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涵盖了323个主题课程以满足企业多样化需求

数据的真相 – 精益数据分析与大数据精准决策

产品思维

漠北
漠北 亚马逊高级产品总监
漠北 亚马逊高级产品总监
  • 互联网/电商/新零售专家
  • 前京东高级产品总监、携程业务BU负责人,多年来领导国内国际大型互联网公司的业务、产品、运营、增长、UED等互联网核心职能部门。
  • 18年工作经验,深厚技术背景。精通互联网产品管理与设计、运营规划实施、增长驱动、数据分析、用户洞察和项目管理,PMP。
  • “产品遇上运营”公众号作者。36氪、零售老板内参、虎嗅专栏作家/特约作者,人人都是产品经理2019年度最受欢迎作者。
  • 历史培训客户:丰富的企业内训经验,先后给京东、亚马逊、1号店、美团、金山、宝马、TCL、渣打、中国移动等大量线上和线下做过相关培训。多年来在中国产品经理大会、增长大会、全球软件峰会等行业顶级大会做过演讲,受到高度好评。

课程简介

通过讲师在国内和国际大型互联网公司负责业务、产品、数据等团队时所积累的数据体系建设和数据洞察经验,结合大量分析实战案例,介绍顶级互联网公司如何搭建数据指标体系,进行数据监测与分析,为找到趋势、解决问题提供明确参考与指引。同时课程也将揭秘世界顶级电商公司的科学家团队所研究的大数据预测模型思路,及其在价值预测、精细化运营、增长模型和销售机会捕捉等方面的实战案例。

本课程分为三部分。

1.第一部分介绍数据指标体系建设。课程从数据分析场景、主流分析方法的局限性与挑战开始讲起,介绍北极星指标设置、分级指标体系搭建、数据监测体系与关键指标看板等企业数据指标体系关键环节的建设思路,并给出埋点手段的建议。

2.第二部分介绍数据分析方法。本节将数据分析分为三个主要方向:用户数据分析、业务数据分析和行为数据分析,分别介绍每一类分析的常见环节与方向。随后将体系化介绍数据分析的不同维度,及其策略和手段,并深入介绍AB测试方法及其适用性和局限性。至此,学员应该已经系统性地了解了互联网数据指标体系和主要分析方法。

3.课程的第三部分是大数据预测模型。本节将针对数据体系的一个关键应用场景 – 价值预测,进行深入讲解,包括大数据预测模型的思路、用法和使用场景。最后通过四大实践案例:价值预测、精细化运营、流失模型、销售机会捕捉,以帮助学员掌握大数据精准决策模型的实际运用。

适合人群

互联网企业数据分析人员。

互联网企业产品、运营、市场、技术部门人员。

IT企业及传统企业数据分析及业务部门,需要进行数据分析、价值评估及量化管理的人员。

企业战略决策层人员。

课程收益

掌握数据指标体系原理及搭建方法,建设关键指标看板,进行各类数据分析,洞察问题与机遇,并了解搭建大数据预测模型的方法和使用场景。

课程大纲

主题 授课内容
课程导入 1.数据分析应用场景
2.主流分析方法的局限与挑战
指标体系建设 1.北极星指标
2.分级指标体系
3.数据监测体系与指标看板
4.数据埋点方法与规范
用户数据分析 1.生命周期分析
2.增长关键:留存分析
3.生命周期价值分析
4.用户特征分群
业务数据分析 1.流量数据分析
2.漏斗分析与观察
3.关键指标波动分析
行为数据分析 1.归因模型与归因分析
2.聚类分析与孤点分析
3.数据异常分析
数据分析方法 1.分析维度拆解
2.关键漏斗观察
3.同比环比分析
4.目标关联性分析
5.特征分组与分布
6.动作序列分析
7.数据分析常见误区
AB测试 1.AB测试的玄机
2.AB测试的局限性
3.幸存者偏差
大数据预测模型 1.未来价值定义
2.高价值行为
3.互动行为
4.大数据预测模型原理
实战案例 1.价值预测:产品、项目、市场活动价值预测
2.增长实战:精细化运营
3.增长实战:流失模型
4.销售增长:转化机会预测与捕捉

课程支持

面授

面授时长

1天

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