● 建(jian)(jian)立數(shu)(shu)字網絡尤其是個人數(shu)(shu)字網絡的(de)，掌(zhang)握數(shu)(shu)字網絡建(jian)(jian)立的(de)方法(fa)和技巧；

● 理解數據(ju)思維(wei)(wei)并掌(zhang)握(wo)數據(ju)思維(wei)(wei)培養方法，掌(zhang)握(wo)建立數據(ju)思維(wei)(wei)框架的方法；

● 理解業(ye)務場(chang)(chang)景(jing)(jing)并抓住(zhu)核心關(guan)鍵(jian)點，掌握各(ge)種業(ye)務場(chang)(chang)景(jing)(jing)下數據分析的方法和技巧，并能夠舉(ju)一反三，對新業(ye)務/場(chang)景進行(xing)分析。

第一講：理解并利用(yong)個人數(shu)字網絡

一、數字(zi)化(hua)網(wang)絡對傳統個人關系網(wang)絡的沖擊

1. 節點和連接構(gou)成了數字化網絡

2. 網絡(luo)視角分析(xi)場景狀況(kuang)的抓手

二(er)、把(ba)自己打造成不(bu)可替代的數字(zi)網絡節(jie)點

1. 構建穩固的中心(xin)性底層(ceng)邏輯(ji)（把握節點中心(xin)性三(san)個特(te)點）

2. 搭(da)建信息關系橋（占據網絡重要空隙）

3. 成為(wei)適應企業發展變化(hua)的“穿越(yue)者”（鍛(duan)煉(lian)切換能力）

案(an)例：如何判斷(duan)誰是微(wei)信大V

討論：如何利用節點理論實現人生目(mu)標(biao)

三、善用數字(zi)網絡連接建立可靠關系并打(da)造高效協同團隊

1. 建立(li)同(tong)質的情感連(lian)接和異質的任(ren)務連(lian)接組建團隊

2. 巧(qiao)用強關系和弱(ruo)關系建立團隊(dui)的溝通和領導機制

3. 理解(jie)小世(shi)界網絡建(jian)立(li)團隊外部資(zi)源的(de)獲(huo)取連接

案例：六度分隔現象

四、建設自己的有效數字網絡

1. 打造優先連(lian)接成為高影(ying)響力的超(chao)級(ji)流量(liang)節點(dian)

2. 維護高(gao)質(zhi)量的資源最大限度發揮效率

3. 建(jian)立(li)自己的高級網絡

4. 建(jian)設(she)高韌性網絡樹立園丁式領導風格

5. 利用(yong)組(zu)織中的非正(zheng)式網絡為目標服務

6. 深入分(fen)析多模網(wang)絡培養(yang)按需(xu)而動的(de)數字化網(wang)絡

7. 分析數字化(hua)網絡中的圈(quan)層設計(ji)互動模式

案例1：大眾點評的(de)信息瀑布分析(xi)

案例2：影(ying)響力擴散模型分析

案例3：校友網(wang)絡(luo)分析

案例(li)4：布雷斯悖論

第(di)二講(jiang)：培(pei)養(yang)數字網絡中的(de)數據(ju)思(si)維(wei)

一、數(shu)據化工作管(guan)理的(de)本質(zhi)

1. 數據的四大類型(xing)

2. 讓數據說話——理(li)解數據產生的背景

二(er)、建立數據思維的框架

1. 數據思(si)維的起(qi)源

2. 數據思(si)維框架(jia)拆(chai)解

1）數(shu)據思維的三(san)種境界(jie)：沒數(shu)、有數(shu)、馭(yu)數(shu)

2）三方面(mian)區別數(shu)據(ju)思(si)維和大數(shu)據(ju)思(si)維的關系

幸(xing)存者(zhe)偏差案例：應該在什么(me)地方加裝(zhuang)裝(zhuang)甲（注意防止幸存者偏差）

a預測(ce)思維

b數學邏輯

c KPI思維

3）數據(ju)思維培養(yang)的四種(zhong)方(fang)向

方(fang)向一：提升數(shu)字型感覺

方(fang)向二：建立平均(jun)回歸原則

方(fang)向三：把握(wo)數據感覺(jue)

