《深度商业数据分析：大数据挖掘和统计决策》

《深度商业数据分析：大数据挖掘和统计决策》
主讲：黄辰
【课程背景】
各传统企业纷纷拥抱新一轮的数字化转型，利用新的商业模式、新的渠道、新的方法
，不断将数字化技术与业务充分融合，在创新中求变，为消费者创造多、快、好、省的
价值。在此过程中，科技的高速发展起了巨大的作用，接近无限的存储空间、强大的算
力及机器学习能力，也给我们带来海量的数据，这也让我们重新审视商业智能的价值所
在。目前行业的实际情况是：40%以上的企业还未开始在数据层面下功夫。大部分企业内
部的数据整合还竖着一根根“烟囱”，“部门墙”现象严重，数据孤岛林立。作为部门的领
导人，他们往往从不同的系统，不同的人得到不同的数据或者洞见。由此可得，若是想
要从这些报告中做出判断，非常具有挑战性。随着商业环境的发展愈加快速，客户的需
求变化更不容易被捕获。越来越多的企业下定决心打通企业的数据孤岛，打开“商业智能
化”的大门。
本课程涵盖商业数据分析中常用方法，包括趋势分析、排名分析、分类分析、差异分
析、分布分析、占比分析、相关性分析，及其在Power BI 和Tableau
中的实现。其中，不仅涉及PowerBI和Tableau
的工具特色及对比，还涉及数据分析的方法与思想。本课程指导企业的IT团队转变思维
，从授人以鱼到授人以渔，致力提升业务用户的数据素养和数据分析能力，从数据中发
现新的问题和新的商业机会点。同时，充分利用优秀的BI工具，通过交互可视化实现自
助服务和敏捷交付，可以支持利用企业本身的数据进行专业分析，决策人员做出更加符
合公司策略和利益的决策，从而使企业的战略及战术切实落地。


【课程收益】
➢
提炼商业数据分析模板及其背后的思维逻辑，展示最佳实践内容，为实战提供“模板化
”的公式及思维
➢
不论从事IT工作、财务工作，还是企业的高管，都可以像商业分析师一样思考，挖掘
商业数据背后的价值
➢
深入浅出，从理论到实践，既给初学者提供学习的路径，也给进阶者带来思维的碰撞


➢ 逐个解疑，层层剖析，让商业智能数据分析实战变得生动、深刻，具有挑战性
➢
贴近业务，以商业价值和商业数据为导向，快速迭代更新，推动企业实现“IT业务化，
业务IT化”

【课程特色】
➢ 大局与细节兼顾，方法与案例互补，理论与实务结合，内部与外部并重
➢ 提供方法论，以及落地的组织设计和管理方法，实操性强
➢ 从一线实战中提炼出有生命力的洞见，并将先进的理念付诸实践
➢
既有前瞻视野，又有丰富工具，更有翔实案例，为企业管理者提供具有借鉴意义的路
线图和方法论
➢
提供独到的视角，解读企业应该如何面对生命周期中重要的变革管理问题，实现核心
业务的全方位进化
➢ 既有理论高度又有实践经验，坚持利他为先、利众为本的理念
➢ 案例丰富、逻辑清晰、洞察深刻、深入浅出、发人深思

【课程对象】
➢ 企业高层管理者：董事长、总裁、总经理、分管副总等
➢ 战略高层、战略规划、顶层设计负责人（CEO、CTO、CIO、CMO等）
➢ 各个条线的业务负责人和技术专家
➢ 产品开发与创新人员、服务方案制定者
➢ 市场营销策划、客户经理、产品经理等
➢ 创新业务的负责人，创新创业导师及实践者

【课程时间】6-12小时

【课程大纲】
一、蛋糕到底有多大？通过市场规模分析观测行业发展情况
1、市场规模计算：现有规模&未来规模预测
➢ 市场规模测算方法
➢ 自上而下的方法简介
➢ 自下而上的方法简介
➢ 自上而下的方法示例及公式
➢ 自上而下的方法案例
➢ 自下而上的方法示例及公式
➢ 自下而上的方法案例
➢ 测算当前市场和未来市场的异同
2、四步搭建市场规模预测框架
➢ 四步搭建市场规模预测框架
➢ Step1. 列出行业分析框架
➢ Step2. 按照分析框架，列出历史数据
➢ Step3. 进行未来 3 - 5 年相关变量的预测
➢ Step4. 对市场预测模型进行归纳、总结
案例：
中国天然气行业
健身房行业

二、蛋糕可以分多少？看懂细分市场和产业链，准确判断行业态势
1、摸清产业链构成及各环节的基本态势
➢ 产业链梳理步骤
➢ 如何从零开始研究产业链构成
2、细分环节，分析重点
➢ 各环节的切分及相互影响
➢ 如何确定产业链的重点环节？
➢ 确定重点环节之后，从哪些角度进行分析？
➢ 确定重点环节之后，从哪些角度进行分析？
案例：
快递行业
3、摸清细分行业的构成和基本情况
➢ 快速摸清细分行业的构成
➢ 确定重点环节之后的分析角度
➢ 政策分析：不同机构的适用政策与规定
➢ 细分行业发展的驱动因素
案例：
物流行业细分
4、竞争者分析
➢ 行业竞争格局如何分析
➢ 竞争者分析的方法
案例：
快递行业竞争态势概览
以健身房行业投资项目为例

