【培訓(xùn)對(duì)象】
互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，希望學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的人士

【培訓(xùn)收益】
了解數(shù)據(jù)分析的基本思維；
了解數(shù)據(jù)分析給企業(yè)和個(gè)人帶來的幫助；
了解數(shù)據(jù)分析的基本方式和方法；

單元	大綱	內(nèi)容
單元一	數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)指標(biāo)	1. 如何理解業(yè)務(wù)指標(biāo) 2. 常用的業(yè)務(wù)指標(biāo)有哪些 1） 用戶數(shù)據(jù)指標(biāo) 2） 行為數(shù)據(jù)指標(biāo) 3） 產(chǎn)品數(shù)據(jù)指標(biāo) 4） 推廣付費(fèi)指標(biāo) 5） 客戶服務(wù)指標(biāo) 3. 如何選擇指標(biāo) 4. 指標(biāo)體系和報(bào)表
單元二	分析方法	1、 5W2H分析方法 1） 什么是5W2H分析方法 2） 5W2H分析法可以解決那些問題 2. 邏輯樹分析方法 1）什么是邏輯樹分析方法，適用于何種場景？ 2）如何使用邏輯樹分析法 3.行業(yè)分析方法 1）什么是行業(yè)分析方法？適用于何種場景？ 2）如何使用行業(yè)分析方法 4. 多維拆解分析方法 1）什么是多維拆解分析方法？適用于何種場景？ 2）如何使用多維拆解分析方法 5. 對(duì)比分析方法 1）什么是對(duì)比分析方法？適用于何種場景？ 2）如何使用對(duì)比分析方法 6. 假設(shè)檢驗(yàn)分析方法 1）什么是假設(shè)檢驗(yàn)分析方法？適用于何種場景？ 2）如何使用假設(shè)檢驗(yàn)分析方法 7. 相關(guān)分析方法 1）什么是相關(guān)分析方法？適用于何種場景？ 2）如何使用相關(guān)分析方法 8. RFM分析方法 1）什么是RFM分析方法？適用于何種場景？ 2）如何使用RFM分析方法 9. AARRR模型分析方法 1）什么是AARRR模型分析方法？ 2）如何使用AARRR模型分析方法 10. 漏斗分析方法 1）什么是漏斗分析方法？適用于何種場景？ 2）如何使用漏斗分析方法
單元三	用數(shù)據(jù)分析解決問題	1. 數(shù)據(jù)分析解決問題的過程 2. 數(shù)據(jù)分析如何明確問題？ 3. 數(shù)據(jù)分析如何分析原因？ 4. 數(shù)據(jù)分析如何提出建議？如何回歸分析應(yīng)用
單元四	數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)解析	1. 國內(nèi)某互聯(lián)網(wǎng)行業(yè) 1） 業(yè)務(wù)模式 2） 業(yè)務(wù)指標(biāo) 3） 案例分析：銷售額下滑 2. 國內(nèi)某電商行業(yè) 1） 業(yè)務(wù)模式 2） 業(yè)務(wù)指標(biāo) 3） 案例分析：回購率下滑；如何做好活動(dòng)復(fù)盤 3. 金融信貸行業(yè) 1） 業(yè)務(wù)模式 2） 業(yè)務(wù)指標(biāo) 3） 案例分析：逾期分析；如何制定風(fēng)控策略 4. 家政行業(yè) 1） 業(yè)務(wù)模式 2） 業(yè)務(wù)指標(biāo) 3） 案例分析 5. 旅游行業(yè) 1） 業(yè)務(wù)模式 2） 業(yè)務(wù)指標(biāo) 3） 案例分析 6. 在線教育行業(yè) 1） 業(yè)務(wù)模式 2） 業(yè)務(wù)指標(biāo) 3） 案例分析 7．運(yùn)營商行業(yè) 1）業(yè)務(wù)模式 2）業(yè)務(wù)指標(biāo) 3）案例分析 其他：汽車行業(yè)，零售行業(yè)，房地產(chǎn)行業(yè)…..

山東大學(xué)研究生 計(jì)算機(jī)專業(yè)
國際職業(yè)培訓(xùn)師行業(yè)協(xié)會(huì)認(rèn)證高級(jí)講師
10多年互聯(lián)網(wǎng)電商平臺(tái)運(yùn)營實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)
10多年企業(yè)管理，培訓(xùn)及咨詢經(jīng)驗(yàn)
曾任：華為 研發(fā)&項(xiàng)目管理
上海鯨工 COO
易車 VP
百度產(chǎn)品經(jīng)理（后期參與到百度云及人工智能項(xiàng)目中）


v 【主講課程】
（以創(chuàng)新為主題，全面打造以新技術(shù)、新產(chǎn)品、新經(jīng)濟(jì)的為主題的三大創(chuàng)新類課程，2020年所有課件全面更新升級(jí)?。。?br /> 方向一 新時(shí)代新技術(shù)應(yīng)用發(fā)展：
1） 區(qū)塊鏈方向：區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展、區(qū)塊鏈和人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等聯(lián)合發(fā)展；
2） AI人工智能方向：人工智能在營銷、客服等領(lǐng)域的應(yīng)用，人工智能在智慧城市，智慧零售，智慧物流，金融科技等方面的發(fā)展，人工智能在AR、VR、MR、全息影像等應(yīng)用；
3） 5G和物聯(lián)網(wǎng)方向：5G和物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)解析及應(yīng)用發(fā)展；5G及物聯(lián)在智慧城市，智慧物流，智慧交通，智慧零售，智慧政務(wù)，智慧金融，智慧電力等方面的應(yīng)用和發(fā)展解析；
4） 云，邊緣，量子計(jì)算相關(guān)方向：云計(jì)算、邊緣計(jì)算、量子計(jì)算方面的發(fā)展及應(yīng)用；
5） 數(shù)據(jù)中臺(tái)，大數(shù)據(jù)智能，數(shù)據(jù)確權(quán)與資產(chǎn)，數(shù)據(jù)分析與挖掘，數(shù)據(jù)（隱私）安全相關(guān)方向：數(shù)據(jù)中臺(tái)、大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用、數(shù)據(jù)資產(chǎn)確權(quán)及交易、BI商業(yè)智能、數(shù)據(jù)分析及挖掘的發(fā)展及應(yīng)用；隱私安全；數(shù)據(jù)安全；物聯(lián)網(wǎng)安全等；
6） 電力物聯(lián)及新能源相關(guān)：泛在電力物聯(lián)網(wǎng)、三型兩網(wǎng)、能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展及應(yīng)用；
方向二：新時(shí)代產(chǎn)品設(shè)計(jì)及運(yùn)營：
1） 互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和運(yùn)營方向：含TO B，TO C ，UIUE, 交互等方面產(chǎn)品設(shè)計(jì)；智慧（數(shù)據(jù)）城市產(chǎn)品設(shè)計(jì)，華為IPD產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)，銀行類產(chǎn)品設(shè)計(jì)；
2） 短視頻及直播，線上自媒體營銷相關(guān)方向：抖音、快手、今日頭條、百度APP等新媒體短視頻線上運(yùn)營推廣策略，營銷辦法；電商直播的運(yùn)營推廣辦法與策略；
3） 產(chǎn)品經(jīng)理升階，產(chǎn)品思維，權(quán)益會(huì)員，爆款思維，粉絲運(yùn)營等其他方向：產(chǎn)品經(jīng)理升階，產(chǎn)品生命周期管理，流量池AARRR黑客增長，產(chǎn)品數(shù)據(jù)思維及運(yùn)營，創(chuàng)新設(shè)計(jì)思維及運(yùn)營，會(huì)員權(quán)益運(yùn)營，粉絲及社群運(yùn)營，爆款思維等；
方向三：新時(shí)代數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展方向：
1） 經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)類，發(fā)展類：新時(shí)代，新格局，新趨勢(shì)和中美貿(mào)易摩擦；全球經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)分析；百年變局經(jīng)濟(jì)新機(jī)遇；中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)遇和挑戰(zhàn)；下沉市場的機(jī)遇與挑戰(zhàn)；
2） 數(shù)字化新經(jīng)濟(jì)：數(shù)字化經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，數(shù)字化營銷，數(shù)字化經(jīng)營發(fā)展等；數(shù)字(新)零售、數(shù)字制造、數(shù)字能源、數(shù)字技術(shù)、數(shù)字金融等五新的發(fā)展；數(shù)字銀行及電力的發(fā)展；
3） 產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)：產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展；互聯(lián)網(wǎng)的下半場
4） 商業(yè)趨勢(shì)及商業(yè)模式，商業(yè)畫布設(shè)計(jì)：新商業(yè)畫布設(shè)計(jì)、新商業(yè)模式設(shè)計(jì)、新跨界經(jīng)營、新定價(jià)策略、粉絲經(jīng)濟(jì)、圈層經(jīng)濟(jì)等。

 

• 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析II（Excel）

   

  【課程背景】數(shù)據(jù)分析有多個(gè)含義，普通含義的數(shù)據(jù)分析包括展現(xiàn)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)，對(duì)數(shù)據(jù)做分類匯總，發(fā)現(xiàn)其中的TOPN數(shù)據(jù)，對(duì)比數(shù)據(jù)的不同與變化等。這些常規(guī)分析可以通過數(shù)據(jù)透視表來完成。這些內(nèi)容在課程《業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析I》中已經(jīng)詳細(xì)介紹了。而對(duì)數(shù)據(jù)的深入分析還包括發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的模式，規(guī)律，相關(guān)性及因果關(guān)系，預(yù)測(cè)未來業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析從而發(fā)現(xiàn)問題等等。 ..

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• 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析I（Excel）

   

  【課程背景】數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要目的。海量的，紛繁復(fù)雜的原始數(shù)據(jù)只有經(jīng)過分析才能抽取關(guān)鍵信息，獲得對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確認(rèn)知，才能對(duì)未來起到知道作用。本課程從準(zhǔn)備數(shù)據(jù)開始，一步一步的經(jīng)過數(shù)據(jù)整理，分析，最終做出報(bào)表呈現(xiàn)分析結(jié)果，并通過各個(gè)領(lǐng)域的案例，使您可以快速將學(xué)習(xí)到的分析和預(yù)測(cè)方法落實(shí)到您的實(shí)際工作中?！菊n程大綱】（..

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• 數(shù)據(jù)分析與圖示化呈現(xiàn)技巧

   

  課程背景據(jù)統(tǒng)計(jì)，我們?nèi)粘９ぷ髦?，通過視覺獲取的信息超過70%，所以如何將數(shù)據(jù)圖示化、視覺化，如果讓老板、領(lǐng)導(dǎo)或者客戶、消費(fèi)者在短時(shí)間內(nèi)迅速get到你想表達(dá)的信息在當(dāng)今信息化時(shí)代顯得尤為重要?；谏虅?wù)應(yīng)用需要，Office高效辦公專家李憲磊老師以多年的企業(yè)實(shí)戰(zhàn)工作經(jīng)驗(yàn)和企業(yè)實(shí)際需求為出發(fā)點(diǎn)，開發(fā)出《數(shù)據(jù)分析與圖示化呈現(xiàn)技巧》課程。本課程結(jié)合日常的數(shù)據(jù)信..

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• 服裝行業(yè)終端店長——店鋪商品數(shù)據(jù)分析課程

   

  【課程大綱】1.店鋪商品的構(gòu)成分析2.店鋪商品的訂貨方法3.店鋪商品數(shù)據(jù)分析的要點(diǎn)4.店鋪商品陳列的方法5.店鋪商品促銷管理方法6. 店鋪商品庫存管理

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• 新零售用戶行為數(shù)據(jù)分析與產(chǎn)品優(yōu)化

   

  第一單元 用戶分類1.用戶分析集中的三個(gè)方面u用戶統(tǒng)計(jì)監(jiān)控u用戶定向營銷u用戶調(diào)研2.互聯(lián)網(wǎng)思維——用戶為中心u顧客-用戶u顧客為中心-用戶為中心u顧客至上-用戶體驗(yàn)至上3.用戶分析的指標(biāo)u訪問用戶數(shù)u新用戶數(shù)u活躍用戶數(shù)u流失用戶數(shù)4.新老用戶5.新活躍用戶和流失用戶 ..

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• 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的精焳營銷-數(shù)據(jù)分析

   

  一、大數(shù)據(jù)未來的通行證美國的大數(shù)據(jù)、阿里的大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)改變未來未來誰是王者案例：未來的一天、IBM的規(guī)劃二、數(shù)據(jù)分析五步法1）數(shù)據(jù)搜集數(shù)據(jù)搜集不等CRM2）數(shù)據(jù)清洗3）數(shù)據(jù)建模4) 數(shù)據(jù)整理三、市場調(diào)查1）市場調(diào)研帶來哪些價(jià)值機(jī)會(huì)點(diǎn)研究品牌研究廣告促銷研究滿意度研究四、數(shù)據(jù)分..

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