課程大綱

• 7 年統計學求學經歷
• 8 年互聯網資料分析和資料產品經驗
• 現某獨角獸公司資料產品解決方案負責人
• 前神策華東業務中心負責人
• 為數百家客戶提供資料驅動增長服務靜芸老師先後擔任過解決方案團隊、售前諮詢團隊、資料分析團隊、以及客戶成功團隊負責人；
• 主要在證券、銀行、新零售、線上教育等行業的客戶提供各類資料產品建設、資料分析和諮詢服務，為數百家互聯網以及互聯網轉型中的傳統企業提供資料驅動增長服務。

 課程介紹

• 一、資深專家帶你領略資料分析全流程
• 本章導讀
• 1.認識資料分析
• 2.資料分析的基本方法
• 3.資料驅動業務增長
• 二、如何搭建資料指標體系，助力業務增長？
• 本章導讀
• 1.認識指標
• 2.認識指標體系
• 3.搭建指標體系
• 4.應用案例
• 三、活用資料分析方法，應對不同業務場景問題
• 本章導讀
• 1.分析「發生了什麼」的方法
• 3.分析「為什麼發生」的方法
• 4.互聯網業務常用資料分析方法
• 5.資料分析方法之為什麼發生
• 6.如何呈現和彙報分析結論
• 四、構建用戶標籤2.0版本，做好精細化運營
• 本章導讀
• 1.什麼是標籤體系
• 2.標籤體系的價值和應用
• 3.構建標籤體系哪種方法更有效？
• 4.不同的標籤類型
• 5.標籤體系的具體構建方法
• 五、正確選擇資料分析工具，讓你的分析事半功倍
• 本章導讀
• 1.資料分析工具的概念與價值
• 2.資料分析工具的分類
• 3.重點資料分析工具能力介紹
• 4.行為資料分析工具
• 5. BI 工具
• 6.客戶資料分析平臺

 學習效益

1. 大資料時代技術的更新促使管理這門看似複雜的學科變得簡單和實用，更為重要的意義在於使管理者的“知其然”環節從經驗主義的定性分析，進化成資料分析模型。無論是產品、運營抑或是市場的工作人員都應該逐步提升自身的資料意識。
2. 為此，三節課邀請到擁有多年資料分析經驗的朱靜芸老師為您結合實例做最鮮活的乾貨分享，讓你系統認識資料分析，掌握資料分析的基本方法，並助你通過資料驅動業務增長。課程分為五大部分為你系統講解：資料分析工作「流程」、資料「指標體系」搭建、資料分析「方法」、用戶「標籤」搭建、資料分析「工具」選擇。
3. 課程首先通過實戰案例，帶你瞭解資料分析全流程，讓你瞭解資料分析工作的全貌。幫助你從新的角度分析企業發展過程中出現的問題，並不斷反覆運算優化出更適合你自己的工作方法。
4. 資料指標和指標體系部分，課程介紹了構建資料指標體系對企業業務增長的意義，手把手教你用「第一關鍵指標法」搭建指標體系，並且借助兩個具體案例實際講解「好」和「不好」的指標體系到底是什麼樣子。
5. 資料分析方法部分，老師分別介紹了經典的資料分析方法。常用的瞭解現狀的方法有頻數分析和趨勢分析，互聯網場景下留存分析和漏斗分析比較有效。通用的分析原因的方法有細分分析和對比分析，互聯網場景下常用路徑分析和歸因分析。
6. 使用者標籤搭建部分，老師從標籤體系的演變引入，介紹從靜態標籤、半動態標籤到動態標籤三個不同階段中標籤的特點，並用典型案例直觀展現三類標籤的邏輯。接著課程總結了企業需要做標籤體系的兩類原因和具體應用，並列舉了車企、化妝品品牌、金融券商領域的應用案例。
7. 市面上的資料分析工具種類繁多，功能複雜，你是否會在日常工作中會感到困惑，這些多工具從何學起？在什麼場景下該使用什麼工具？這些困惑大多來自於我們對工具的理解往往只在功能本身，沒有和背景、價值、場景結合起來。資料分析工具部分，課程從資料分析工具的定義與發展講起，帶你整整理解資料分析工具背後的理念；同時詳細介紹了資料分析工具的分類，以及不同類型工具的使用場景與特色能力；通過具體的分析案例，講解重點分析功能的使用方法，幫你快速、並且體系化的認知和學會使用資料分析工具。
8. 希望通過課程的學習，讓你對互聯網業務資料分析有全新的認識，真正做到資料驅動業務。

 適合學員

1. 掌握資料分析的基礎方法，瞭解互聯網資料分析的常見場景，掌握各類分析工具的使用場景，並知道如何選擇
2. 瞭解常見的指標與指標體系，掌握搭建指標體系的基礎方法
3. 針對通用分析方法如趨勢分析、對比分析、細分分析等有深入的學習與掌握，能在業務報告中靈活使用
4. 對互聯網常用分析方法如事件分析、漏斗分析、留存分析等有深入的學習與掌握
5. 理解使用場景倒推標籤體系的方法和過去方法的差異，能根據業務情況選擇合適的構建方法

 課程時數

• 5.4 小時

 上架時間

• 2022.12.23