掌握数据思维，提升决策能力与创新能力

数据思维：企业发展的新引擎

在当今数字化的时代，数据已经成为推动社会进步的重要元素，渗透到人们生活的方方面面。尤其在商业领域，各行各业的企业纷纷围绕数据进行信息化、数字化转型，将数据视为企业的重要战略资产，力求挖掘数据的潜在价值。为了提升企业的竞争力，培养数据思维具有不可或缺的重要性。

吕娜：《数据驱动业绩增长》

【课程背景】当前时代，数据已经成为构建现代社会的重要元素，渗透到人们生活的方方面面。在商业世界中，各行各业的企业开始围绕数据进行信息化、数字化转型，把数据当作企业重要的战略资产，寻求数据的价值。因此，对于企业而言，只有充分挖掘数据价值，才能全面分析企业发展，进行更加准确的决策。本课程梳理提炼了构建数据指标体系的通用法则，通过三个步骤+四大模型，确保学员掌握实施落地的系统方法；同时，深度解析通过指标体系构建企业经营分析框架，解决学员在业务分析过程中面临的“无理论、无框架、无方法”的三大难题，使学员学之能用。【课程收益】学会将数据应用于实战的方法，助力企业切实解决经营过程中遇到的实际问题掌握构建数据指标体系的三个步骤&四大模型，了解通过指标体系构建企业经营分析框架的方法，同时，学会N种常用数据分析方法，推动相关人员快速定位业务问题，优化业务方向学会将数据应用于实战的方法，推动企业核心人员的数据化能力进阶【课程对象】企业基层管理者、运营人员，营销&销售体系的业务骨干【课程时间】 1天（6小时/天）【课程大纲】一、为什么培养数据思维对企业发展有重要意义？1、数据思维到底是什么？2、为什么数据思维如此重要？（两大应用场景）了解市场及客户，衡量业务真实发展状况通过科学分析，快速定位问题，挖掘商业机会，优化业务流程，实现科学决策二、常用的数据分析方法有哪些？1、常用的数据分析方法麦肯锡逻辑树分析法：清晰完整地梳理问题各部分之间的逻辑关系象限交分析法（波士顿矩阵）：目标群体分群运营，输出精细化策略5W2H分析法：提高思考效率，推动问题的定位、分析、提案全流程漏斗分析法：基于流程拆分，找问题节点2、常用的营销管理分析方法PEST分析法：宏观环境分析SWOT分析法：内外部竞争环境和竞争条件下的态势分析三、数据思维应用场景一：如何构建有效的业务监控体系和评估标准？1、数据指标和数据指标体系2、为什么需要指标体系形成标准化的衡量指标，监控业务发展状况通过指标分级治理，快速定位业务问题，优化业务方向形成标准化体系，减少重复工作，提高分析效率3、用四个模型梳理数据指标体系OSM模型：明确业务目标，数据赋能业务AARRR模型和UJM模型：理清用户生命周期及行为路径MECE模型：指标体系分级治理以某企业产品营收为例搭建数据指标体系用三个步骤、四个模型科学构建数据指标体系常用的经营分析框架构成第一部分，经营达成及预算执行分析第二部分，业绩结构分析第三部分，业务策略执行分析第四部分，组织状况分析（组织驱动型业务）第五部分，重点项目主题分析数据分析结论的呈现技巧结论先行：运用SWOT分析法提炼业务概况提出解法：基于数据结论输出总结和建议数据可视化：学会用图表说话浅谈如何挖掘业务健康度评估指标四、数据思维应用场景二：如何进行商业智能分析？1、一次完整的数据分析流程有哪些明确分析目的：了解分析背景与结论使用场景，理清业务流程，制定分析计划数据获取：常用的数据获取方式数据处理：明确数据口径，异常值处理&空值处理数据分析：针对不同主体，引用不同数据分析方法，制定分析框架数据可视化：学会用图标说话形成结论：基于数据结论输出总结和建议2、商业智能分析的三大应用案例详解用户留存分析用户流失分析定位业务指标异动因素数据波动多少才算成为数据异动数据波动分析的四个排除通过逻辑树确定数据波动影响因素3、如何让数据分析结论更有说服力基于数据分析结果为业务提出可行的解决方案避免四个数据分析逻辑漏洞五、数据分析师如何高效与业务部门协作？数据分析部门的工作范围与部门职责届定美团外卖商分团队组织架构与业务协同机制2、数据分析师如何建立影响力，获得话语权？数据分析师必备的软技能与硬技能什么是数据分析师必备的软技能与硬技能为什么软技能比硬技能重要数据分析师需要深入了解业务，充分对焦需求，树立目标意识，寻找潜在分析点基于数据分析结果为业务提出可行的解决方案——给数据，给结论，给观点数据分析师需要避免的几种提建议的方式不明确分析目的，没有结论与观点，只做简单的数据堆砌说的都对，却没什么用预设立场，通过主观的判断代替客观的标准提出的建议无法落地尽可能量化工作价值，沉淀可视化数据资产六、数据思维应用的实战演练（1小时左右）

