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课程大纲
**讲:培养数据思维
一、数据化工作管理的本质
1.数据的四大类型
2.让数据说话—挖掘数据产生的背景
3.热点数据方向—数据画像
二、建立数据思维的框架
1.数据思维的起源
2.理解数据思维
1)数据思维的三种境界:没数、有数、驭数
2)三方面区分数据思维和大数据思维的关系
幸存者偏差案例:应该在什么地方加装装甲(注意防止幸存者偏差)
a预测性
b数学逻辑性
cKPI性
3)数据思维培养的四种方向
方向一:提升数字型感觉
方向二:建立平均回归原则
方向三:把握数据感觉
方向四:建立数据模型
4)数据思维培养五个步骤
**步:问(收集问题)
第二步:拆(分解问题)
第三步:解(分析问题)
第四步:谋(制定方案)
第五步:现(汇报呈现)
案例:斯诺医生
案例:汽车超速怎么调查
互动1:婚恋平台如何为客户服务的?
互动2:这样吃Pizza亏了吗?
测试:您的数商值是多少?
思考:某个城市一年的外卖数量?
第二讲:“问”——高效且精准的数据收集方法
一、测量是数据收集的核心
1.掌握测量方法
2.提高测量信度
3.保持测量效度(三个关键)—关联性、结构化、完备性
案例:某数据分析报告的信度效度分析
二、抽样方法是数据收集的关键
1.配额样本和概率样本
2.选择样本量大小
3.运用非概率样本
三、运用数据收集工具-问卷
1.问卷设计的三大原则
2.图尺度评量表的设计使用(评量表视图)
练习:这个针对用户的问卷该怎么设计?
3.结构化问卷的设计使用
1)问卷视图
2)结构化设计要点:分层设计、准确转化、选择关键
3)结构化设计流程
确定整体主题方向→分解主题→转化主题为问题
练习:针对内部人员的结构化问卷该怎么设计?
4.随机对照实验的设计要点—费希尔方法
案例:随机对照实验——如何验证哪一种化肥有效?
讨论:电饭煲实验的漏洞在哪里?
第三讲:“拆”——思维导图按需分解数据
一、思维导图拆解数据
1.思维导图工具背后的重要思维
案例1:水平思维
案例2:垂直思维
2.思维导图运用的结构化
二、思维导图变形之逻辑树,让细分数据为我所用
1.逻辑树的形成方式
1)自顶向下
2)自底向上
2.遵循MECE原则
工具:逻辑树视图
练习:如果利用逻辑树分析建模形成过桥方案?
第四讲:“解”——数据分析,寻找根源
一、数据分类思维
1.画像思维准确归类对象寻找规律
2.不同维度进行分类分析
案例1:商业数据分类
案例2:淘宝用户数据分类
案例3:多维度拆解某app数据从而评估推广效果
二、数据对比(和谁比、怎么比)
案例:杂志的效量提升
练习:如何解读周报
三、数据假设分析的流程
1.麦肯锡圣经:大胆假设,小心求证
2.流程拆解分析:提出假设→收集证据→得出结论
案例:谁是小偷?
四、寻找因果关系
1.相关性
2.先后顺序
3.非第三原则
4.从关联到因果
案例:辛普森悖论
第五讲:“谋”——以分析数据为决策依据
一、把握概率决策方法
案例:奖金应该怎么分配?
练习:分析携带病毒的概率是多大?
二、帕累托图进行分析决策
工具:帕累托图视图
案例:停电统计分析决策结果
练习:利用现有数据进行帕累托图的决策
三、矩阵图进行分析决策
工具:矩阵图视图
案例:如何选拔合适人员
练习:利用矩阵图进行买车决策分析
四、大数据分析决策方法
1.聚类方法工具
2.决策树
3.回归方法
第六讲:“现”——完美数据呈现提升说服力
视频:少年派的数据可视化场景
一、基于Excel的数据可视化的传统方法
1.饼图
2.柱状图
3.折线图
4.表格
二、数据可视化进阶方法
1.点线数据可视化
2.组合数据可视化
3.玫瑰图数据可视化
4.关系数据可视化
5.基于地图的数据可视化
三、数据的指向性操作方法介绍
展示:可视化经典图
数据指向性问题操作案例:
1)盗用平均数
2)忽略规模
3)短期波动和长期效应
4)忽略变化原因
5)偷换概念
6)定义不一致
7)混淆对象
8)基数变换
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