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課程簡介
數據驅動思維的基礎
- 數據在組織中的角色
- 數據作為運營和戰略決策的支持
- 數據驅動 vs. 直覺驅動的組織
- 處理數據時常見 pitfalls
2. 數據來源與特性
- 交易數據、運營數據與參考數據
- 內部與外部數據
- 結構化與非結構化數據
3. 數據質量及其對決策的影響
- 完整性、一致性、時效性與準確性
- 常見的數據質量問題
- 瑕疵數據對分析結論的影響
4. 基礎數據分析技術
- 描述性分析
- 比較分析
- 趨勢與季節性
- 數據細分
5. KPI 與商業指標
- KPI 與指標的區別
- 選擇正確的指示器
- KPI 過載的陷阱(過多指標)
洞察與商業建議
- 解釋分析結果
- 數據的商業背景
- 區分相關性與因果關係
- 識別模式與異常值
2. 進階分析方法
- 情境分析
- 根本原因分析(RCA)
- 基於不完整數據的推論
3. 數據可視化
- 清晰可視化的原則
- 為數據類型選擇正確的格式
- 呈現結果時的常見錯誤
4. 制定洞察
- 定義商業洞察
- 從數據到結論
- 邏輯洞察的結構
5. 數據驅動的建議
- 連接數據與商業背景
- 建議的風險與局限性
- 向決策者溝通建議
最低要求
- 具備 Microsoft Excel 或類似試算表工具的基礎技能。
- 擁有處理商業或運營報告的經驗。
具備描述性統計學的基本知識是加分項。
目標受眾
- 業務與系統分析師。
- 顧問與策略專家。
- 依賴數據支持決策的管理者與團隊領導。
- 報表與商業智慧(BI)專家。
14 小時
客戶評論 (2)
培訓師分享了他的知識,並營造了良好的氛圍。
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