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李勇:数据分析课程|掌握数据驱动决策,提升企业竞争力的关键技能

在数字化转型浪潮中,数据分析已成为企业成功的核心要素。通过深入解析数据的价值与应用,帮助企业识别并解决决策中的痛点,提升效率与质量,实现增长与创新。适合希望在竞争中脱颖而出的各类企业管理者与数据分析人员。

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曹大嘴老师
  • 数据分析的必要性了解企业进行数据分析的根本原因,探索数据分析如何为决策提供支持,提升企业整体运营效率和决策质量。
  • 数据分析师技能掌握数据分析师所需的基本技能,包括统计学、数据思维模型,以及数字化转型相关概念,提升专业能力。
  • 用户需求挖掘学习如何通过用户思维识别真实的用户需求,避免伪需求,确保数据分析更具针对性和实效性。
  • 数据价值确认通过数据价值表和用户旅程地图,明确数据分析的关键指标,确保分析成果为企业创造实际价值。
  • 数据分析步骤掌握数据分析的四大步骤,从定义到解决问题,系统化思考,提升分析效率,确保决策的科学性与准确性。

数据分析全景:构建企业决策的智慧引擎 通过系统化的数据分析知识框架,从核心技能到实战应用,全面提升企业在数据驱动决策中的能力。课程涵盖数据分析的基础知识、用户需求挖掘、数据价值确认和实战案例,帮助学员建立扎实的分析思维和实用的操作技能。

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数据驱动决策:九步构建高效分析体系

实现从数据收集到决策执行的闭环,帮助企业在复杂市场中找到精准的增长路径。课程通过九个重点模块,指导学员如何有效运用数据分析工具与方法,提升决策质量与执行力。
  • 企业数据分析的价值

    深入探讨数据分析如何帮助企业降低成本、提升效率,实现决策质量的持续优化,为企业带来可观的经济效益。
  • 数据分析技能框架

    构建系统的技能框架,帮助学员掌握统计学与市场研究的基本理论,提升数据分析的专业水平和实务应用能力。
  • 用户思维的重要性

    强调用户思维在数据分析中的核心作用,帮助学员学会如何识别真实需求,确保数据分析的针对性与有效性。
  • 确认数据价值的方法

    通过数据价值表的构建,帮助学员从用户旅程的视角理解数据价值,确保分析成果能够直接服务于决策。
  • 系统化数据分析流程

    学习数据分析四大步骤,帮助学员从问题定义、分解到评估和解决,形成完整的分析闭环,提升分析效率。
  • 思维方法与工具

    掌握多种思维方法与分析工具,帮助学员在复杂数据环境中有效解构问题,找到解决方案。
  • 指标树构建

    学习如何构建指标逻辑树,帮助企业从多维度评估业务表现,确保数据分析结果的准确性与实用性。
  • 商业实战案例

    通过多个行业的实际案例分析,帮助学员理解数据分析在不同场景下的应用,提升实际操作能力与思维广度。
  • 数字化转型中的数据分析

    探讨数字化转型过程中数据分析的角色与价值,帮助企业在转型过程中保持竞争优势。

掌握数据驱动的决策能力,提升企业竞争优势

通过精细化的数据分析培训,学员将获得一系列实用技能,能够在企业中有效应用数据分析方法,并推动业务增长与优化。
  • 识别数据分析需求

    能够清晰识别和理解企业进行数据分析的必要性,推动企业数字化转型进程。
  • 掌握核心技能

    学习并掌握数据分析师必备的核心技能,提升个人在数据分析领域的专业能力。
  • 用户需求挖掘

    通过用户思维,能够准确挖掘并确认用户的真实需求,提升数据分析的针对性。
  • 数据价值分析

    掌握数据价值表的构建方法,能够清晰评估数据的实际价值,为企业决策提供支持。
  • 系统化分析流程

    能够系统地应用数据分析的四大步骤,提升分析效率与准确性,为决策提供科学依据。
  • 运用分析工具

    熟悉各种数据分析工具与方法,能够在实际案例中灵活运用,提升分析结果的有效性。
  • 构建指标体系

    能够构建合理的指标体系,帮助企业在决策中保持数据的有效性与可追溯性。
  • 案例应用能力

    通过学习行业案例,提升在特定行业中的数据分析应用能力,增强解决实际问题的能力。
  • 数字化转型实践

    理解数字化转型中的数据分析价值,能够为企业的转型战略提供数据支持与建议。

解决企业数据分析中的关键问题,提升决策质量

通过系统的数据分析培训,帮助企业解决在实践中遇到的各类问题,提升整体决策质量与执行力,实现可持续增长。
  • 决策效率低下

    通过数据分析提升企业的决策效率,确保团队能快速响应市场变化,抓住机遇。
  • 缺乏数据支持

    帮助企业建立数据驱动的决策机制,确保每一个决策都有数据作为支撑,避免盲目决策。
  • 用户需求不明确

    通过用户思维方法,帮助企业有效识别和确认用户需求,避免资源浪费。
  • 数据价值未被挖掘

    通过数据价值表的构建,帮助企业充分挖掘数据的潜在价值,提升决策质量。
  • 分析方法不系统

    帮助企业建立系统化的数据分析流程,提升分析的科学性与有效性,确保问题得到全面解决。
  • 指标选择混乱

    通过构建指标逻辑树,帮助企业明确关键指标,确保分析结果的准确性与可操作性。
  • 缺乏行业应用

    通过案例学习,帮助企业在不同业务场景中灵活应用数据分析方法,提升实战能力。
  • 数据治理不完善

    指导企业建立完善的数据治理体系,确保数据在分析过程中的准确性与可靠性。
  • 数字化转型障碍

    通过数据分析培训,帮助企业消除在数字化转型过程中的痛点,顺利推进转型进程。

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