課程簡介

數據驅動思維的基礎

  1. 數據在組織中的作用
  • 數據作爲運營和戰略決策的支持
  • 數據驅動與直覺驅動組織的對比
  • 處理數據時的常見陷阱

2. 數據來源與特徵

  • 交易數據、運營數據和參考數據
  • 內部和外部數據
  • 結構化和非結構化數據

3. 數據質量及其對決策的影響

  • 完整性、一致性、及時性和準確性
  • 典型的數據質量問題
  • 錯誤數據對分析結論的影響

4. 基本數據分析技術

  • 描述性分析
  • 比較分析
  • 趨勢和季節性分析
  • 數據細分

5. KPI與業務指標

  • KPI與指標的區別
  • 選擇正確的指標
  • KPI過載的陷阱(過多的指標)

 

洞察與業務建議

  1. 解釋分析結果
  • 數據的業務背景
  • 區分相關性與因果關係
  • 識別模式與異常

2. 高級分析方法

  • 情景分析
  • 根本原因分析(RCA)
  • 基於不完整數據的推斷

3. 數據可視化

  • 清晰可視化的原則
  • 爲數據類型選擇正確的格式
  • 呈現結果時的常見錯誤

4. 制定洞察

  • 定義業務洞察
  • 從數據到結論
  • 邏輯洞察的結構

5. 數據驅動建議

  • 將數據與業務背景結合
  • 建議的風險與侷限性
  • 向決策者傳達建議

 

最低要求

  • 基本掌握Microsoft Excel或類似電子表格工具。
  • 有處理業務或運營報告的經驗。
  • 具備描述性統計的基本知識者優先。

    受衆

  • 業務和系統分析師。
  • 顧問和戰略專家。
  • 做出數據支持決策的經理和團隊領導。
  • 報告和商業智能(BI)專家。
 14 小時

人數


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