数据分析与决策

数据分析与决策适合带着现有问题进入课堂,通过数字化本质把做法和跟进节奏校准清楚

2天 绩效管理

适合对象

经营管理者,中高层管理者,数据分析师,业务决策者

课程定位与主要问题

AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目中,参训团队可以先看清问题所在,再设计可执行动作

核心收益

  • 先确认工具场景、输入要求和输出校验,让训练目标更具体
  • 数据基础与数据分析和数字化本质会被串成一组可练习的AI应用
  • 流程复用更容易:提示词、流程嵌入和风险复核检查方法是否适合团队日常任务
  • 人工复核有抓手:数据是要素相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排

课程背景与交付信息

团队把AI能力接入日常工作时,最先卡住的是场景边界和结果复核。训练会串起数据基础与数据分析、数字化本质和数据是要素,先把可落地路径说清楚。

课程时间

2天

授课方式

讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑

课程内容重点

01数据基础与数据分析
02数字化本质
03数据是要素
04算力是核心
05算法是灵魂

课程大纲

课程总览

一、数据基础与数据分析
  • 1. 数字化本质
  • 数据是要素
  • 连接是基础
  • 算力是核心
  • 算法是灵魂
  • 融合是关键
  • 案例解析:用数据呈现生产企业经营全貌
  • 2. 数据思维
  • 连接
  • 赋能
二、数据分析,如何赋能业务
  • 1. 数据赋能类型
  • 资源式赋能
  • 知识型赋能
  • 服务式赋能
  • 2. 数据分析赋能业务,生产
  • 案例讲解:APS生产排产大脑
  • 3. 数据分析赋能业务,产品全生命周期
  • 产品全生命周期数据主线
  • 产品的数字孪生
  • 案例讲解:产品价值周期分析与特征分析
三、数据决策支持系统
  • 1. 让数据驱动企业决策
  • 案例:生产企业的决策驾驶舱
  • 2. 如何搭建企业数据体系,用数据驱动企业业务增长
  • 数据驱动增长的思维与核心体系
  • 数据驱动金字塔
  • 数据的采、看、想、做
  • 四个阶段逐步实现数据驱动
  • 3. BI里的数据决策建议
  • 什么是决策建议
  • 决策建议的产品设计思路

讲师介绍

韩迎娣 讲师头像

韩迎娣

数智化转型与AI落地实战专家

韩迎娣,数智化转型与AI落地实战专家,AI人机协同画布模型创始人。曾任乐村淘执行总裁、启迪桑德创新中心负责人,清华北大EMBA特聘AI讲师。专注企业智能化战略规划与AI商业应用,授课超750场,辅导上百家企业实现数字化转型升级

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课程差异说明

本课程页面围绕《数据分析与决策》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 1 个主要模块,便于快速判断培训匹配度