优秀数据分析师的易精之路

讲师资历

课程目标

课程大纲

一、 优秀数据分析师是怎样炼成的？

1. 数据分析师的前世

2. 数据分析师的今生

3. 我的数据分析师之路

4. 易精之路

u 数据分析师立身之道

1) 客户之道

2) 企业之道

u 数据分析师工作法

1) 想法——数据化思维

2) 看法——数据可视化

3) 干法——数据挖掘技术

4) 说法——数据分析报告

u 数据挖掘八术

1) 横切面x 4

2) 纵贯线x 4

二、 想法——养成数据化思维

1. 什么是数据化思维

u 中国古代的数据化思维

u 客户之道与企业之道

u 数据化思维定义

u 数据化思维公式

u 人与AI的认知融合

2. 我们需要什么数据？

u 紧急的数据

u 重要的数据

u 紧要的数据

3. 数据从哪里来？

u 现场调研

u 企业内部数据

u 交易/协作平台

1) 电商平台

2) 供应链

u 外部行业数据

1) 免费/付费咨询报告

2) 行业数据统计网站

案例：中美四级产业股市数据分析

作业：Power BI电商销售数据处理

三、 看法——使用数据可视化工具

1. “工欲善其事，必先利其器”

u 数据工具概况和分类

u Excel与Power BI——人手一份的数据分析工具

2. 数据可视化

u 历史著名可视化精品

u 图表分类与应用

u Power BI的Dashboard实操

u 数据可视化视频经典案例

3. 怎样通过数据对比做决策？

4. 拉普拉斯与决策模式

5. 五大对比方法

u 甲/乙对比

u 前/后对比

u A/B测试对比

u 类比

u 回归

分组游戏：决策私董会

案例：电力系统充电桩大数据规划与运营

作业：Power BI电商销售Dashboard

四、 干法——实操数据分析方法

1. 大数据探秘

u 大数据概念

u 大数据技术成熟度曲线分析

u 通用数据挖掘模式CRISP-DM

u 大数据“陷阱”

2. 逆向大数据思维突破

3. 不以赢利为目的的企业数据分析是“耍流氓” 

4. 数据挖掘八法：4横4纵

u 横截面

1) 分类下钻

2) 杜邦分析

3) 聚类分群

4) A/B测试

u 纵贯线

1) 趋势变化（Bar/Line Chart）

2) 转化漏斗（Funnel）

3) 行为路径（Sankey Chart）

4) 运营干预（RFM）

5. 易精数据决策导图

案例：新能源汽车分时租赁

作业：超市RFM分析

五、 说法——写好数据分析报告

1. 通天塔因为什么而倒塌？

2. 酒香就怕巷子深

3. 数据分析报告忌讳“三无”

u 胡言乱语——无逻辑

u 无病呻吟——无洞察

u 只挖不埋——无建议

4. 优秀数据分析报告要素“2+2” 

u “痛”——量化问题——y

u “病”——分解病因——x

u “理”——数学模型——f（）

u “药”——解决方案——y’和x’

案例：一份救命的数据分析报告

u 分组互动：提取痛、病、理、药

课后作业：“我的数据分析报告大纲”

六、 大数据与AI未来已来

1、 史上第一次人类认知危机

2、 从古典逻辑到机器学习

3、 人类天生认知障碍

4、 人工智能优势和劣势

5、 人和AI的认知融合

6、 人工智能应用：无人驾驶

7、 AI驱动型组织机制

u 亚马逊的“数字泰勒主义” 

u 东西方融合：日本“现场主义”

u A/B测试：数据驱动体制的试金石

u 数据决策分权机制激发执行层活力

8、 数字孪生运营

案例：新能源汽车投资精算

9、人性与AI的顺逆冷暖/11

总结：数据分析师的心/

结业作业：“我的数据分析报告”