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数据的真相—精益数据分析与大数据精准决策

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百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员

亚马逊高级总监,多年来在携程、京东、亚马逊等大型互联网公司先后担任业务部门负责人、全局产品负责人、购物体验负责人,领导业务、产品、运营、增长、大促、UED、数据、技术等互联网核心部门。

简介

通过讲师在国内和国际大型互联网公司负责业务、产品、数据等团队时所积累的数据体系建设和数据洞察经验,结合大量分析实战案例,介绍顶级互联网公司如何搭建数据指标体系,进行数据监测与分析,为找到趋势、解决问题提供明确参考与指引。同时课程也将揭秘世界顶级电商公司的科学家团队所研究的大数据预测模型思路,及其在价值预测、精细化运营、增长模型和销售机会捕捉等方面的实战案例。

课程时长

1天(6H)

分享对象

互联网企业数据分析人员;

互联网企业产品、运营、市场、技术部门人员;

IT企业及传统企业数据分析及业务部门,需要进行数据分析、价值评估及量化管理的人员;

企业战略决策层人员。

培训收益

掌握数据指标体系原理及搭建方法,建设关键指标看板,进行各类数据分析,洞察问题与机遇,并了解搭建大数据预测模型的方法和使用场景。

分享提纲


主题内容
课程导入

1. 数据分析应用场景

2. 主流分析方法的局限与挑战

指标体系建设

1. 北极星指标

2. 分级指标体系

3. 数据监测体系与指标看板

4. 数据埋点方法与规范

业务数据分析

1. 流量数据分析

2. 漏斗分析与观察

3. 关键指标波动分析

行为数据分析

1. 归因模型与归因分析

2. 聚类分析与孤点分析

3. 数据异常分析

数据分析方法

1. 分析维度拆解

2. 关键漏斗观察

3. 同比环比分析

4. 目标关联性分析

5. 特征分组与分布

6. 动作序列分析

7. 数据分析常见误区

AB测试

1. AB测试的玄机

2. AB测试的局限性

3. 幸存者偏差

大数据预测模型

1. 未来价值定义

2. 高价值行为

3. 互动行为

4. 大数据预测模型原理

实战案例

1. 价值预测:产品、项目、市场活动价值预测

2. 增长实战:精细化运营

3. 增长实战:流失模型

4. 销售增长:转化机会预测与捕捉


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