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場景化數據分析實戰

課程背景：
隨著國家數字化轉型戰略的提出，企業必須對數字化轉型潮流進行應對，面對企業進行數字化改造，各級員工是否具備根據工作業務場景進行數字化分析能力是決定員工是否能夠適應新趨勢完成個人數字化轉變的重要條件，也是關系企業能否成功完成數字化變革的關鍵。
 個人數字化轉型首先面對的是傳統關系網絡向個人數字化網絡的過渡，以此為基礎進行數據分析思維的培養從而能夠將數字化方法手段應用于相應工作場景。因此本課程從個人數字網絡建立入手進行討論，在建立個人數字網絡的基礎上，培養數據思維、掌握數據分析方法，面對各種業務場景中進行數據分析應用，這即是本課程討論的核心內容。

課程收益：
● 建立數字網絡尤其是個人數字網絡的，掌握數字網絡建立的方法和技巧；
● 理解數據思維并掌握數據思維培養方法，掌握建立數據思維框架的方法；
 ● 理解業務場景并抓住核心關鍵點，掌握各種業務場景下數據分析的方法和技巧，并能夠舉一反三，對新業務/場景進行分析。

課程對象：各行業基層管理人員（行政、技術等方面管理人員）

課程大綱
第一講：理解并利用個人數字網絡
一、數字化網絡對傳統個人關系網絡的沖擊
1、節點和連接構成了數字化網絡
2、網絡視角分析場景狀況的抓手
二、把自己打造成不可替代的數字網絡節點
1、構建穩固的中心性底層邏輯（把握節點中心性三個特點）
2、搭建信息關系橋（占據網絡重要空隙）
3、成為適應企業發展變化的“穿越者”（鍛煉切換能力）
案例：如何判斷誰是微信大V
討論：如何利用節點理論實現人生目標
三、善用數字網絡連接建立可靠關系并打造高效協同團隊
1、建立同質的情感連接和異質的任務連接組建團隊
2、巧用強關系和弱關系建立團隊的溝通和領導機制
3、理解小世界網絡建立團隊外部資源的獲取連接
案例：六度分隔現象
四、建設自己的有效數字網絡
1、打造優先連接成為高影響力的超級流量節點
2、維護高質量的資源*限度發揮效率
3、建立自己的高級網絡
4、建設高韌性網絡樹立園丁式領導風格
5、利用組織中的非正式網絡為目標服務
6、深入分析多模網絡培養按需而動的數字化網絡
7、分析數字化網絡中的圈層設計互動模式
案例1：大眾點評的信息瀑布分析
案例2：影響力擴散模型分析
案例3：校友網絡分析
案例4：布雷斯悖論

第二講：培養數字網絡中的數據思維
一、數據化工作管理的本質
1、數據的四大類型
2、讓數據說話——理解數據產生的背景
二、建立數據思維的框架
1、數據思維的起源
2、數據思維框架拆解
1）數據思維的三種境界：沒數、有數、馭數
2）三方面區別數據思維和大數據思維的關系
幸存者偏差案例：應該在什么地方加裝裝甲（注意防止幸存者偏差）
a預測思維
b數學邏輯
c KPI思維
3）數據思維培養的四種方向
方向一：提升數字型感覺
方向二：建立平均回歸原則
方向三：把握數據感覺
方向四：建立數據模型
4）數據思維培養五個步驟
第一步：問—業務問題轉化為數據問題
第二步：拆—問題至細節的拆分
第三步：解—運用算法思維解決問題
第四步：謀—數據思維與科學人文思維的統一
第五步：現—可視化直觀高效呈現
案例1：斯諾醫生
案例2：汽車超速怎么調查
互動1：婚戀平臺如何為客戶服務的？
互動2：這樣吃Pizza虧了嗎？
測試：您的數商值是多少？
思考：某個城市一年的外賣數量？

第三講：企業關鍵業務場景數據分析實戰
一、業務發展戰略分析
1、分析思路
2、相關戰略分析方法的運用
1）外部環境分析利器——內外因素評價矩陣
2）層次分析法步驟：建立層次結構→準則比較→計算準則優先級→方案確定→檢驗
3）麥肯錫戰略分析利器——GE矩陣
4）權重確定方法——權值因子判讀/專家評分
5）變異系數法：平均分→標準差→變異系數
案例：如何找到鐘意的他/她？
二、投資分析
1、預測分析法
1）預測原則
2）定性預測方法
3）定量預測方法：回歸→假設檢驗
2、收益分析法
1）理解現金流量表
2）靜態經濟評價
3）動態經濟評價
3、風險分析法
1）盈虧平衡分析
2）敏感性分析
3）概率分析
案例1：預測某電子產品的銷售額
案例2：判斷某項目是否可行
三、新產品研發分析
工具：用戶需求分析KA*模型
1、模型的四類屬性
1）必備需求
2）一維需求
3）魅力需求
4）可有可無需求
2、模型設計
3、模型應用
案例：研發部門各種feature的開發順序分析
四、營銷分析
1、分析思路
1）用戶行為分析
2）4P營銷組合法
3）營銷效果評估
2、聚類分析
1）聚類分析思路
2）層次聚類
3）迭代聚類
案例：用戶消費習慣分析
3、價格敏感度測試
工具：PSM模型
案例：某商品定價分析
4、品牌知覺圖分析
1）品牌知覺圖
2）問題設置
3）數據分析
4）操作步驟
案例：某品牌知覺圖
5、定標比超分析
1）確定標桿
2）建立評價指標體系
3）比較、提出措施
案例：某產品渠道運營提升
6、漏斗分析
7、AIDA模型
1）廣告投放地點
2）廣告投放內容
3）廣告投放時段
案例：某產品廣告方案
五、運營分析——流轉地圖運用
1、流轉地圖5要素
1）橫軸
2）流轉節點
3）流轉線段
4）流轉數量
5）流轉率
2、三類流轉地圖——全域、平臺、局部
3、流轉地圖應用方式
1）評價效能
2）發現瓶頸
3）開辟新路
案例：某小程序電商運營整體提升
4、繪制流轉地圖
1）選擇業務目標，確定關鍵結果
2）結合關鍵結果，反推高價值行為
3）量化頁面數據，排布流轉節點
4）套用數據模型，補齊流轉數據
練習：繪制本企業的流轉地圖
五、數據分析
確定問題→分解問題→評估問題→決策執行
案例：某公司旗艦產品銷售提升

場景化數據分析實戰