数据思维训练营
课程概要
| 学习时间 | 2天 |
|---|---|
| 课程人数 | 20人 |
| 课程形式 | 课堂教学 |
| 课程难度 | 初级 |
| 先修知识 | 无 |
| 准备内容 | 无 |
| 开课时间 | 待定 |
| 学费 | 7999元/人 |
学习如何用数据钥匙破解商业密室
为什么要学习这门课？
- 什么是数据思维？
数据思维也称分析思维，指的是用量化观点去分析、推理、认知事物的过程。 - 哪些人需要数据思维？
数据思维不仅是数据分析师安身立命的根本，也是众多职场人士、商场人士需要具备的基本素养。可以说如果你想在职场和商场中脱颖而出，就需要具备好的数据思维。 - 拥有好的数据思维会怎样？
拥有好的数据思维可以使你的商业见解更有深度和力度，行动和决策也会因此更高效。 - 数据思维可以培养吗？
数据思维是后天形成的综合能力，用数据思维去思考更是一种习惯，是完全可以培养。 - 参加完课程就能拥有好的数据思维了吗？
数据思维并非一朝便能学会，需要通过长期训练才能掌握。因此我们提供长期的支持服务，引导学员、企业员工和企业基于自身的能力，逐步建立数据思维，并支持他们之后的发展。
课程简介
这门课就像解密游戏。我们尝试把学员带进一间间商业密室，共同分析探索，用数据思维钥匙打开一道道大门，并最终通关。
我们希望的是：完成此次训练后，每位学员形成自己独特的感悟，并结合自身环境，尝试用数据思维去思考和分析生活工作中的每一件事，并由此体会前后的变化。
课程特点
- 小案例大味道。案例选材来自于生活工作中的平凡小事，通俗易懂，却内涵丰富。
- 体系完整。每个案例侧重在数据思维不同角度的训练，综合起来形成完整的数据思维和数据分析能力体系。
- 互动教学。课程采用案例探讨式、情景扮演式、分组讨论式教学，巧妙促成师生互动、生生互动，寓教于乐，让每位学员在有趣的亲身实践中有所收获。
- 延伸学习。数据分析的学习是长期的，我们在上海地区每两周组织一次线下活动，所有知达学员可以免费参加延伸学习。在活动中，让我们与小伙伴一起碰撞数据思维，擦出智慧的火花吧。
适用人群
- 职场新人：如果你准备或刚刚开始从事数据分析相关工作，并乐于了解大牛们是如何思考和工作的
- 好奇宝宝：如果你觉得数据中隐含着无穷智慧，想学习如何去发现并利用这些智慧
- 有趣的人：如果你喜欢和有趣的人在一起，以有趣的形式探讨有趣的事
不适用人群
- 技术流：如果你是一个技术大牛，更喜欢研究最前沿的“火星”技术
- 守旧派：如果你惧怕尝试新事物，害怕改变，不愿意标新立异
- 学院派：如果你追求严谨的学术理论，更喜欢严肃的学术演讲
你将学到什么
- 如何定义和分解商业问题
- 如何将商业问题转化为数据问题
- 如何收集所需要的数据和信息
- 如何将杂乱的数据整理得井井有条
- 如何对数据建立感性认知
- 如何用数据寻找问题的原因，验证你的假设
- 如何用统计方法挖掘更深的数据智慧
- 如何基于数据的发现，提出问题的解决方案
- 如何更直观更美观的展现数据分析结果
- 如何用数据讲故事，使自己更有说服力
讲师介绍
孙运
知达教育 创始人
- 曾就职于联合利华、英之杰航运、音智达信息
- 服务过海尔、辉瑞、耐克、百事、58同城等数十家企业客户
- 研究方向：数据人才培养、商业智能解决方案、自助式数据分析、数据思维、数据驱动实践案例和转型方法
- Tableau大陆首位认证培训师
课程内容
- 引言：欢迎来到数据思维训练营
安利：为什么需要培养数据思维
政治正确很重要：树立正确的数据观念 - 训练一 ：如何定义和分解商业问题
案例：想开咖啡店
案例：常用的分析套路 - 训练二：如何将商业问题转化为数据问题
案例：北京空气质量越来越好了，是谎言还是真相？
案例：客户满意度是什么鬼？ - 训练三：如何收集所需要的数据和信息
案例：有种虫叫爬虫，有种数据叫公开数据，有种石头叫他山之石 - 训练四：如何将杂乱的数据整理得井井有条
案例：调研数据肿么处理？
案例：神马是关系型数据 - 训练五：如何对数据建立感性认知
案例：如果天空是蓝色的，那数据是什么颜色的？ - 训练六：如何用数据寻找问题的原因，验证你的假设
案例：神秘的星期二
案例：是不是优惠券给少了？ - 训练七：如何用统计方法挖掘更深的数据智慧
案例：经典数据挖掘案例
案例：上海车牌价格预测 - 训练八：如何基于数据的发现，提出问题的解决方案
案例：下一家店开在哪里？
案例：这家企业应该怎么做？ - 训练九：如何更直观更美观的展现数据分析结果
案例：数据可视化图原理及图形介绍
案例：大家来找茬
案例：轮到你来设计了 - 训练十：如何用数据讲故事，使自己更有说服力
案例：戴森吹风机值不值得买？
案例：你觉得你能说服我吗？ - 总结：恭喜你入门了，游戏现在开始
如何进一步培养数据敏感性、数据思维和习惯
数据驱动的一般方法
你所需要知道的数据资源
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