课程简介
数字化浪潮正在打破一切、刷新一切、重塑一切。企业数字化转型已经不是一个“好像可以尝试”的解决方案了，而是一个“必须全力达成”的时代趋势。
很多企业在推动数字化转型的过程中，因为没有密切与业务挂钩，引进的这些技术并没有产生太大的效果，主要原因包括：一味建设各种平台，错把数字化转型当成技术升级；忽略作为转型主体的业务部门参与度，过度强调技术团队在数字化转型的重要性；对数据盲目崇拜，忽略了应用和洞察。
结合上述痛点和讲师过往多年互联网大厂及咨询工作中数据分析的实战经历，以及上百场关于数据驱动业务、数据化运营、数字化转型等主题的授课经验，借鉴并升级了“企业数字化转型金字塔模型”，从业务层的数据化运营，到中层的数据化经营，再到决策层的数据化战略，全方位塑造数据文化，让数据理念深入人心。
目标收益
解决痛点
1、缺乏系统性分析框架及分析方法。在日常处理数据的过程中，常常很难挖掘出数据的内在价值，通过数据给予业务有效的洞见和决策。
2、缺少数据模型及体系化解决方案。有一定的数据意识用数据去处理问题，但是缺少从识别到解决的一整套系统性方法，不管是问题筛选还是提案输出，都缺乏系统的分析能力。
3、在提案汇报及落地决策存在不足。我们常常强调数据驱动业务，但是如果无法有效看懂数据、用好数据、系统性地梳理每一个增长点，无法在提案中进行有效呈现和恰当汇报，就无法给予业务有效反馈和增长建议。
培训对象
本课程为数据分析进阶课程，适用于有一定数据基础，在工作中常常使用数据，且希望通过数据形成有效洞见，赋能业务增长的学员。
课程大纲
| AI时代之银行数字化转型 |
一、从ChatGPT到AI的技术应用 1、用好AI，把1个人变成一个团队 2、AIGC在金融行业的应用：智慧客服和智慧服务 二、银行数字化转型的借鉴及优化路线 1、业技大融合 2、数字化再造 3、迭代式执行 |
| 数据驱动：快速见效的数据分析方法 |
三、如何用描述分析实现金融人必备的“动态仪表盘” •描述分析：对比、演绎分析 •要素关系、图表、表现形式 四、如何用诊断分析实现业务归因 •诊断分析：归纳、拆解、相关 五、如何用预测分析主动掌握业绩判断 预测分析：指数平滑、移动平均 |
| 数据挖掘：如何找到营销新的增长点 |
六、如何形成有效的营销策略 1、业务假设：从数据分析到业务策略 2、试验验证：如何确保营销落地 3、整体推广：设计一份真实有效的营销增长地图 |
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AI时代之银行数字化转型 一、从ChatGPT到AI的技术应用 1、用好AI，把1个人变成一个团队 2、AIGC在金融行业的应用：智慧客服和智慧服务 二、银行数字化转型的借鉴及优化路线 1、业技大融合 2、数字化再造 3、迭代式执行 |
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数据驱动：快速见效的数据分析方法 三、如何用描述分析实现金融人必备的“动态仪表盘” •描述分析：对比、演绎分析 •要素关系、图表、表现形式 四、如何用诊断分析实现业务归因 •诊断分析：归纳、拆解、相关 五、如何用预测分析主动掌握业绩判断 预测分析：指数平滑、移动平均 |
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数据挖掘：如何找到营销新的增长点 六、如何形成有效的营销策略 1、业务假设：从数据分析到业务策略 2、试验验证：如何确保营销落地 3、整体推广：设计一份真实有效的营销增长地图 |
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