课程费用

5800.00 /人

课程时长

1

成为教练

课程简介

近几年,大家都在说“数据驱动”,希望通过数据变现新的发展。这门课的目的,就是向有意向转变的公司(尤其是公司内部的管理层),详细阐述何谓数据驱动,需要做哪些准备,怎么实施,如何维持等一系列问题。帮助大家在转变过程中,少走弯路,更快成长。

内容来自于多年亲身实践经验,从业务规划,到团队组建,到工具和流程建设等,都能给出接地气的指导。
以实际案例阐述理论内容,形象生动的同时,让学员不仅知道为什么而做,还能知道怎么做。对执行细节了解透彻,各类问题都能做针对性回答。
结合学员的提问或者后续的交流,给出建设性建议,帮助其公司搭建起数据分析业务。

目标收益

1.掌握数据驱动的业务架构、工具&流程、团队组建、数据产品建设等基础知识。
2.了解基本的数据分析方法,并理解分析方法背后的分析思维,能够在日常工作中进行应用。
3.能结合业务,设计合理的指标体系,结合数据分析方法,给出建设性的数据驱动的方案。
4.能够认可未来3-5年出现的数据治理的必要性,并了解数据治理的关键点。
5.能够评估数据产品,合理选择数据产品方案,并能够把控实施的过程。
6.能够了解数据团队管理的基本原则,专业地对数据相关候选人进行面试。

培训对象

公司中高层管理者,数据分析部门,运营部门,数据研发部门。
【学员基础】日常工作中有用到数据,并理解数据的重要性。

课程大纲

建立数据驱动的认知 介绍数据驱动的整体框架,包含业务大图、职能架构、工具&流程、组织架构、团队能力模型等等。
详解数据处理流程和数据分析平台 讲解数据生成、采集、加工、模型化、数据分析、产品化的数据处理链条,
详细讲解支撑这个链条的数据分析平台概念与技术。
数据治理与数据资产质量 学习数据治理的基本方法论,建立数据质量意识,并能从细节入手,减少数据污染,提升数据资产质量。
指标体系与常用数据分析方法讲解 讲解指标体系设计的原则和常用方法。
以案例讲解多维分析、漏斗分析、AARRR、用户留存分析、北极星模型、队列分析、用户分群、时间序列分析等方法。
数据分析思维训练 结合现实案例,掌握通用的数据分析方法,并抽象为思维训练,能够应用到多种工作场景中。
应用合理的数据产品 了解常规的大数据产品框架;
掌握数据产品的基本评判角度;
能够选择适合业务场景的工具。
对市面上典型的数据分析产品进行优劣势剖,如GA、百度统计、友盟、GIO、神策、tableau等。
数据分析团队的建设 了解数据分析团队的基本组织方式;
结合业务实际设计数据团队的部署;
掌握数据分析师的评判标准;
能够专业地进行数据人才面试。
浅谈用户智能与机器学习 介绍机器学习应用的一般链路和常见概念;
介绍几个工作中的典型应用案例。
综合答疑 翻转课堂,对各类问题进行回答。
建立数据驱动的认知
介绍数据驱动的整体框架,包含业务大图、职能架构、工具&流程、组织架构、团队能力模型等等。
详解数据处理流程和数据分析平台
讲解数据生成、采集、加工、模型化、数据分析、产品化的数据处理链条,
详细讲解支撑这个链条的数据分析平台概念与技术。
数据治理与数据资产质量
学习数据治理的基本方法论,建立数据质量意识,并能从细节入手,减少数据污染,提升数据资产质量。
指标体系与常用数据分析方法讲解
讲解指标体系设计的原则和常用方法。
以案例讲解多维分析、漏斗分析、AARRR、用户留存分析、北极星模型、队列分析、用户分群、时间序列分析等方法。
数据分析思维训练
结合现实案例,掌握通用的数据分析方法,并抽象为思维训练,能够应用到多种工作场景中。
应用合理的数据产品
了解常规的大数据产品框架;
掌握数据产品的基本评判角度;
能够选择适合业务场景的工具。
对市面上典型的数据分析产品进行优劣势剖,如GA、百度统计、友盟、GIO、神策、tableau等。
数据分析团队的建设
了解数据分析团队的基本组织方式;
结合业务实际设计数据团队的部署;
掌握数据分析师的评判标准;
能够专业地进行数据人才面试。
浅谈用户智能与机器学习
介绍机器学习应用的一般链路和常见概念;
介绍几个工作中的典型应用案例。
综合答疑
翻转课堂,对各类问题进行回答。

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