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一、数据思维的内涵与重要性

数据思维是指在分析和处理数据时所展现出的逻辑思考能力和系统性思维方式。这种思维不仅仅是对数据的简单处理，更是通过数据分析来洞察业务发展、优化决策的能力。

• 数据思维到底是什么？ 数据思维是将数据作为思考和解决问题的基础，通过数据分析来支撑决策和战略制定的过程。
• 为什么数据思维如此重要？ 在市场竞争激烈的环境中，企业需要通过数据快速了解市场及客户，衡量业务的真实发展状况，从而实现科学决策。

数据思维的应用场景广泛，主要包括：

• 了解市场动态与客户需求，提升产品和服务的竞争力。
• 通过科学的分析手段，快速定位问题，挖掘商业机会，优化业务流程。

二、常用的数据分析方法

在数据分析的过程中，有多种方法可以帮助企业高效地进行问题分析与解决。

• 麦肯锡逻辑树分析法： 该方法能够清晰完整地梳理问题各部分之间的逻辑关系，帮助企业明确问题的核心。
• 象限交分析法（波士顿矩阵）： 通过目标群体分群，输出精细化策略，优化市场营销。
• 5W2H分析法： 提高思考效率，推动问题的定位、分析、提案全流程。
• 全流程漏斗分析法： 基于流程拆分，找出问题节点，优化业务环节。

此外，企业在进行营销管理时也可以采用以下分析方法：

• PEST分析法： 用于宏观环境的分析，帮助企业更好地把握外部环境变化。
• SWOT分析法： 分析内外部竞争环境及竞争条件，为制定战略提供参考。

三、构建有效的业务监控体系

构建有效的业务监控体系是实现数据思维的重要环节。企业需要建立标准化的衡量指标，以便实时监控业务发展状况。

• 数据指标和数据指标体系： 数据指标是用于衡量业务绩效的重要工具，而指标体系则是将多个指标进行整合，形成一个完整的监控框架。
• 为什么需要指标体系？ 通过指标分级治理，企业能够快速定位业务问题，优化业务方向，提高分析效率。

要科学构建数据指标体系，企业可以采用以下四个模型：

• OSM模型： 明确业务目标，利用数据赋能业务发展。
• AARRR模型和UJM模型： 理清用户生命周期及行为路径，为用户管理提供依据。
• MECE模型： 进行指标体系的分级治理，确保各指标之间不重叠。

以某企业的产品营收为例，企业可以通过三个步骤与四个模型的结合，科学构建数据指标体系，形成完整的经营分析框架。

四、商业智能分析的应用

商业智能分析是数据思维在实际业务中的重要应用，能够帮助企业从数据中提取有价值的信息。

• 完整的数据分析流程： 包括明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化和形成结论。这一流程要求企业在进行数据分析时，具备清晰的目标与计划。
• 常用的数据获取方式： 企业可以通过问卷调查、市场研究、用户行为追踪等多种方式获取数据。
• 数据处理： 对数据进行清洗，处理异常值与空值，确保分析结果的准确性。

在商业智能分析中，用户留存分析和用户流失分析是两个重要的应用案例。通过对用户行为的深入分析，企业能够精准定位业务指标的异动因素，及时调整策略。

五、数据分析师与业务部门的协作

数据分析师在企业中扮演着至关重要的角色，他们不仅负责数据的处理和分析，还需与业务部门紧密协作。

• 数据分析部门的工作范围与职责： 数据分析师需要深入了解业务，明确数据分析的目的与需求。
• 建立影响力，获得话语权： 数据分析师需要具备一定的软技能与硬技能，善于沟通与协作，才能让数据分析结果更具说服力。

在与业务部门的协作中，数据分析师应避免以下几种提建议的方式：

• 不明确分析目的，导致建议缺乏针对性。
• 只做简单的数据堆砌，缺乏深入的分析和结论。
• 通过主观判断代替客观标准，影响建议的可信度。

六、数据思维的实战演练

在实际培训课程中，实战演练是提升数据思维的重要环节。通过模拟真实业务场景，学员能够将所学知识应用于实践，提升数据分析能力。

在这一过程中，学员将通过小组讨论、案例分析等多种形式，深入理解数据思维在企业中的应用，掌握构建数据指标体系的方法与技巧。

结论

数据思维不仅是企业数字化转型的基础，也是提升企业核心竞争力的重要手段。在信息化、数字化的浪潮中，企业需要通过数据分析来驱动决策，优化业务流程，实现可持续发展。通过系统的培训和实战演练，企业能够培养出一批具备数据思维的人才，为未来的发展奠定坚实的基础。