掌握数据思维，提升决策能力与创新潜力

数据思维：现代企业转型的核心竞争力

在当今信息化、数字化迅猛发展的时代，数据已成为构建现代社会的重要元素。它不仅渗透到人们生活的方方面面，更对商业世界产生了深远的影响。各行各业的企业纷纷围绕数据进行信息化、数字化转型，将数据视为企业重要的战略资产，力求通过数据挖掘其潜在价值，以支持决策和推动业务发展。在这样的背景下，培养数据思维便显得尤为重要。

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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什么是数据思维？

数据思维是指在面对复杂问题时，能够通过数据分析来进行科学决策的思维方式。它要求管理者具备对数据的敏感性，能够通过数据洞察业务的真实状况，并借此指导企业的发展方向。

数据思维的重要性

数据思维在企业发展中的重要性体现在多个方面，尤其是以下两大应用场景：

• 了解市场及客户：通过数据分析，企业能够深入了解市场动态和客户需求，从而制定出更符合市场的产品和服务。
• 科学决策：数据思维使得企业能够通过科学分析快速定位问题，挖掘商业机会，从而优化业务流程，实现科学决策。

数据分析方法概述

在数据思维的实践过程中，掌握常用的数据分析方法至关重要。以下是一些常用的分析方法：

常用的数据分析方法

• 麦肯锡逻辑树分析法：通过清晰完整地梳理问题各部分之间的逻辑关系，帮助分析问题的根源。
• 象限交分析法（波士顿矩阵）：对目标群体进行分群运营，并输出精细化策略。
• 5W2H分析法：提高思考效率，推动问题的定位、分析和提案全流程。
• 全流程漏斗分析法：基于流程拆分，找出问题节点，优化流程。

营销管理分析方法

• PEST分析法：用于宏观环境分析，帮助企业了解外部环境对自身的影响。
• SWOT分析法：分析内外部竞争环境下的态势，明确企业的优势、劣势、机会和威胁。

构建有效的业务监控体系

有效的数据监控体系是企业实现数据思维的基础。构建标准化的指标体系，不仅可以监控业务发展状况，还能通过指标分级治理快速定位业务问题。

数据指标的重要性

数据指标是将复杂数据转化为可视化、易于理解的形式，帮助企业进行科学决策的重要工具。通过建立标准化的指标体系，企业可以减少重复工作，提高分析效率。

四个模型梳理数据指标体系

• OSM模型：明确业务目标，确保数据能够赋能业务的开展。
• AARRR模型和UJM模型：理清用户生命周期及行为路径，帮助企业更好地理解客户。
• MECE模型：指标体系分级治理，确保数据分析的全面性和系统性。

以某企业的产品营收为例，通过上述模型搭建数据指标体系，可以科学构建数据指标体系，从而形成高效的经营分析框架。

商业智能分析的应用

商业智能分析是将数据转化为决策支持的重要环节。进行商业智能分析时，需要遵循一套完整的数据分析流程。

数据分析流程

• 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：通过常用的数据获取方式收集相关数据。
• 数据处理：明确数据口径，进行异常值和空值处理。
• 数据分析：根据不同主体，采用不同的数据分析方法，制定分析框架。
• 数据可视化：将分析结果通过图表形式呈现，提高结果的可理解性。
• 形成结论：基于数据分析结果，输出总结和建议。

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，但要实现有效的业务协作，需具备相应的软硬技能。

数据分析师的职责与技能

数据分析师的工作范围包括数据收集、处理和分析，同时还需与业务部门紧密协作，提供决策支持。为了有效地与业务部门沟通，数据分析师需要具备以下技能：

• 软技能：包括沟通能力、团队协作能力和对业务的深入理解。
• 硬技能：掌握数据分析工具和方法，具备较强的数据处理能力。

实战演练：应用数据思维

在培训课程中，学员将通过实战演练将所学的理论知识应用到实际业务中。这一过程不仅能够加深对数据思维的理解，还能够提升学员在实际工作中的数据分析能力。

实战演练的内容

实战演练将涵盖数据指标体系的构建、商业智能分析的应用等内容。学员将在培训师的指导下，进行数据分析，提出可行的业务解决方案。

总结与展望

数据思维作为企业数字化转型的核心竞争力，能够帮助企业在信息化浪潮中立于不败之地。通过建立完善的数据分析框架、掌握常用的数据分析方法，企业不仅能够提高决策的科学性，还能在激烈的市场竞争中挖掘出更多的商业机会。未来，随着数据科学技术的不断发展，数据思维将会在企业经营管理中发挥愈加重要的作用。

结语

培养数据思维是提升企业管理水平的必由之路。通过系统的培训和实际的演练，企业核心人员能够掌握数据分析的实战方法，推动企业在数字化转型过程中不断迈向新的高度。只有充分挖掘数据的价值，企业才能实现可持续发展，迎接未来的挑战。