课程简介
大数据与AI时代的商业战场，企业若不能将数据转化为决策的“指南针”，便如同在迷雾中航行。多维度业务数据的收集、分析和决策能力是企业在数字时代的决胜关键。
课程旨在以“数据体系建设和精准数据洞察”为内核，融合亚马逊、京东等顶尖企业在AI与大数据时代的数据实战，直击企业三大核心痛点：
1.数据冗余陷阱 —— 80%企业堆砌指标却难见增长，如何拆解企业转型的数据基因，构建精准指标体系，让数据不再是报表数字，而是驱动业务增长的“燃料”？
2.AI决策迷思 —— 为何大量企业面对数据海洋，依然常常做出效果不佳的决策？如何让AI辅助的数据洞察穿透业务迷雾，实现决策误差率大幅提升？
3.长期价值盲区 —— 如何借力大数据思维进行数据经营分析，找到业务瓶颈，评估产品与客群的LTV，让企业资源分配从“资源黑洞”转向“价值洼地”？
目标收益
通过本课程的学习，您将掌握以下“数据炼金术”：
1.破局“数据迷雾”—— 在AI的辅助下，建立有效的数据收集机制，构建精准不冗余的指标体系，告别“看数如山倒，用数如抽丝”。
2.终结“决策玄学” —— 通过AI模型的引入和多种分析手段的灵活运用，高效定位业务瓶颈，精准辅助决策，大幅降低决策误差
3.抢占“流量密码”—— 拆解大数据驱动业务增长的底层机制，运用大数据思维为业务赋能，实现“需求未起，布局先行”；
培训对象
1.正在借力AI驱动深度数字化转型企业的业务、产品、运营、研发、数据分析人员。
2.希望学习世界顶尖大数据企业如何使用AI进行深度数据分析、获得洞察、指导决策、建立数据文化的前沿企业的业务、产品、运营、研发、数据分析人员。
3.所有希望提升AI与大模型时代的数据意识与思维、数据应用与洞察能力的相关岗位。
4.需要梳理数据如何赋能业务，并建立大数据分析思维提升经营效率的企业领导。
课程大纲
| 一.数据迷雾破局之路 |
1.导师与课程定位 导师行业经验与成功案例介绍 从数据迷雾到精准决策 2.关键概念导入 AI深度赋能的数字化转型路径 数据生产要素与数字经济 3.课程最佳听课方法建议 |
| 二.做好数据分析需要知道的AI基础知识 |
1.AI的演进历史与发展趋势 2.AI的主要类型 规则式AI/专家系统 模型式AI：感知、认知、推理 Agent与具身智能 通用智能 3.机器学习 监督学习 无监督学习 强化学习 深度学习 4.神经网络原理介绍 神经网络 vs. 机器学习模型 生成式大模型与Transformer 卷积神经网络（CNN） 生成对抗网络 5.AI的性能指标 性能指标 效率指标 效果指标 6.AI在金融、零售、物流等垂直领域中的应用场景 AIGC（DeepSeek、ChatGPT等大语言模型的赋能领域）：生产力工具、智能客服、用户个性化内容生成、产品资料优化、详情页优化 产品设计：产品定位、用户画像、需求洞察、流量分析、精准推荐、召回策略、排序模型、AI洞察、产品研发 运营提效：精准运营策略、客群权益匹配、趋势分析、销售预测、智能选品、动态定价 智能营销：用户画像、销售预测、智能投放、精准推荐、动态权益、时机分析、智能触点 信息安全：异常行为识别、模式发现、智能风控、反欺诈 智能制造：生产监测与风险预警、质量监控、事故预测、工艺优化、智能调度、自动操作 常见企业应用AI的认知误区 |
| 三．数据指标体系构建 |
1.全景视图 数据驱动业务增长的模式 AI与大数据驱动的数据分析 2.数据驱动的底层机制 北极星：业务KPI的先导指标 3.业务指标体系构建方法工具箱 业务指标的选择与优化 指标体系与业务模型深度结合 精准业务指标体系萃取 指标拆解模型：OSM分析框架 4.AI辅助数据收集整理策略 四类数据收集策略 AI辅助数据清洗与归一化 AI与大数据创新循环链 5.案例、实战经验与技巧分享 贷款产品北极星、B端产品北极星；金融产品指标体系搭建、SaaS指标体系萃取。 注：本节所用案例可针对客户行业和产品特点进行替换 |
| 探讨共创1 |
•数据经营分析实战：精准业务指标体系设计 练习：帮助学员针对自己的产品和业务诉求，选择业务模型，结合AI机器学习方法，推导和萃取精准业务指标体系 |
| 四．AI赋能的数据洞察与精准决策方法 |
1.AI赋能的数据经营分析方法 1)趋势分析 2)下钻分析 3)漏斗分析 4)对比分析 5)归因分析 6)聚类分析 7)相关性分析 8)AI建模分析 2.常见数据分析误区 3.数据分析深度案例解析 4.案例、实战经验与技巧分享 得物的销售曲线分析、金融的营销漏斗分析与优化、零售品类聚类分析、抖音快手推荐策略逻辑、亚马逊顾客留存相关性分析、亚马逊流失预警模型与AI机器学习、B端项目的深度对比分析…… |
