數據分析思維及方法

單元一

數據分析思維

1. 數字經濟開始，數據成為核心生產力資源

2. 數據分析是數字化轉型的最佳切入點

3. 數據分析的作用與價值

4. 數據分析的基本思路

5. 數據分析的基礎模型

6. 數據分析與業務結合的思維模式

7. 數據分析數據的處理

8. 數據分析思路、步驟

9. 數據分析的關鍵點

10. 數據分析常見類型

11. 數據分析思維模式

12. 數據分析思維培養方式

13. 數據敏感度的培養方式

單元二

數據分析中的指標

1. 數據分析的基礎--數據分析指標

2. 數據分析指標的建立方法

3. 指標體系與業務運營

4. 數據分析指標體系的價值

5. 指標體系建立模型及案例

6. 指標體系的建立方法和過程

7. 業務分析框架與業務管控

單元三

數據分析的思維方法

1. 數據分析工具介紹

2. 分析方法（每個方法結合案例）

1) 5W2H分析方法

2) 邏輯樹分析方法

3) 行為分析方法

4) 多維度拆解分析方法

5) 對比分析方法

6) 假設檢驗分析方法

7) 相關分析方法

8) 群組分析方法

9) 漏斗分析方法

3. 用數據分析解決工作中的問題

4. 實際分析案例

單元四

Excel實現基礎分析

1. Excel基礎使用功能

2. Excel數據處理

3. Excel統計分析函數使用

4. Excel透視表

單元五

數據的治理

1. 數據的概念

2. 數據的分類和類型

3. 數據的結構

4. 數據的有效性

5. 數據預處理與數據清洗

6. 數據治理介紹

7. 數據治理在當下數字化時代的價值

8. 數據治理中出現的問題

9. 數據治理體系框架介紹

10. 數據資產、標簽和平臺的建立

11. 數據的獲取方式

單元六

數據分析可視化

1. 數據分析可視化的價值

2. 數據分析可視化的關鍵點

3. 常見的圖表類型、應用與實現

1) 散點圖

2) 折線圖

3) 柱形圖和直方圖

4) 餅圖

5) 面積圖

6) 雷達圖

7) 漏斗圖

8) 迷你圖（Excel）

9) 透視圖與數據看板（Excel版）

4. 高級圖表類型、應用與實現

1) 樹型圖

2) 桑基圖

3) 熱力圖

4) 關聯圖

5) 箱線圖

6) 標靶圖

7) 詞云圖

8) 地理圖

5. 商業智能BI介紹

單元七

數據分析基礎--統計學

1. 用描述統計學說明業務

1) 集中量數

2) 權重預估

3) 數據分布

4) 用Excel進行統計學

2. 用概率統計學預測業務

1) 概率的世界

2) 概率分布

3) 假設檢驗

4) AB測試

3. 時間序列

4. 為什么會被統計學欺騙

5. 數據分析與機器學習