202182322151795628.png数据分析能力是现代商业社会的必备能力。无论是产品、运营、销售、营销还是风控、供应链管理,都需要用数据说话,具备量化考核工作,分析工作问题,科学制定计划的能力。专业的数据分析师,更是需要具备用数据解决商业问题,为企业创造价值的能力。
这门课,就是单纯的讨论∶如何用数据分析方法,解决商业问题的课程。
课程目录
课时1开篇介绍.mp4
01章节1:前言
课时2商业分析、数据分析、数据挖掘、人工智能的关联与区别.mp4
课时3数据分析从业者,如何走上商业分析之路.mp4
课时4产品、运营、销售、营销、风控、供应链管理人员,需掌握多少商业分析的技能.mp4
02章节2:概念篇——数据分析是这样帮助企业解决商业问题的
课时05一个通俗案例:如何解读商业数据(上).mp4
课时06一个通俗案例:如何解读商业数据(下).mp4
课时07一个通俗案例:如何开展商业分析.mp4
课时08:一个通俗案例:如何深入分析商业问题(上) .mp4
课时09:一个通俗案例:如何深入分析商业问题(下) .mp4
课时10:从理解商业模式开始(上) .mp4
课时11:从理解商业模式开始(下).mp4
课时12:具体商业环节的决策流程(上).mp4
课时13:具体商业环节的决策流程(下).mp4
课时14:商业决策中的常见问题.mp4
课时15:数据分析能做什么(上).mp4
课时16:数据分析能做什么(下) .mp4
课时17:数据分析能解决哪些商业问题.mp4
课时18:数据分析不能解决哪些商业问题(上).mp4
课时19:数据分析不能解决哪些商业问题(下).mp4
课时20:解决商业问题,数据分析如何开展工作(上).mp4
课时21:解决商业问题,数据分析如何开展工作(下) .mp4
课时22:商业分析的输出成果展示(上).mp4
课时23:商业分析的输出成果展示(下).mp4
03章节3: 思维篇——如何找到分析商业问题的思路
课时24:初级操作:先看一个简单的问题.mp4
课时25:基础操作:认识数据指标,找指标的业务含义之一.mp4
课时26:基础操作:认识数据指标,找指标的业务含义之二.mp4
课时27:基础操作:认识数据指标,找指标的业务含义之三.mp4
课时28:基础操作:构建指标体系,将孤立的指标建立联系.mp4
课时29:初级分析:寻找标准的简单办法,数据+标准=判断 .mp4
课时30:初级分析:推测原因,发现问题.mp4
课时31:初等分析:合理假设,预测问题走向.mp4
课时32:初级分析技能小结.mp4
课时33:中级分析,从增加过程指标开始(看个简单的例子).mp4
课时34:中级分析,漏斗分析法.mp4
课时35:中级分析,结构分析法.mp4
课时36:中级分析,提建议的基本思路.mp4
课时37:中级分析:进一步深入的引子.mp4
课时38:中级分析:看一个多维度例子.mp4
课时39:中级分析:单维度分类(切割法).mp4
课时40:中级分析:两维度分类(矩阵法、分组对比法).mp4
课时41:中级分析:进一步深入分析的引子.mp4
课时42:中级分析:更复杂的例子(多维度,多流程).mp4
课时43:中级分析:拆解问题的顺序.mp4
课时44:中级分析:设计深入挖掘的线路.mp4
课时45:中级分析:打商业标签、反推商业场景.mp4
课时46:中级分析:搞掂宏观问题,再深入细节.mp4
课时47:中级分析:多维度、多时间下提建议方式.mp4
课时48 :高级分析:先来个简单的题目热身.mp4
课时49 :高级分析:构建分析思路的基本方法.mp4
课时50 :高级分析:销售分析基本原理.mp4
课时51 :高级分析:用户分析基本原理.mp4
课时52 :高级分析:促销分析基本原理.mp4
课时53 :高级分析:综合性策略建议的基本原理.mp4
课时54 :高级分析:真正复杂的问题,长这样.mp4
课时55 :高级分析:梳理问题现状(5w2h分析法)上.mp4
课时56 :高级分析:梳理问题现状(5w2h分析法)下.mp4
课时57 :高级分析:构建分析逻辑(逻辑树法).mp4
课时58 :高级分析:分析宏观因素影响(趋势分析法).mp4
课时59 :高级分析:多影响因素下,寻找内部答案的顺序.mp4
课时60 :高级分析:假设检验与趋势预测(上).mp4
课时61 :高级分析:假设检验与趋势预测(下).mp4
课时62 :高级分析:综合性汇报方法.mp4
课时63 :高级分析小结:最高级的分析,是体系化作战.mp4
04章节4: 工具篇——分析商业问题的六种工具
课时64:热身:思考一个简单的商业问题(与课时66重复,官方未修复).mp4
课时65:商业分析的六种基本工具.mp4
课时66:工具一数据报表的概念作用基本方法.mp4
课时67:工具二专题分析的概念作用基本方法.mp4
课时68:工具三定性访谈的概念作用基本方法.mp4
课时69:工具三定性访谈-内部沟通方法.mp4
课时70:工具三定性访谈-用户访谈方法(上).mp4
课时71:工具三定性访谈-用户访谈方法(下).mp4
课时72:工具三定性访谈-竞品信息收集.mp4
课时73:工具四定量问卷的概念作用基本方法.mp4
课时74:工具五行业研究的概念作用基本方法.mp4
课时75:工具六数据模型的概念作用基本方法.mp4
课时76: 六种工具的适用场景.mp4
课时77:六种工具的适用行业.mp4
课时78:在条件有限情况下如何开展分析.mp4
课时79:一个灵魂拷问为什么你分析不出来东西.mp4
05章节5:套路篇——常用商业分析指标与分析套路
课时80:什么是商业分析体系.mp4
课时81:商业分析体系举例传统企业上.mp4
课时82:商业分析体系举例传统企业下.mp4
课时83:商业分析体系举例(互联网企业).mp4
课时84:为什么你的公司没有分析体系.mp4
课时85:商业分析体系运作方式.mp4
课时86:经营分析的常见指标及做法.mp4
课时87:销售分析的常见指标及做法.mp4
课时88:用户分析的常见指标及做法-上.mp4
课时89:用户分析的常见指标及做法-下.mp4
课时90:活动分析常见指标及做法-上.mp4
课时91:活动分析常见指标及做法-下.mp4
课时92:内容分析的常见指标及做法-上.mp4
课时93:内容分析的常见指标及做法-下.mp4
课时94:商品分析的常见指标及做法-上.mp4
课时95:商品分析的常见指标及做法-下.mp4
课时96:流量分析的常见指标及做法.mp4
课时97:如何从0搭建分析体系.mp4
商业分析全攻略——用数据分析方法解决商业问题
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SEO 编辑导读:以下内容依据原文公开信息重新整理,用于补充主题说明、阅读路线和常见问题。

