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課程簡介
數據驅動思維的基礎
- 數據在組織中的作用
- 作為運營和戰略決策支持的數據
- 數據驅動與直覺驅動的組織
- 處理數據時常見的陷阱
2. 數據來源和特性
- 交易、運營和參考數據
- 內部和外部數據
- 結構化和非結構化數據
3. 數據質量及其對決策的影響
- 完整性、一致性、及時性和準確性
- 典型的數據質量問題
- 有缺陷的數據對分析結論的影響
4. 基本數據分析技術
- 描述性分析
- 比較分析
- 趨勢和季節性
- 數據分段
5. KPI和業務指標
- KPI與指標的區別
- 選擇正確的指標
- KPI過載的陷阱(過度指標)
洞察和商業建議
- 解釋分析結果
- 數據的業務背景
- 區分相關性與因果關係
- 識別模式和異常值
2. 先進的分析方法
- 情景分析
- 根本原因分析(RCA)
- 基於不完整數據的推斷
3. 數據可視化
- 清晰可視化的原則
- 為數據類型選擇正確的格式
- 呈現結果時常見的錯誤
4. 制定洞察
- 定義商業洞察
- 從數據到結論
- 邏輯洞察的結構
5. 數據驅動的建議
- 將數據與業務背景結合
- 建議的風險和局限性
- 向決策者溝通建議
最低要求
- Microsoft Excel 或類似電子表格工具的基本熟練度。
- 使用業務或運營報告的經驗。
-
描述性統計學的基本知識是優勢。
受眾
- 業務和系統分析師。
- 顧問和策略專家。
- 基於數據做決策的管理層和團隊領導者。
- 報告和BI(商業智能)專家。
14 小時
客戶評論 (2)
培訓師分享了他的知識,並營造了良好的氛圍。
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