三、内容运营与社会面精准营销
1、以用户为核心的内容运营
2、内容运营理论重构
➢ 后互联网时代，营销的困境
➢ 增长从哪里来？
➢ 内容成为增长的重要动力
3、内容在场景里的应用与运营方法
➢ 向细分客户传达精准内容信息
➢ 核心内容与用户关系
➢ 优化内容投放策略
➢ 优化KOL策略，打造丰富的分层分类媒体矩阵
4、内容运营“5A”评估效果
5、数据反馈指导策略优化
6、内容联合创作策略
7、UP主共创：官网之外的价值洼地
8、内容投放作业流程完全指南
➢ 前期：明确目标、制定策略、挑选合适UP主
➢ 中期：沟通、执行
➢ 后期：效果核查，舆情观察分析
9、内容传播渠道
➢ 内容矩阵
➢ 数字媒介矩阵
➢ 融合匹配
➢ KOL选择
10、基于内容营销闭环的布局
➢ 基础内容投放
➢ 头部内容资源
➢ 人群关系触达

四、如何看懂新兴企业的商业模式和前景
1、从经典商业模式出发，看懂复杂多变的创新模式
➢ 如何定义商业模式
➢ 从公司层面解读商业模式
➢ 资源驱动的商业模式
➢ 产品驱动的商业模式
➢ 客户驱动的商业模式
2、系统分析创新商业模式的核心要点
➢ 核心要点1-用户价值
➢ 核心要点2-收入来源
➢ 核心要点3-市场规模
➢ 核心要点4-竞争格局

五、获得真正有利于推进产品的消费者洞察
1、快速锁定能挖掘出信息的消费者
➢ 消费者调研兼具分析思维与设计思维
➢ 实例：一个完整的用户画像应该是什么样子？
2、如何制作一个用户画像？
➢ 第一步，结合核心业务确定用户关键行为
➢ 第二步，结合核心业务确定用户关键行为
➢ 第三步，分析数据
➢ 第四步，跟进调研，丰富用户画像人物形象
➢ 第五步，与团队分享并在工作中使用起来
3、消费者洞察必备方法
➢ 消费者访谈有什么注意事项
➢ 通过第三方报告获取消费者洞察
➢ 社交媒体舆情监听
4、消费者建议复杂多样，如何判断哪些内容利于产品推进
➢ 巧用设计思维工作坊
➢ 设计思维工作坊运作的流程
➢ 第一步：项目背景介绍与团队建设
➢ 第二步：.用户故事分享：将消费者建议以故事形式分享
➢ 第三步：确定关键问题
➢ 第四步：脑暴解决办法
➢ 第五步：确定解决思路：概念主题投票
➢ 第六步：细化解决方案
➢ 第七步：专家反馈与消费者测试
➢ 第八步：安排和部署下一步
5、实例展示：以健身房行业投资项目为例

六、消费者洞察助力品牌升级
1、案例介绍 & 基本方法论
➢ 研究流程
2 调研前期：确定调研方向
➢ 剖析背景
➢ 定义问题&明确目标
➢ 思路梳理
➢ 整理思路
3 调查中期：数据、资料分析 & 结论生成
➢ 资料分析
➢ 数据分析
➢ 机会点分析
➢ 相关性分析
➢ 拉新方法论
➢ 消费者调研方法：定量分析和定性分析相结合 判断消费者心理特征
4 调研后期
➢ 落地执行
➢ 复盘
➢ 消费者建议：根据公司转型目的，整合合理的消费者建议，给出转型策略

七、数据信息的可视化呈现及分析
1、数据信息分析—如何有条理地整理数据信息
➢ 信息分析的目的和对象
➢ 咨询公司信息分析流程
2、数据信息分析—常用数据分析应用
3、定性信息分析—如何呈现更直观易读
4、实例展示：进口品牌SUV销量数据分析

八、像咨询顾问一样透过数据看本质
1、方法论：如何深度进行数据挖掘，得出有价值的观点
➢ 在管理项目中，客户会提出的问题有什么
➢ 透过现象看本质-方法论和应用技巧
➢ 透过现象看本质-以公司为例
2、方法论应用举例
➢ 第一步：确定数据分解的框架
➢ 第二步：基于该框架对目标公司进行分析
➢ 第三步：与历史数据、与可比竞争者进行对比
➢ 第四步：对重点领域进行细化分析
➢ 第五步：定性分析，分析背后的原因
➢ 第六步：汇总报表，并给出建议
3、商业分析中常见问题
4、得到背后更好的洞察
➢ 商业直觉和本能
➢ 员工内部访谈
➢ 外部专家访谈
➢ 同业竞争对手访谈
5、实例展示：如何拆解分析各大白酒上市公司的财务指标

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