内容简介与核心价值

在数字化商业时代,数据分析已成为产品、运营、销售、营销及风控等岗位的核心胜任力。本课程《商业分析全攻略》旨在打破技术壁垒,专注于探讨如何用数据分析方法切实解决商业问题。课程摒弃晦涩的数学公式,通过通俗案例引导学员从理解商业模式出发,掌握从指标解读、漏斗分析到多维度拆解的全套思维。内容涵盖六大基础工具(报表、专题、访谈、问卷、行业研究、模型)的适用场景与实操技巧,并详解经营、销售、用户及商品等核心领域的常见指标体系搭建方法。通过系统学习,学员将能够独立梳理问题现状,构建逻辑严密的分析框架,输出高质量的商业决策建议,从而科学制定计划,为企业创造可量化的实际价值。

本文重点内容

  • 非数据驱动导致的盲目决策与资源浪费问题
  • 缺乏量化考核标准,难以科学评估工作成效
  • 面对复杂商业场景时无法快速定位核心症结
  • 不懂如何构建指标体系,导致分析结论碎片化
  • 无法将定性洞察与定量数据有效结合进行验证

适合什么人

  • 希望提升数据分析能力的产品经理与运营人员
  • 需要掌握量化考核方法的销售与市场团队
  • 致力于用数据优化流程的风控与供应链管理者
  • 缺乏分析体系的传统企业转型负责人
  • 寻求从经验主义转向科学决策的创业者
  • 需要搭建内部商业分析框架的中层管理者

哪些情况暂时不适合

  • 期望通过课程直接获得高难度编程代码教程者
  • 希望寻找无需思考即可自动出结果的‘黑盒’工具者
  • 拒绝接受数据逻辑与事实检验的纯感性决策者
  • 缺乏基础商业常识,无法理解指标业务含义者