方(fang)向四：建立數據(ju)模型

4）數(shu)據思(si)維培養五個(ge)步驟

第(di)一步(bu)：問(wen)—業務問(wen)題轉化為數據(ju)問(wen)題

第二(er)步(bu)：拆—問題至細節的拆分

第三步：解—運用算法思維解決(jue)問題

第四步：謀(mou)—數據思維與科學(xue)人文思維的統一

第(di)五步：現—可(ke)視化(hua)直觀高效(xiao)呈現

案例(li)1：斯(si)諾醫生

案例(li)2：汽車超(chao)速怎么調查

互動1：婚戀平臺如(ru)何(he)為客(ke)戶(hu)服務的？

互動2：這樣吃(chi)Pizza虧了嗎？

測試：您的數商值是多少？

思考：某(mou)個城市一年的外賣數量？

第三講：企業關(guan)鍵業務(wu)場景數據分析實(shi)戰

一、業務發展戰略(lve)分(fen)析(xi)

1. 分析思(si)路

2. 相關戰(zhan)略分析方法的運用

1）外部環境分析利(li)器——內(nei)外因素(su)評(ping)價矩陣(zhen)

2）層(ceng)次分析法步驟：建立層(ceng)次結構→準(zhun)則比(bi)較(jiao)→計(ji)算準(zhun)則優先級→方(fang)案確定→檢驗

3）麥肯錫戰略分析(xi)利器——GE矩陣

4）權重確定(ding)方法——權值因子判讀/專家評分

5）變異系(xi)數法：平均(jun)分→標準差(cha)→變異系(xi)數

案例：如何找(zhao)到鐘意的他/她？

二、投資分析

1. 預(yu)測分析法

1）預(yu)測原則

2）定性預測(ce)方(fang)法(fa)

3）定量預測方(fang)法(fa)：回歸→假設(she)檢驗

2. 收益分析法

1）理(li)解現金流量表

2）靜(jing)態經濟評價

3）動態經濟評價

3. 風險分析法

1）盈虧平衡分析

2）敏(min)感性(xing)分析

3）概率分(fen)析(xi)

案例(li)1：預測某電子(zi)產品的銷售額(e)

案(an)例(li)2：判斷某項目是否(fou)可(ke)行(xing)

三、新產品研發分(fen)析

工具：用戶需求(qiu)分析KANO模型(xing)

1. 模型的四類(lei)屬性

1）必備需(xu)求

2）一維需求

3）魅力(li)需求(qiu)

4）可有可無需求(qiu)

2. 模型設(she)計(ji)

3. 模(mo)型應(ying)用

案例：研發部門(men)各種feature的開(kai)發順序分(fen)析

四、營銷(xiao)分析

1. 分析思(si)路

1）用戶(hu)行為分析

2）4P營銷組(zu)合法

3）營銷效果評估

2. 聚類分析

1）聚(ju)類分析思路

2）層次聚類

3）迭代聚類

案例：用(yong)戶(hu)消費習慣分析

3. 價(jia)格敏(min)感(gan)度測(ce)試(shi)

工具：PSM模型(xing)

案例(li)：某商品定價分析

4. 品牌(pai)知覺圖分析(xi)

1）品牌知覺(jue)圖

2）問題設(she)置(zhi)

3）數(shu)據分析

4）操(cao)作(zuo)步驟(zou)

案例：某品牌知(zhi)覺圖(tu)

5. 定標(biao)比超分析

1）確定(ding)標桿

2）建立評(ping)價指標(biao)體系

3）比較、提出措(cuo)施

案例：某產品(pin)渠(qu)道(dao)運營提(ti)升

6. 漏(lou)斗分析(xi)

7. AIDA模型

1）廣告投放地點

2）廣(guang)告投放內容(rong)

3）廣(guang)告投放時段

案例(li)：某(mou)產(chan)品廣告方(fang)案

五、運營(ying)分析(xi)——流轉地(di)圖運用

1. 流轉(zhuan)地圖5要素

1）橫軸

2）流轉節點

3）流轉線段

4）流(liu)轉數(shu)量

5）流轉率

2. 三類流轉(zhuan)地圖——全(quan)域、平臺、局部

3. 流(liu)轉地(di)圖(tu)應用(yong)方式

1）評價效能

2）發現瓶頸(jing)

3）開(kai)辟新路(lu)

案例：某小(xiao)程序電商(shang)運營整體提升

4. 繪制流轉(zhuan)地圖

1）選擇(ze)業務目標，確定關鍵結果

2）結(jie)合關鍵結(jie)果，反(fan)推高價值(zhi)行為

3）量化頁(ye)面數據(ju)，排布(bu)流轉節點

4）套(tao)用數據模型，補(bu)齊流(liu)轉數據

練習：繪制本企業(ye)的流(liu)轉地圖

五、數據分析

確定問(wen)題(ti)→分解問(wen)題(ti)→評估問(wen)題(ti)→決(jue)策執行

案例：某公司旗艦(jian)產品銷售提(ti)升