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課程簡介

數據驅動思維的基礎

  1. 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

  1. 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

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