建议阅读、学习或使用路线

  1. 第一步:明确商业分析定义,厘清其与数据挖掘、人工智能的区别及从业路径。
  2. 第二步:通过通俗案例深入理解商业模式,掌握从数据解读到决策流程的基础逻辑。
  3. 第三步:构建核心思维体系,学习初级至高级的分析方法,如漏斗法、矩阵法及逻辑树。
  4. 第四步:熟悉六大基础工具(报表、访谈、问卷等)的概念、作用及具体适用场景。
  5. 第五步:掌握经营、销售、用户等关键领域的常见指标体系搭建与实操做法。
  6. 第六步:综合运用所学,从现状梳理到假设检验,完成高质量的分析报告输出。

内容结构与重点解析

课程结构严谨,分为五大核心章节循序渐进地展开。开篇介绍部分首先厘清商业分析与数据挖掘、人工智能的概念边界,并探讨不同岗位所需的技能图谱。概念篇通过大量通俗案例,引导学员从理解商业模式入手,掌握数据解读、决策流程及输出成果展示的方法。思维篇是课程重头戏,由浅入深地讲解了从初级指标认知、中级漏斗与结构分析,到高级逻辑树构建、5W2H现状梳理及趋势预测的完整进阶路径,帮助学员建立结构化思考能力。工具篇详细介绍了数据报表、定性访谈、定量问卷、行业研究及数据模型等六种基本工具的适用场景与操作方法。套路篇则聚焦实战,系统讲解了传统企业与互联网企业的分析体系差异,并详细拆解了经营、销售、用户、活动、内容及商品等六大维度的常见指标与做法,最后指导如何从零搭建分析体系。

阅读后可以重点获得什么

  • 能够独立解读复杂商业数据,准确识别业务异常点与机会点。
  • 掌握漏斗、结构、矩阵等多种中级分析技法,提升问题拆解效率。
  • 学会运用六大基础工具收集信息,弥补定量数据不足,形成完整证据链。
  • 具备从零搭建企业级商业分析指标体系的能力,规范内部考核标准。
  • 能够针对复杂宏观问题,利用趋势分析与假设检验提出科学策略建议。
  • 提升汇报与沟通能力,将分析成果转化为可执行的管理决策方案。

实用提示与注意事项

  • 本课程侧重‘解决商业问题’的应用逻辑,而非单纯教授软件操作或编程语法。
  • 区别于纯理论课程,本内容大量使用通俗案例,强调指标背后的业务含义与场景关联。
  • 特别区分了数据分析能做什么与不能做什么的边界,避免学员过度依赖数据而忽视定性洞察。
  • 针对条件有限的中小企业,提供了在资源约束下如何开展有效分析的务实建议。
  • 不仅教授分析技巧,更强调‘体系化作战’,帮助学员建立从发现问题到验证假设的完整闭环思维。

阅读与使用建议

建议学员在学习前先梳理自身岗位面临的具体业务痛点,带着问题去理解数据背后的商业逻辑。课程中关于‘数据分析不能解决哪些问题’的章节尤为关键,需反复研读以避免认知偏差。对于传统企业转型者,应重点关注指标体系搭建与定性访谈结合的部分;对于互联网从业者,则需强化用户分析与促销策略的实战演练。学习过程中切勿只记公式,务必结合具体业务场景思考指标的业务含义,尝试用所学工具复盘过往项目,才能真正实现从‘看数据’到‘用数据决策’的转变。

原文发布日期:2021年08月27日 原文分类:智圣商学

常见问题

这门课程适合完全没有数据分析基础的人学习吗?

非常适合。课程从最基础的指标含义认知讲起,通过通俗案例逐步引入漏斗、矩阵等分析技法,不预设编程或数学背景,旨在培养商业思维而非单纯的技术操作。

学习了这些方法,是否还需要购买昂贵的数据分析软件?

不需要。课程重点在于分析思路与工具逻辑,六大基础工具中包含了无需复杂软件的定性访谈、问卷设计及报表解读等方法,适合资源有限的中小企业在现有条件下开展分析工作。

课程中的案例是否适用于我的行业?

课程涵盖了传统企业、互联网企业及供应链等多个场景的案例。虽然具体数据不同,但背后的分析逻辑(如漏斗拆解、用户分层)具有通用性,学员可将其迁移至自身业务中进行适配。

导读最近更新时间:2026年08月22日

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