| 五. 深度专题分析：AB测试、用户行为分析 |
1.价值魔法：AB测试实战详解 AB测试流程关键点 实验样本随机分组 AA测试 测试指标的选择 置信度 新奇效应与初识效应 测试灵敏度提升 AB测试的替代方案 辛普森悖论 2.用户行为深度分析与机遇洞察 桑基图 线上对线下的数字孪生 结果分析vs. 行为分析 用户行为价值分析 产品优化点洞察 行为分析驱动的精准营销 3.案例、实战经验与技巧分享 奥巴马竞选落地页的AB测试、银行新客权益AB测试、金融产品的频道入口测试、电商产品频道优化的置信度分析、斯凯奇广告的新奇效应、B端产品用户行为分析、亚马逊用户流失路径分析 |
| 探讨共创 |
•数据分析实战演练：AI驱动的产品瓶颈与机遇深度分析洞察 练习：帮助学员针对自己的产品和业务目标，使用多种深度数据分析方法，结合AI工具的辅助，快速发现产品的瓶颈与优化方向 |
|
一.数据迷雾破局之路 1.导师与课程定位 导师行业经验与成功案例介绍 从数据迷雾到精准决策 2.关键概念导入 AI深度赋能的数字化转型路径 数据生产要素与数字经济 3.课程最佳听课方法建议 |
|
二.做好数据分析需要知道的AI基础知识 1.AI的演进历史与发展趋势 2.AI的主要类型 规则式AI/专家系统 模型式AI：感知、认知、推理 Agent与具身智能 通用智能 3.机器学习 监督学习 无监督学习 强化学习 深度学习 4.神经网络原理介绍 神经网络 vs. 机器学习模型 生成式大模型与Transformer 卷积神经网络（CNN） 生成对抗网络 5.AI的性能指标 性能指标 效率指标 效果指标 6.AI在金融、零售、物流等垂直领域中的应用场景 AIGC（DeepSeek、ChatGPT等大语言模型的赋能领域）：生产力工具、智能客服、用户个性化内容生成、产品资料优化、详情页优化 产品设计：产品定位、用户画像、需求洞察、流量分析、精准推荐、召回策略、排序模型、AI洞察、产品研发 运营提效：精准运营策略、客群权益匹配、趋势分析、销售预测、智能选品、动态定价 智能营销：用户画像、销售预测、智能投放、精准推荐、动态权益、时机分析、智能触点 信息安全：异常行为识别、模式发现、智能风控、反欺诈 智能制造：生产监测与风险预警、质量监控、事故预测、工艺优化、智能调度、自动操作 常见企业应用AI的认知误区 |
|
三．数据指标体系构建 1.全景视图 数据驱动业务增长的模式 AI与大数据驱动的数据分析 2.数据驱动的底层机制 北极星：业务KPI的先导指标 3.业务指标体系构建方法工具箱 业务指标的选择与优化 指标体系与业务模型深度结合 精准业务指标体系萃取 指标拆解模型：OSM分析框架 4.AI辅助数据收集整理策略 四类数据收集策略 AI辅助数据清洗与归一化 AI与大数据创新循环链 5.案例、实战经验与技巧分享 贷款产品北极星、B端产品北极星；金融产品指标体系搭建、SaaS指标体系萃取。 注：本节所用案例可针对客户行业和产品特点进行替换 |
|
探讨共创1 •数据经营分析实战：精准业务指标体系设计 练习：帮助学员针对自己的产品和业务诉求，选择业务模型，结合AI机器学习方法，推导和萃取精准业务指标体系 |
|
四．AI赋能的数据洞察与精准决策方法 1.AI赋能的数据经营分析方法 1)趋势分析 2)下钻分析 3)漏斗分析 4)对比分析 5)归因分析 6)聚类分析 7)相关性分析 8)AI建模分析 2.常见数据分析误区 3.数据分析深度案例解析 4.案例、实战经验与技巧分享 得物的销售曲线分析、金融的营销漏斗分析与优化、零售品类聚类分析、抖音快手推荐策略逻辑、亚马逊顾客留存相关性分析、亚马逊流失预警模型与AI机器学习、B端项目的深度对比分析…… |
|
五. 深度专题分析：AB测试、用户行为分析 1.价值魔法：AB测试实战详解 AB测试流程关键点 实验样本随机分组 AA测试 测试指标的选择 置信度 新奇效应与初识效应 测试灵敏度提升 AB测试的替代方案 辛普森悖论 2.用户行为深度分析与机遇洞察 桑基图 线上对线下的数字孪生 结果分析vs. 行为分析 用户行为价值分析 产品优化点洞察 行为分析驱动的精准营销 3.案例、实战经验与技巧分享 奥巴马竞选落地页的AB测试、银行新客权益AB测试、金融产品的频道入口测试、电商产品频道优化的置信度分析、斯凯奇广告的新奇效应、B端产品用户行为分析、亚马逊用户流失路径分析 |
|
探讨共创 •数据分析实战演练：AI驱动的产品瓶颈与机遇深度分析洞察 练习：帮助学员针对自己的产品和业务目标，使用多种深度数据分析方法，结合AI工具的辅助，快速发现产品的瓶颈与优化方向 |
近期公开课推荐
