数据分析师成长路上的必备能力(试看)

数据分析师成长路上的必备能力(试看)

从真实数据分析工作场景出发,训练实战能力

免费 678 人学习

课程名称:

数据分析师成长路上的必备能力

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课程须知:

本课程为《数据分析师八大能力培养》的免费课程,精品课程请前往:

https://edu.hellobi.com/course/272


课程特色:

从真实数据分析工作场景出发,训练实战能力

领导从来不重视

零散取数没价值

日常报表没人看

建模没有机会干


好不容易出报告

业务看了哈哈笑

这些我早知道了

你的分析瞎胡闹


这些都是真实数据分析工作中经常遇到的尴尬场面。这些尴尬,源自数据分析师并不是学校的数学老师,我们要面对的不是科学理论,而是各种复杂的业务场景。企业里的数据分析就是需要和人打交道、需要理解行业特点、需要去沟通需求、需要分辨问题、需要认真的梳理逻辑、需要总结经验、需要会展示自己的价值。传统的数据分析课程讲述的都是如何训练取数技能,而本课探讨的是如何做好数据分析工作。本课程从真实的场景出发,带着同学们见识各种极端的问题场景,可以有效提高同学们实际工作能力。


启发式教学+大量实际操练,培养属于自己的能力

传统的数据分析方法论教学,往往蜻蜓点水式列举5w2h,swot,pest,AARRR等名词就算是教了数据分析思维。可在实际运用的时候缺乏案例,更没办法和具体工程场景结合起来。同学们生搬硬套的结果,就是分析过程像大学写课程设计——胡乱拼凑一通。本课程特别强调实际操作,将讲解与练习题结合,强迫大家多做思考。特别是结合自己的工作实际思考,让大家在课程结束后,能说出自己做数据分析的优势,而不是背会陈老师的某句话。


不依赖于某个具体技术,也适合对数据分析感兴趣的学生、业务部门人士学习

传统的数据分析教学往往捆绑了python,R等语言,非计算机开发的专业人士难以学习。而实际工作中,即使是销售、运营、营销部门的同学也经常需要做一些分析。难道做个分析还得从头学编程?当然不是。本课程专注于分析方法的探讨,帮助大家养成良好的分析习惯。即使不懂编程也可以做出专业的分析。


备注:本课程并非大而全的教材,课程没有再赘述取数工作使用。需要学习操作过程的,可自行学习:Excel、sql、python操作可学《七周成为数据分析师》、数据获取可学《Python3网络爬虫实战案例》、数据建模可学《Python数据科学精华实战课程》


讲师介绍:

陈老师,在咨询行业打拼了9年,接触过金融、零售、电商、游戏、快销、耐用等多个行业,50+企业的数据需求。在如何诊断经营问题、建立分析体系、解决专项问题上有超过30个大型项目积累与实战。

作为一个资深咨询顾问,陈老师每天都需要面对新的客户,新的需求,因此在快速理解企业业务背景,建立分析思路上有相当多的经验可以分享给大家,并且陈老师也会把日常培训新人的方法分享给大家。

博客专栏:https://ask.hellobi.com/blog/chenwen


学习方式

录播课程,开课即学

在线反复观看,有效期2年

上课方式:录播学习+VIP会员群+独享问答中心+在线答疑 +2年反复观看



课程大纲:


前言:为什么会有《数据分析八大能力》这门课程

1.一个有趣的现象:为什么都叫数据分析部,不叫ESP部(Excel+SQL+Python部)

2.一个本质的问题:数字、数据、数据分析与数据分析工作有什么关联和区别

3.一个成长的难题: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

4.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


第一章:数据分析师八大能力介绍

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.优秀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最有效手段

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


第二章:八大能力在数据分析工作中应用

第一节:八大能力在临时性取数工作中的应用

1.临时性取数规范模板

2.临时性取数需求沟通要点

3.临时性取数交付形式

4.如何避免反反复复临时取数

5.如何从临时取数中引申出报表、专题、项目类需求

6.实战指南:制作属于自己的一份《数据需求分析报告》

7.特别提示:拒绝临时性取数的问答对战


第二节:八大能力在数据报表工作中的应用

1.报表需求的规范模板

2.报表需求的沟通要点

3.报表需求的交付形式

4.报表经常做,看得人很少,怎么办?

5.报表发出来,不知道对业务部门有什么用,怎么办?

6.天天跑基础报表,没有技术含量怎么办?

7.如何从日常报表中引申出专题、项目类需求

8.实战指南:制作属于自己的一份《报表说明》

9.特别提示:通过日报引发业务部门兴趣的技巧切磋


第三节:八大能力在专题类分析工作中的应用

1.专题分析规范模板

2.专题分析需求沟通要点

3.专题分析交付形式

4.专题分析,业务部门没任何思路,怎么办?

5.专题分析,业务部门太强势,怎么办?

6.专题分析,总被嫌弃不深入,怎么办?

7.专题分析,不知道对业务部门有没有用,怎么办?

8.实战指南:跟踪自己的专题分析效果

9.特别提示:通过专题分析,紧密配合业务部门行动的方法


第四节:八大能力在数据建模项目中的应用

1.建模项目规范模板

2.建模项目需求沟通要点

3.建模项目交付形式

4.数据建模,业务部门啥都指望模型搞掂,怎么办?

5.数据建模,业务部门质疑建模过程,怎么办?

6.数据建模,业务部门对建模要求过高,怎么办?

7.实战指南:试着自己用模型解决一个具体问题

8.特别提示:数据建模项目中期望值、进度、交付成果管控


第五节:八大能力在数据产品开发工作中的应用

1.数据产品的规范模板

2.数据产品的沟通要点

3.数据产品的交付形式

4.数据产品做出来,用的人很少,怎么办?

5.数据产品做出来,总被吐槽,怎么办?

6.实战指南:把自己常规报表升级为一个产品

7.特别提示:数据产品项目中期望值、进度、交付成果管控


第三章:八大能力在销售、营销、运营等工作中的应用案例(不断更新)



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