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課程大綱：
課程圍繞著數據分析師八大能力，把解決業務問題和管理數據開發項目一網打盡
前言：為什么會有《數據分析八大能力》這門課程
1.一個本質的問題：數字、數據、數據分析與數據分析工作有什么關聯和區別
2.一個有趣的現象：為什么都叫數據分析部，不叫ESP部（Excel+SQL+Python部）
3.一個成長的難題：從掌握取數技能，到完成數據分析工作，還需要補充多少能力
4.做一個能完成工作、解決問題、能助力業務的真正的數據分析師，不要做人肉跑數機
第一章：數據分析師八大能力介紹
綜述：八大能力從何而來
1.數據分析師所屬的部門及職責
2.數據分析師價值：助力業務，推動決策
3.從企業決策流程，看有用的數據分析該是什么樣
4.數據分析師的工作內容與流程
5.為了輸出更有價值的工作，所必須的八項能力
能力一：收集信息能力
1.自主收集信息是掌握業務的必要手段
2.為什么數據分析師必須理解業務
3.優秀的數據分析師不會等著別人來教自己
4.七步成詩法：理解業務的7個關鍵問題
5.應用七步成詩法所必備的信息收集能力
6.實戰指南：制作一份自己行業的業務手冊
7.特別提示：交流業務情況時的保密原則與談話尺度
能力二：溝通需求能力
1.需求溝通是數據分析的起點
2.不會溝通就當一輩子人肉跑數機
3.一個好的數據分析需求，應具有的5個特征
4.當業務提需求時，該如何確認問題
5.當業務不理不睬，該如何主動了解
6.實戰指南：常見的十問十答，親自去試試
7.特別提示：必須克服不敢張嘴，關門造車壞習慣
能力三：定義問題能力
1.定義問題是正確選擇分析方法的保證
2.數據分析不是萬能的，界定不清，怎么干都是錯
3.常見的5類業務問題與數據分析可以做事
4.收到問題時，第一時間判斷問題范疇
5.解決問題所需的時間、投入需事先規劃
6.實戰指南：3個常見的似是而非的問題，挑戰下看是否能分的清
7.特別提示：改掉唯業務是從，人家說一句自己動一下的毛病
能力四：梳理流程能力
1.梳理流程是定位問題的最有效手段
2.不了解業務流程就無法深入分析
3.梳理業務流程的基本方法
4.將業務流程與數據流程對應
5.描述性統計是梳理流程的利器
6.實戰指南：從一份基礎數據，看出業務的問題所在
7.特別提示：沒有業務背景的描述性統計是浪費時間
能力五：定義標準的能力
1.先有標準，才有“好/壞”的判斷
2.沒有明確標準是分析下不了結論的罪魁禍首
3.如何收集基于業務經驗的標準
4.如何在沒有經驗時探索標準
5.如何驗證標準的有效性
6.實戰指南：基于常規銷售數據，探索如何評價各分公司業務的標準
7.特別提示：特別警惕把描述現狀和評論現狀混為一談的問題
能力六：尋找原因的能力
1.尋找問題原因的基本邏輯：歸納法與演繹法
2.尋找問題依托的是層層遞進的假設檢驗
3.沿著業務流程，提出分析假設
4.設定假設檢驗方案與檢驗標準
5.估算各原因的影響與篩選重點原因
6.實戰指南：從一份基礎數據，看出業務的問題所在
7.特別提示：不能通過ABtest檢驗來驗證的原因，不是好原因
能力七：提出建議的能力
1.提分析建議是體現分析價值的重要一環
2.分析建議的深度，取決于對業務的了解，而非分析能力
3.如何有效收集業務方案
4.如何評估業務方案的效用與可行性
5.如何基于評估結果向業務方建議
6.實戰指南：基于一份分析數據，試著提建議
7.特別提示：分析建議不等于執行計劃，守住分析的界線
能力八：總結匯報的能力
1.總結匯報是數據分析的點睛之筆
2.好的分析結果是包裝出來的，不是自己憋出來的
3.因人而異，考慮場景，才有好的匯報
4.如何針對不同對象，設計匯報方案
5.實戰指南：同一份文件，3個對象，請設計匯報方案
6.特別提示：必須牢記，業務方是評價數據分析質量的唯一裁判
后記：高質量的工作成果，從來不是單單靠技術實現的
1.如果方向歪了，怎么做都是錯
2.工作成果=（自己努力+伙伴支持）*領導認可
3.酒香也怕巷子深，不會包裝白累死
