向下

2)自底向上

2. 遵循MECE原則

工具:邏輯樹視圖

練習(xí):如果利用邏輯樹分析建模形成過橋方案?

 

第四講:“解——數(shù)據(jù)分析,尋找根源

一、數(shù)據(jù)分類思維

1. 畫像思維準(zhǔn)確歸類對象尋找規(guī)律

2. 不同維度進(jìn)行分類分析

案例1:商業(yè)數(shù)據(jù)分類

案例2:淘寶用戶數(shù)據(jù)分類

案例3:多維度拆解某app數(shù)據(jù)從而評估推廣效果

二、數(shù)據(jù)對比(和誰比、怎么比)

案例:雜志的效量提升

練習(xí):如何解讀周報

三、數(shù)據(jù)假設(shè)分析的流程

1. 麥肯錫圣經(jīng):大膽假設(shè),小心求證

2. 流程拆解分析:提出假設(shè)→收集證據(jù)→得出結(jié)論

案例:誰是小偷?

四、尋找因果關(guān)系

1. 相關(guān)性

2. 先后順序

3. 非第三原則

4. 從關(guān)聯(lián)到因果

案例:辛普森悖論

 

講:“謀——以分析數(shù)據(jù)為決策依據(jù)

一、把握概率決策方法

案例:獎金應(yīng)該怎么分配?

練習(xí):分析攜帶病毒的概率是多大?

二、帕累托圖進(jìn)行分析決策

工具:帕累托圖視圖

案例:停電統(tǒng)計分析決策結(jié)果

練習(xí):利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行帕累托圖的決策

三、矩陣圖進(jìn)行分析決策

工具:矩陣圖視圖

案例:如何選拔合適人員

練習(xí):利用矩陣圖進(jìn)行買車決策分析

四、大數(shù)據(jù)分析決策方法

1. 聚類方法工具

2. 決策樹

3. 回歸方法

 

“現(xiàn)”——完美數(shù)據(jù)呈現(xiàn)提升說服力

視頻:少年派的數(shù)據(jù)可視化場景

一、基于Excel的數(shù)據(jù)可視化的傳統(tǒng)方法

1. 餅圖

2. 柱狀圖

3. 折線圖

4. 表格

二、數(shù)據(jù)可視化進(jìn)階方法

1. 點線數(shù)據(jù)可視化

2. 組合數(shù)據(jù)可視化

3. 玫瑰圖數(shù)據(jù)可視化

4. 關(guān)系數(shù)據(jù)可視化

5. 基于地圖的數(shù)據(jù)可視化

三、數(shù)據(jù)的指向性操作方法介紹

展示:可視化經(jīng)典圖

數(shù)據(jù)指向性問題操作案例:

1)盜用平均數(shù)

2)忽略規(guī)模

3)短期波動和長期效應(yīng)

4)忽略變化原因

5)偷換概念

6)定義不一致

7)混淆對象

8)基數(shù)變換

 
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