[人工智能]数据分析师八大能力培养
数据分析师八大能力培养 资源介绍
课程围绕着数据分析师八大能力,把解决业务问题和管理数据开发项目一网打尽。
为什么会有《数据分析八大能力》这门课程
- 一个本质的问题:数字、数据、数据分析与数据分析工作有什么关联和区别
- 一个有趣的现象:为什么都叫数据分析部,不叫ESP部(Excel+SQL+Python部)
- 一个成长的难题:从掌握取数技能,到完成数据分析工作,还需要补充多少能力
- 做一个能完成工作、解决问题、能助力业务的真正的数据分析师,不要做人肉跑数机
八大能力:
- 能力一:收集信息能力
- 能力二:沟通需求能力
- 能力三:定义问题能力
- 能力四:梳理流程能力
- 能力五:定义标准的能力
- 能力六:寻找原因的能力
- 能力七:提出建议的能力
- 能力八:总结汇报的能力
课程大纲:
综述:八大能力从何而来 1.数据分析师所属的部门及职责 2.数据分析师价值:助力业务,推动决策 3.从企业决策流程,看有用的数据分析该是什么样 4.数据分析师的工作内容与流程 5.为了输出更有价值的工作,所必须的八项能力 能力一:收集信息能力 1.自主收集信息是掌握业务的必要手段 2.为什么数据分析师必须理解业务 3.杰出的数据分析师不会等着别人来教自己 4.七步成诗法:理解业务的7个关键问题 5.应用七步成诗法所必备的信息收集能力 6.实战指南:制作一份自己行业的业务手册 7.特别提示:交流业务情况时的保密原则与谈话尺度 能力二:沟通需求能力 1.需求沟通是数据分析的起点 2.不会沟通就当一辈子人肉跑数机 3.一个好的数据分析需求,应具有的5个特征 4.当业务提需求时,该如何确认问题 5.当业务不理不睬,该如何主动了解 6.实战指南:常见的十问十答,亲自去试试 7.特别提示:必须克服不敢张嘴,关门造车坏习惯 能力三:定义问题能力 1.定义问题是正确选择分析方法的保证 2.数据分析不是万能的,界定不清,怎么干都是错 3.常见的5类业务问题与数据分析可以做事 4.收到问题时,第一时间判断问题范畴 5.解决问题所需的时间、投入需事先规划 6.实战指南:3个常见的似是而非的问题,挑战下看是否能分的清 7.特别提示:改掉唯业务是从,人家说一句自己动一下的毛病 能力四:梳理流程能力 1.梳理流程是定位问题的有效手段 2.不了解业务流程就无法深入分析 3.梳理业务流程的基本方法 4.将业务流程与数据流程对应 5.描述性统计是梳理流程的利器 6.实战指南:从一份基础数据,看出业务的问题所在 7.特别提示:没有业务背景的描述性统计是浪费时间 能力五:定义标准的能力 1.先有标准,才有“好/坏”的判断 2.没有明确标准是分析下不了结论的罪魁祸首 3.如何收集基于业务经验的标准 4.如何在没有经验时探索标准 5.如何验证标准的有效性 6.实战指南:基于常规销售数据,探索如何评价各分公司业务的标准 7.特别提示:特别警惕把描述现状和评论现状混为一谈的问题 能力六:寻找原因的能力 1.寻找问题原因的基本逻辑:归纳法与演绎法 2.寻找问题依托的是层层递进的假设检验 3.沿着业务流程,提出分析假设 4.设定假设检验方案与检验标准 5.估算各原因的影响与筛选重点原因 6.实战指南:从一份基础数据,看出业务的问题所在 7.特别提示:不能通过ABtest检验来验证的原因,不是好原因 能力七:提出建议的能力 1.提分析建议是体现分析价值的重要一环 2.分析建议的深度,取决于对业务的了解,而非分析能力 3.如何有效收集业务方案 4.如何评估业务方案的效用与可行性 5.如何基于评估结果向业务方建议 6.实战指南:基于一份分析数据,试着提建议 7.特别提示:分析建议不等于执行计划,守住分析的界线 能力八:总结汇报的能力 1.总结汇报是数据分析的点睛之笔 2.好的分析结果是包装出来的,不是自己憋出来的 3.因人而异,考虑场景,才有好的汇报 4.如何针对不同对象,设计汇报方案 5.实战指南:同一份文件,3个对象,请设计汇报方案 6.特别提示:必须牢记,业务方是评价数据分析质量的唯一裁判 后记:高质量的工作成果,从来不是单单靠技术实现的 1.如果方向歪了,怎么做都是错 2.工作成果=(自己努力+伙伴支持)*领导认可 3.酒香也怕巷子深,不会包装白累死
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