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數(shù)字化思考培訓

課程背景：
當前，新一輪科技革命浪潮席卷全球，要在時代潮流之中找到立足點和支撐點就是要變革。作為新時代的政企干部，要做變革的參與者、見證者，要主動學習數(shù)字化知識，運用數(shù)字化思維，養(yǎng)成數(shù)字化行為本能，練就數(shù)字化本領(lǐng)，將日新月異的科學技術(shù)運用到工作實踐，提升效率和產(chǎn)能。
數(shù)字化變革不僅是一項技術(shù)，更是一種引領(lǐng)工作思維、方式方法重塑的理念。數(shù)字化思維可以讓工作謀劃更加全面，工作效率得到提升，工作的精準度和準確性增加。
數(shù)據(jù)分析是認識事物的重要方式之一，是所有業(yè)務(wù)崗位必須掌握的能力。Google的數(shù)字營銷傳播者Avinash Kaushik曾說“Aldata iaggregate is crap”，即“匯總的所有數(shù)據(jù)都是廢話”，即“匯總的數(shù)據(jù)掩蓋了很多問題，我們需要下鉆分析數(shù)據(jù)指標，以理解指標的各種取值或者趨勢背后的真正原因”。
就我們今天的業(yè)務(wù)發(fā)展來說，也需要先理解業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，才能更好的用數(shù)據(jù)和算法賦能業(yè)務(wù)，實現(xiàn)高質(zhì)量增長。對于業(yè)務(wù)崗位的人員來說，不用太崇拜于方法和工具，首先需要錘煉分析思維，讓數(shù)據(jù)分析能夠真正指導(dǎo)業(yè)務(wù)才是關(guān)鍵。

課程收益：
構(gòu)建數(shù)字化思考概念框架：通過生活、工作中經(jīng)常遇到的數(shù)據(jù)分析誤區(qū)，介紹基礎(chǔ)核心的數(shù)據(jù)概念，培養(yǎng)最基本的數(shù)據(jù)分析思維。
提升數(shù)字化系統(tǒng)思考能力：借用生活和工作當中一些基礎(chǔ)場景，解釋常見數(shù)據(jù)分析算法，理論結(jié)合實際，讓學員建立基本的數(shù)據(jù)預(yù)測意識。
加強決策中的數(shù)字敏感性：結(jié)合實際場景，讓學員能夠把數(shù)據(jù)分析思想應(yīng)用到具體的生活和工作決策當中。
學會基礎(chǔ)數(shù)據(jù)表達：數(shù)據(jù)思維不僅可以內(nèi)部使用，還可以影響他人。用數(shù)據(jù)打敗經(jīng)驗主義，讓學員能夠用數(shù)據(jù)表達理念、闡述觀點。

課程目標：
本課程不會“羅列”特別多的公式、復(fù)雜的推理、大量的程序等，而是通過各種真實的例子，鍛煉你從系統(tǒng)思考和數(shù)據(jù)分析的角度來看待這個世界，用數(shù)據(jù)的思維來為你的團隊管理和企業(yè)經(jīng)營決策做判斷。

課程大綱：
一、 數(shù)字化思維概念框架（第1天 約2.5小時）
當前國家數(shù)字經(jīng)濟大發(fā)展和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大趨勢
i. 《*關(guān)于印發(fā)“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃的通知》
ii. 《*關(guān)于加快建設(shè)全國統(tǒng)一大市場的意見》
數(shù)字化思維的定義和數(shù)字化思考的三觀基礎(chǔ)
《未來簡史》與《人類簡史》
《失控》與《奇點臨近》
《生命的法則：塞倫蓋蒂6大法則》的啟發(fā)
元宇宙（NFT/DAO）、元認知、元知識、元時間
數(shù)字化思考典型案例
iii. 分析產(chǎn)品運營數(shù)據(jù)：“有序漏斗”法
iv. 小團隊統(tǒng)籌領(lǐng)導(dǎo)：“能力意愿四象限法”法

二、 大數(shù)據(jù)思維與系統(tