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追根溯源,精準(zhǔn)分析 ——數(shù)據(jù)思維在工作管理中的應(yīng)用

追根溯源,精準(zhǔn)分析 ——數(shù)據(jù)思維在工作管理中的應(yīng)用

課程編號:51252

課程價格:¥16840/天

課程時長:2 天

課程人氣:248

行業(yè)類別:IT網(wǎng)絡(luò)     

專業(yè)類別:管理技能 

授課講師:魏凌睿

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對象】
各行業(yè)基層管理人員(行政、技術(shù)等方面管理人員)

【培訓(xùn)收益】
● 熟悉數(shù)據(jù)的定義、分類及相關(guān)要素; ● 理解數(shù)據(jù)思維并掌握數(shù)據(jù)思維培養(yǎng)方法; ● 掌握數(shù)據(jù)從收集到拆解,再到分析和決策的閉環(huán)處理; ● 掌握靈活運用數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行高效呈現(xiàn)技巧。

第一講:培養(yǎng)數(shù)據(jù)思維
一、數(shù)據(jù)化工作管理的本質(zhì)
1. 數(shù)據(jù)的四大類型
2. 讓數(shù)據(jù)說話—挖掘數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景
3. 熱點數(shù)據(jù)方向—數(shù)據(jù)畫像
二、建立數(shù)據(jù)思維的框架
1. 數(shù)據(jù)思維的起源
2. 理解數(shù)據(jù)思維
1)數(shù)據(jù)思維的三種境界:沒數(shù)、有數(shù)、馭數(shù)
2)三方面區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)思維和大數(shù)據(jù)思維的關(guān)系
幸存者偏差案例:應(yīng)該在什么地方加裝裝甲(注意防止幸存者偏差)
a預(yù)測性
b數(shù)學(xué)邏輯性
c KPI性
3)數(shù)據(jù)思維培養(yǎng)的四種方向
方向一:提升數(shù)字型感覺
方向二:建立平均回歸原則
方向三:把握數(shù)據(jù)感覺
方向四:建立數(shù)據(jù)模型
4)數(shù)據(jù)思維培養(yǎng)五個步驟
第一步:問(收集問題)
第二步:拆(分解問題)
第三步:解(分析問題)
第四步:謀(制定方案)
第五步:現(xiàn)(匯報呈現(xiàn))
案例:斯諾醫(yī)生
案例:汽車超速怎么調(diào)查
互動1:婚戀平臺如何為客戶服務(wù)的?
互動2:這樣吃Pizza虧了嗎?
測試:您的數(shù)商值是多少?
思考:某個城市一年的外賣數(shù)量?

第二講:“問”——高效且精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)收集方法
一、測量是數(shù)據(jù)收集的核心
1. 掌握測量方法
2. 提高測量信度
3. 保持測量效度(三個關(guān)鍵)—關(guān)聯(lián)性、結(jié)構(gòu)化、完備性
案例:某數(shù)據(jù)分析報告的信度效度分析
二、抽樣方法是數(shù)據(jù)收集的關(guān)鍵
1. 配額樣本和概率樣本
2. 選擇樣本量大小
3. 運用非概率樣本
三、運用數(shù)據(jù)收集工具-問卷
1. 問卷設(shè)計的三大原則
2. 圖尺度評量表的設(shè)計使用(評量表視圖)
練習(xí):這個針對用戶的問卷該怎么設(shè)計?
3. 結(jié)構(gòu)化問卷的設(shè)計使用
1)問卷視圖
2)結(jié)構(gòu)化設(shè)計要點:分層設(shè)計、準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化、選擇關(guān)鍵
3)結(jié)構(gòu)化設(shè)計流程
確定整體主題方向→分解主題→轉(zhuǎn)化主題為問題
練習(xí):針對內(nèi)部人員的結(jié)構(gòu)化問卷該怎么設(shè)計?
4. 隨機對照實驗的設(shè)計要點—費希爾方法
案例:隨機對照實驗——如何驗證哪一種化肥有效?
討論:電飯煲實驗的漏洞在哪里?

第三講:“拆”——思維導(dǎo)圖按需分解數(shù)據(jù)
一、思維導(dǎo)圖拆解數(shù)據(jù)
1. 思維導(dǎo)圖工具背后的重要思維
案例1:水平思維
案例2:垂直思維
2. 思維導(dǎo)圖運用的結(jié)構(gòu)化
二、思維導(dǎo)圖變形之邏輯樹,讓細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)為我所用
1. 邏輯樹的形成方式
1)自頂向下
2)自底向上
2. 遵循MECE原則
工具:邏輯樹視圖
練習(xí):如果利用邏輯樹分析建模形成過橋方案?

第四講:“解”——數(shù)據(jù)分析,尋找根源
一、數(shù)據(jù)分類思維
1. 畫像思維準(zhǔn)確歸類對象尋找規(guī)律
2. 不同維度進(jìn)行分類分析
案例1:商業(yè)數(shù)據(jù)分類
案例2:淘寶用戶數(shù)據(jù)分類
案例3:多維度拆解某app數(shù)據(jù)從而評估推廣效果
二、數(shù)據(jù)對比(和誰比、怎么比)
案例:雜志的效量提升
練習(xí):如何解讀周報
三、數(shù)據(jù)假設(shè)分析的流程
1. 麥肯錫圣經(jīng):大膽假設(shè),小心求證
2. 流程拆解分析:提出假設(shè)→收集證據(jù)→得出結(jié)論
案例:誰是小偷?
四、尋找因果關(guān)系
1. 相關(guān)性
2. 先后順序
3. 非第三原則
4. 從關(guān)聯(lián)到因果
案例:辛普森悖論

第五講:“謀”——以分析數(shù)據(jù)為決策依據(jù)
一、把握概率決策方法
案例:獎金應(yīng)該怎么分配?
練習(xí):分析攜帶病毒的概率是多大?
二、帕累托圖進(jìn)行分析決策
工具:帕累托圖視圖
案例:停電統(tǒng)計分析決策結(jié)果
練習(xí):利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行帕累托圖的決策
三、矩陣圖進(jìn)行分析決策
工具:矩陣圖視圖
案例:如何選拔合適人員
練習(xí):利用矩陣圖進(jìn)行買車決策分析
四、大數(shù)據(jù)分析決策方法
1. 聚類方法工具
2. 決策樹
3. 回歸方法

第六講:“現(xiàn)”——完美數(shù)據(jù)呈現(xiàn)提升說服力
視頻:少年派的數(shù)據(jù)可視化場景
一、基于Excel的數(shù)據(jù)可視化的傳統(tǒng)方法
1. 餅圖
2. 柱狀圖
3. 折線圖
4. 表格
二、數(shù)據(jù)可視化進(jìn)階方法
1. 點線數(shù)據(jù)可視化
2. 組合數(shù)據(jù)可視化
3. 玫瑰圖數(shù)據(jù)可視化
4. 關(guān)系數(shù)據(jù)可視化
5. 基于地圖的數(shù)據(jù)可視化
三、數(shù)據(jù)的指向性操作方法介紹
展示:可視化經(jīng)典圖
數(shù)據(jù)指向性問題操作案例:
1)盜用平均數(shù)
2)忽略規(guī)模
3)短期波動和長期效應(yīng)
4)忽略變化原因
5)偷換概念
6)定義不一致
7)混淆對象
8)基數(shù)變換
 

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