一、课程概括

今天，每个企业都面临数字化的生死挑战，提升员工数据分析能力是应对挑战的基础。大多数培训课程都在传授工具和算法，培养“数据科学家”。但是，数据科学家如何解得开企业的“剪不断理还乱”？

“这不是我要的数据！…到哪里去找？”

“一个部门一个数一个说法，我该采信哪个？“

“领导不认可我的方案，怎样写数据分析报告说服ＴＡ？”

企业不是科学院，要的是立杆见影！这里也没有老师提供标准答案，一切要靠自己去寻找。因此，本门课程以　　为目标：

“易学”——　快速上手，现用现学

“易精”——　独立作战，精益求精

数据分析课不能“君子动口不动手”，课上案例需配套课后作业。上课听＋下课练，才能让培训时间物超所值。

融会贯通《易精数据分析方法》，每个学员都是优秀的独立数据分析师，为企业独当一面。

二、内容简介

课程为学员铺设了循序渐进的四个成长阶梯：

想法——养成数据化思维

丰富学员数据分析问题的思路，强化必需的逻辑思维，明白设定什么量化目标，相应需要什么数据，从哪里获取，如何清洗整理。

看法——掌握数据可视化工具

学会制作企业精益运营数据仪表盘。Ｐｏｗｅｒ　ＢＩ等数据可视化工具是数据分析师的必备，帮助我们从复杂数据中萃取简单道理，并分享给他人。

干法——实操数据挖掘方法

帮助学员在实操中学会建立数据模型，掌握趋势预测、转化漏斗、聚类、ＲＦＭ等实用挖掘方法，解决自身实际问题。

说法——写好数据分析报告

酒香**怕巷子深！报告人拥有数据化和逻辑化的生动表达力，才能说服领导、客户和同伴。写好数据分析报告是每个优秀员工必备基础能力。

三、课程收益

６套实战案例及原始数据曾老师从主持的能源（充电桩）规划精算、新能源汽车共享出行和互联网游戏运营等项目中，提炼了６套经典数据分析案例，涵盖了数字产品转化分析、数据驱动运营、客户聚类分析和投资决策精算等热门领域。数据模型可套用到学员工作中，现抓现用。４节课后作业，练会为止光说不练假把式！课程配备了与学员学习进展一一对应的课后作业，学员可以在线上方便提交作业，接受老师的答疑解难。对优秀学员的免费辅导教学相长！对能学化为用的优秀同学，曾老师很愿意提供帮助指导。

四、课程模式

课上面授分组互动课后作业微群辅导

五、受众对象」

有数据分析工作需求为佳、非数据专业背景的企业执行层员工

六、时间安排

入门班１天

普通班２天

工作坊４至６天

七、课程内容

优秀数据分析师是怎样炼成的？数据分析师的前世数据分析师的今生我的数据分析师之路易精之路数据分析师立身之道客户之道企业之道数据分析师工作法想法——数据化思维看法——数据可视化干法——数据挖掘技术说法——数据分析报告数据挖掘八术横切面ｘ　４纵贯线ｘ　４　想法——养成数据化思维什么是数据化思维中国古代的数据化思维客户之道与企业之道数据化思维定义数据化思维公式人与ＡＩ的认知融合我们需要什么数据？紧急的数据重要的数据紧要的数据数据从哪里来？现场调研企业内部数据交易／协作平台电商平台供应链外部行业数据免费／付费咨询报告行业数据统计网站

案例：中美四级产业股市数据分析

作业：Ｐｏｗｅｒ　ＢＩ电商销售数据处理看法——使用数据可视化工具“工欲善其事，必先利其器”数据工具概况和分类Ｅｘｃｅｌ与Ｐｏｗｅｒ　ＢＩ——人手一份的数据分析工具数据可视化历史著名可视化精品图表分类与应用Ｐｏｗｅｒ　ＢＩ的Ｄａｓｈｂｏａｒｄ实操数据可视化视频经典案例怎样**数据对比做决策？拉普拉斯与决策模式五大对比方法甲／乙对比前／后对比Ａ／Ｂ测试对比类比回归

分组游戏：决策私董会

案例：电力系统充电桩大数据规划与运营

作业：Ｐｏｗｅｒ　ＢＩ电商销售Ｄａｓｈｂｏａｒｄ

干法——实操数据分析方法大数据探秘大数据概念大数据技术成熟度曲线分析通用数据挖掘模式ＣＲＩＳＰ－ＤＭ大数据“陷阱”逆向大数据思维突破不以赢利为目的的企业数据分析是“耍流氓”　数据挖掘八法：４横４纵横截面分类下钻杜邦分析聚类分群Ａ／Ｂ测试纵贯线趋势变化（Ｂａｒ／Ｌｉｎｅ　Ｃｈａｒｔ）转化漏斗（Ｆｕｎｎｅｌ）行为路径（Ｓａｎｋｅｙ　Ｃｈａｒｔ）运营干预（ＲＦＭ）易精数据决策导图

案例：新能源汽车分时租赁

作业：超市ＲＦＭ分析

说法——写好数据分析报告通天塔因为什么而倒塌？酒香就怕巷子深数据分析报告忌讳“三无”胡言乱语——无逻辑无病呻吟——无洞察只挖不埋——无建议优秀数据分析报告要素“２＋２”　“痛”——量化问题——ｙ“病”——分解病因——ｘ“理”——数学模型——ｆ（）“药”——解决方案——ｙ’和ｘ’

案例：一份救命的数据分析报告

分组互动：提取痛、病、理、药

课后作业：“我的数据分析报告大纲”

大数据与ＡＩ未来已来史上**次人类认知危机从古典逻辑到机器学习人类天生认知障碍人工智能优势和劣势人和ＡＩ的认知融合人工智能应用：无人驾驶ＡＩ驱动型组织机制亚马逊的“数字泰勒主义”　东西方融合：日本“现场主义”Ａ／Ｂ测试：数据驱动体制的试金石数据决策分权机制激发执行层活力数字孪生运营

案例：新能源汽车投资精算

９、人性与ＡＩ的顺逆冷暖／１１

总结：数据分析师的心／

结业作业：“我的数据分析报告”