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課程簡介

數據驅動思維的基礎

  1. 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

  1. 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

人數


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