如何实现数据赋能和数据挖掘
Colin Xu 查看讲师
百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员
某大型金融商业分析经理,先后在网易、阿里担任数据分析专家,有全套的商业分析案例实操和结构化拆解工作经验。对互联网数据驱动业务、金融行业数据思维提升、传统行业数字化转型等相关工作均有独到见解。
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课程简介

随着“大数据”概念的普及应用,企业从“自动化”向“智能化”方向转变,可“如何实现数据驱动”、“如何做好精细化管理”仍是很多企业的难题。

数据化运营和精益数据分析”核心不在于是否有足够多的数据,而是面对海量数据时如何更加系统、高效地运用,从而指导实际业务工作,实现业务增长

讲师结合过往多年互联网大厂及咨询工作中数据分析的实战经历,总结并提炼出”数据化运营系统模型“,从数据分析工作流和各行业实际业务出发,通过“分析思维”、“分析框架”、“分析工具”、“分析方法”四个方面,打造适用于互联网及传统行业员工的全方位训练计划,整体提升员工在实际工作中有关数据的”全局性意识“”体系化技能“ 

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课程收益

1、对数不敏感。无论是产品经理、运营,还是销售、市场、人力、财务,常常会陷入”数据和我无关“的误区。本次培训将让各岗位员工重新建立对数据的认识,重视数据,看懂数据。

2、数据无关联销售额、客单价、DAU、转化率,这些数据都能看懂,但它们之间究竟有何关系?本次培训旨在为学员全方位建立数据指标间的联系,帮助学员快速解决业务问题。

3、分析少方法。电商平台销量下降、近一周用户流失严重、大客户开发困难、渠道转化不佳,遇到问题不知该从哪下手是每个人的通病,将介绍数十种数据分析方法,让学员在今后遇到问题时有方法可用,方法能用对。

4、需求难挖掘如何通过现有数据进行用户需求分析,寻找并确定不同数据指标及变量之间的关系,从而挖掘出具体的需求,实现数据对业务的驱动。

受众人群

1、涉及一线业务的岗位:产品经理、运营、销售、市场等

2、希望系统性提升分析水平的岗位:商业分析师、数据分析师等

课程周期

1天

课程大纲

时间

主题

内容简介

案例

提供工具

上午

数据赋能:如何通过数据建模实现业务分析

如何解读数据指标

• 指标的分类:业务结果指标、业务过程指标、底层数据指标等

• 指标的波动:正常和异常

• 如何解读指标的变化:同比和环比,绝对值和比率,阈值的设定

• 拼多多、抖音的业务解析

• 滴滴、蚂蚁金服的关键指标讲解

• 运营总监、运营主管和运营小白应分别关注哪些指标

• 某在线教育app核心监测指标分析

• 互联网数据字典

• 拆解金字塔模板

• 业务建模表格

如何用模型快速理解业务

• 从MECE到具体业务问题的拆解全流程

• 如何用数据实现业务全流程的日常监控

• 如何通过监测指标体系发现问题

下午

数据挖掘:如何看懂指标背后的业务变化含义

数据挖掘系统性分析框架SSA模型

• 分析原因型框架的实现步骤及运用

常见业务指标变化背后的分析方法实操

• 归纳分析

• 演绎分析

• 因果分析

• 相关及回归分析

• 对比分析

• 留存分析

• 路径分析

• 聚类分析

• 某快消企业交易额下滑原因分析

• 如何通过分析框架实现职场人士自身工作效率100%的提升

• 如何用对比分析节省80%的分析时间

• 如何用因果分析实现数据挖掘

• 某电商用户流失策略输出

 

• SSA分析模板

• 问题拆解自查手册

• 分析方法使用模板

如何形成策略并给出建议

• 从数据分析到数据策略

• 数据策略的价值及用途

• 输出有效策略的具体步骤


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