追根溯源，精準(zhǔn)分析——數(shù)據(jù)思維在工作管理中的應(yīng)用

課程大綱

第一講：培養(yǎng)數(shù)據(jù)思維

一、數(shù)據(jù)化工作管理的本質(zhì)

1.數(shù)據(jù)的四大類型

2.讓數(shù)據(jù)說話—挖掘數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景

3.熱點(diǎn)數(shù)據(jù)方向—數(shù)據(jù)畫像

二、建立數(shù)據(jù)思維的框架

1.數(shù)據(jù)思維的起源

2.理解數(shù)據(jù)思維

1）數(shù)據(jù)思維的三種境界：沒數(shù)、有數(shù)、馭數(shù)

2）三方面區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)思維和大數(shù)據(jù)思維的關(guān)系

幸存者偏差案例：應(yīng)該在什么地方加裝裝甲（注意防止幸存者偏差）

a預(yù)測性

b數(shù)學(xué)邏輯性

cKPI性

3）數(shù)據(jù)思維培養(yǎng)的四種方向

方向一：提升數(shù)字型感覺

方向二：建立平均回歸原則

方向三：把握數(shù)據(jù)感覺

方向四：建立數(shù)據(jù)模型

4）數(shù)據(jù)思維培養(yǎng)五個(gè)步驟

第一步：問（收集問題）

第二步：拆（分解問題）

第三步：解（分析問題）

第四步：謀（制定方案）

第五步：現(xiàn)（匯報(bào)呈現(xiàn)）

案例：斯諾醫(yī)生

案例：汽車超速怎么調(diào)查

互動(dòng)1：婚戀平臺(tái)如何為客戶服務(wù)的？

互動(dòng)2：這樣吃Pizza虧了嗎？

測試：您的數(shù)商值是多少？

思考：某個(gè)城市一年的外賣數(shù)量？

第二講：“問”——高效且精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)收集方法

一、測量是數(shù)據(jù)收集的核心

1.掌握測量方法

2.提高測量信度

3.保持測量效度（三個(gè)關(guān)鍵）—關(guān)聯(lián)性、結(jié)構(gòu)化、完備性

案例：某數(shù)據(jù)分析報(bào)告的信度效度分析

二、抽樣方法是數(shù)據(jù)收集的關(guān)鍵

1.配額樣本和概率樣本

2.選擇樣本量大小

3.運(yùn)用非概率樣本

三、運(yùn)用數(shù)據(jù)收集工具-問卷

1.問卷設(shè)計(jì)的三大原則

2.圖尺度評(píng)量表的設(shè)計(jì)使用（評(píng)量表視圖）

練習(xí)：這個(gè)針對用戶的問卷該怎么設(shè)計(jì)？

3.結(jié)構(gòu)化問卷的設(shè)計(jì)使用

1）問卷視圖

2）結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)要點(diǎn)：分層設(shè)計(jì)、準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化、選擇關(guān)鍵

3）結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)流程

確定整體主題方向→分解主題→轉(zhuǎn)化主題為問題

練習(xí)：針對內(nèi)部人員的結(jié)構(gòu)化問卷該怎么設(shè)計(jì)？

4.隨機(jī)對照實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)要點(diǎn)—費(fèi)希爾方法

案例：隨機(jī)對照實(shí)驗(yàn)——如何驗(yàn)證哪一種化肥有效？

討論：電飯煲實(shí)驗(yàn)的漏洞在哪里？

第三講：“拆”——思維導(dǎo)圖按需分解數(shù)據(jù)

一、思維導(dǎo)圖拆解數(shù)據(jù)

1.思維導(dǎo)圖工具背后的重要思維

案例1：水平思維

案例2：垂直思維

2.思維導(dǎo)圖運(yùn)用的結(jié)構(gòu)化

二、思維導(dǎo)圖變形之邏輯樹，讓細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)為我所用

1.邏輯樹的形成方式

1）自頂向下

2）自底向上

2.遵循MECE原則

工具：邏輯樹視圖

練習(xí)：如果利用邏輯樹分析建模形成過橋方案？

第四講：“解”——數(shù)據(jù)分析，尋找根源

一、數(shù)據(jù)分類思維

1.畫像思維準(zhǔn)確歸類對象尋找規(guī)律

2.不同維度進(jìn)行分類分析

案例1：商業(yè)數(shù)據(jù)分類

案例2：淘寶用戶數(shù)據(jù)分類

案例3：多維度拆解某app數(shù)據(jù)從而評(píng)估推廣效果

二、數(shù)據(jù)對比（和誰比、怎么比）

案例：雜志的效量提升

練習(xí)：如何解讀周報(bào)

三、數(shù)據(jù)假設(shè)分析的流程

1.麥肯錫圣經(jīng)：大膽假設(shè)，小心求證

2.流程拆解分析：提出假設(shè)→收集證據(jù)→得出結(jié)論

案例：誰是小偷？

四、尋找因果關(guān)系

1.相關(guān)性

2.先后順序

3.非第三原則

4.從關(guān)聯(lián)到因果

案例：辛普森悖論

第五講：“謀”——以分析數(shù)據(jù)為決策依據(jù)

一、把握概率決策方法

案例：獎(jiǎng)金應(yīng)該怎么分配？

練習(xí)：分析攜帶病毒的概率是多大？

二、帕累托圖進(jìn)行分析決策

工具：帕累托圖視圖

案例：停電統(tǒng)計(jì)分析決策結(jié)果

練習(xí)：利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行帕累托圖的決策

三、矩陣圖進(jìn)行分析決策

工具：矩陣圖視圖

案例：如何選拔合適人員

練習(xí)：利用矩陣圖進(jìn)行買車決策分析

四、大數(shù)據(jù)分析決策方法

1.聚類方法工具

2.決策樹

3.回歸方法

第六講：“現(xiàn)”——完美數(shù)據(jù)呈現(xiàn)提升說服力

視頻：少年派的數(shù)據(jù)可視化場景

一、基于Excel的數(shù)據(jù)可視化的傳統(tǒng)方法

1.餅圖

2.柱狀圖

3.折線圖

4.表格

二、數(shù)據(jù)可視化進(jìn)階方法

1.點(diǎn)線數(shù)據(jù)可視化

2.組合數(shù)據(jù)可視化

3.玫瑰圖數(shù)據(jù)可視化

4.關(guān)系數(shù)據(jù)可視化

5.基于地圖的數(shù)據(jù)可視化

三、數(shù)據(jù)的指向性操作方法介紹

展示：可視化經(jīng)典圖

數(shù)據(jù)指向性問題操作案例：

1）盜用平均數(shù)

2）忽略規(guī)模

3）短期波動(dòng)和長期效應(yīng)

4）忽略變化原因

5）偷換概念

6）定義不一致

7）混淆對象

8）基數(shù)變換