主講老師: | 擎蒼 | |
課時(shí)安排: | 2天 | |
學(xué)習(xí)費(fèi)用: | 面議 | |
課程預(yù)約: | 隋老師 (微信同號(hào)) | |
課程簡介: | 公司管理人員的數(shù)據(jù)分析通識(shí)課 | |
內(nèi)訓(xùn)課程分類: | 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財(cái)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(duì)管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵(lì) | 生產(chǎn)管理 | 采購物流 | 項(xiàng)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(shì)發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運(yùn)營 | 法律風(fēng)險(xiǎn) | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓(xùn) | 保險(xiǎn)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(shí)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(shí)間: | 2022-11-19 10:29 |
麥肯錫報(bào)告指出,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型失敗率高達(dá)80%,很大的原因就和認(rèn)知、組織適配有關(guān),而不是技術(shù)和設(shè)備。組織適配一方面要重構(gòu)公司組織,另一方面就要培養(yǎng)擁有數(shù)字分析能力的員工,本課程就是給中層員工講的數(shù)據(jù)分析課,從而給組織賦能。
對(duì)于中層員工而言,數(shù)據(jù)分析能用來做什么?
2 提升認(rèn)知:通過各種維度的數(shù)據(jù)展現(xiàn),可以幫你認(rèn)知用戶、挖掘新用戶。
2 發(fā)現(xiàn)問題:通過數(shù)據(jù)可指導(dǎo)業(yè)務(wù)人員發(fā)現(xiàn)問題,從而解決問題
2 評(píng)估效果:解決完畢后如何評(píng)估?這仍然用數(shù)據(jù)說話。
如何做到? 我們不能單純地學(xué)習(xí)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析知識(shí),而要結(jié)合業(yè)務(wù)、底層邏輯來學(xué)習(xí),從而學(xué)以致用。同時(shí)應(yīng)理解,數(shù)據(jù)分析是分析問題的一個(gè)環(huán)節(jié),我們不僅僅需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析,還要學(xué)會(huì)系統(tǒng)思考。本課程就是圍繞這些邏輯構(gòu)建的。
而本課程的與其他課程不同之處在于:① 延續(xù)了本人暢銷書的風(fēng)格,即分模塊、分層級(jí)、分步驟地講解,且注重工作場景的細(xì)節(jié)呈現(xiàn)。 ② 老師跨界服務(wù)過硬件、安全、傳統(tǒng)企業(yè)和頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),因此可更好地運(yùn)用數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)。
? 能將數(shù)據(jù)分析用在日常工作中
? 能避開常見的數(shù)據(jù)實(shí)施和調(diào)查誤區(qū)
? 能學(xué)會(huì)分解任務(wù),確定正確的執(zhí)行目標(biāo)
? 學(xué)會(huì)用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題、增進(jìn)認(rèn)知和評(píng)估業(yè)績
? 能將互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)建模等經(jīng)典方法用在工作中
1. 新時(shí)代下的管理和業(yè)務(wù)困惑
2. 數(shù)據(jù)分析如何解決這些困惑
1. 常見的數(shù)據(jù)指標(biāo)有哪些?
2. 選擇數(shù)據(jù)指標(biāo)的基本原則
3. 什么是數(shù)據(jù)指標(biāo)體系?
1. 基礎(chǔ)邏輯分析方法:5W1H、邏輯樹分析法
2. 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法:對(duì)比、假設(shè)、相關(guān)度和群組分析法
3. 互聯(lián)網(wǎng)分析方法:RFM、AARRR、漏斗分析方法
4. 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法:決策樹、K近領(lǐng)法、線性回歸
5. 數(shù)據(jù)建模分析法:數(shù)據(jù)建模、維度拆分
1. 數(shù)據(jù)分析的能與不能
2. 如何明確業(yè)務(wù)問題?
3. 如何明確業(yè)務(wù)指標(biāo)?
4. 如何分析業(yè)務(wù)原因?
5. 進(jìn)行改善和評(píng)估效果
兩個(gè)工具:A/B測(cè)試和用戶畫像
1. 日常數(shù)據(jù)訪談如何做?
2. 數(shù)據(jù)調(diào)查的問卷設(shè)計(jì)?
3. 如何用互聯(lián)網(wǎng)獲得數(shù)據(jù)?
1、 教育行業(yè)的數(shù)據(jù)分析
2、 電商行業(yè)的數(shù)據(jù)分析
3、 運(yùn)營商的數(shù)據(jù)分析
4、 地產(chǎn)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析
5、 內(nèi)容行業(yè)的數(shù)據(jù)分析
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