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數(shù)據分析決策課程

【課題背景】
數(shù)據分析是可以給到日常業(yè)務人員和管理人員實現(xiàn)業(yè)務提效和科學決策以支撐。伴隨數(shù)字化轉型的深入，越來越多的業(yè)務環(huán)節(jié)有了可以更多數(shù)據可供工作使用，但如何對如此諸多的數(shù)據做好數(shù)據分析，能夠支撐業(yè)務和管理，就要研究數(shù)據分析的思維和方法，從底層原理和工具的應用等方面掌握數(shù)據分析的方法。

【參與人員】
本課程適宜于：全體成員

【學員收獲】
了解數(shù)據分析的價值
了解數(shù)據分析在全價值鏈的應用
掌握數(shù)據分析的方法
理解數(shù)據部門與業(yè)務部門的協(xié)同的重要性

【課程大綱】
數(shù)據分析的價值與意義
優(yōu)秀的企業(yè)都在在每一個關鍵節(jié)點做出了科學判斷
科學判斷的本質是對復雜事物（數(shù)據）的一種分析
做什么？——方向
怎么做？——策略
怎么做才能做得更好？——方法技巧
相比于傳統(tǒng)經驗決策，數(shù)據決策的特點
經驗本質也是數(shù)據，但卻是主觀的、片面的、歷史的數(shù)據
大數(shù)據，具有客觀性、即時性、全面性
相比傳統(tǒng)經驗的決策，更加科學
數(shù)據分析賦能科學決策的基本原理
（1）定義問題——提出一個好問題
（2）數(shù)據模型——對一個問題的多維度思考
（3）數(shù)據采集——從各個渠道獲取相關的數(shù)據
（4）數(shù)據分析——使用一定的數(shù)據分析方法得出結論
（5）形成判斷——對初始的問題作出接下來的行動決策
【案例】上海清美C2M數(shù)據分析
數(shù)據分析在全價值鏈的應用
業(yè)務與數(shù)據的關系
業(yè)務是數(shù)據的來源
數(shù)據反映業(yè)務運行狀況，并反過來指導業(yè)務
實體產業(yè)常見的業(yè)務場景數(shù)據分析的應用
C2M，借助需求數(shù)據，敏捷性創(chuàng)新產品
【案例】元氣森林的產品創(chuàng)新
IMS，依托ERP、MES、PLM等系統(tǒng)數(shù)據展開智能化精細化排產
【案例】上海清美面包的定制化生產
ILS，依托智能物聯(lián)數(shù)據和AI建模，實現(xiàn)智慧物流體系
【案例】上海洋山港碼頭智慧物流
品牌與市場，基于目標用戶數(shù)據展開品牌細分與精準市場營銷
【案例】瑞幸咖啡的精準市場投放
消費者體驗，依托消費者數(shù)據展開個性化場景設計
【案例】成都大悅城基于用戶數(shù)據展開個性化場景搭建
渠道數(shù)字化，依托渠道數(shù)據分析，展開對渠道的精細化管理賦能
【案例】美的D2C的渠道數(shù)字化與數(shù)據分析
用戶運營，基于SCRM數(shù)據，展開對用戶的精細化運營
【案例】中國移動的客戶數(shù)據分析在用戶運營方面的應用
構建數(shù)據共享中心，實現(xiàn)整個業(yè)務場景的協(xié)同運營效率提升
一體化大數(shù)據平臺、數(shù)據中臺的建設
基于用戶需求為中心的數(shù)據調用
數(shù)據分析的流程、方法
定義問題
定義業(yè)務模型
與業(yè)務專家深度溝通，構建初步數(shù)據分析模型
把業(yè)務模型融入算法
數(shù)據獲取
外部數(shù)據：網站或爬蟲
內部數(shù)據：原始錄入、互聯(lián)網、物聯(lián)網
數(shù)據使用分類：建模數(shù)據、訓練數(shù)據和分析數(shù)據
數(shù)據處理
（1）數(shù)據處理的內容
數(shù)據清洗
數(shù)據補充
定義主數(shù)據和元數(shù)據
（2）完成數(shù)據的清晰和補充
去重復
查補缺
檢查數(shù)據準確性
（3）基礎數(shù)據處理
常用函數(shù)（加總求和、計數(shù)、平均、最值、排序、乘積、除余、取整）
邏輯運算（if、iferror、and、or）
文本編輯（文本提取、文本查找、文本替換、文本轉換及合并）
引用與查找（vlookup、hlookup、lookup、indirect、index、match）
做好數(shù)據分析
數(shù)據分析內容
描述性分析
推斷性分析
預測性分析
借助工具實現(xiàn)以上分析
對比分析：柱形圖
結構分析：餅狀圖
趨勢預測分析：折線圖+柱形圖
借助BI生成相應的數(shù)據看板
做出決策
背景介紹和問題描述
定義問題，并進行相關性分析
數(shù)據分析報告的呈現(xiàn)
提出下一步行動計劃
數(shù)據分析落地要領與一些誤區(qū)
數(shù)據分析整體定位用來支撐業(yè)務發(fā)展
系統(tǒng)需要獲取哪些數(shù)據與業(yè)務運營模型有關
業(yè)務做數(shù)據分析，需要真實有效的數(shù)據支撐
業(yè)務部門需要做主導、數(shù)據部門要保障數(shù)據的價值性
落地流程與要領
明確要先數(shù)字化的業(yè)務場景（比如營銷、原料、生產等）
創(chuàng)建數(shù)據中臺基座
數(shù)據部門與業(yè)務部門明確相關的子系統(tǒng)（比如ILS、IMS、ERP、SCRM等）
數(shù)據部門與業(yè)務部門根據業(yè)務模型創(chuàng)建主數(shù)據管理
創(chuàng)建數(shù)據采集系統(tǒng)（物聯(lián)網+互聯(lián)網+手工輸入）
形成商業(yè)BI數(shù)據看板
業(yè)務部門借助相關BI數(shù)據看板分析業(yè)務
數(shù)據分析指導業(yè)務運營的基本認知
數(shù)據產品的建設是一個長期動態(tài)的過程
數(shù)據產品的構建與業(yè)務的變革休戚相關
業(yè)務人員能否發(fā)揮數(shù)據價值在于是否能夠具備業(yè)務模型構建的能力

數(shù)據分析決策課程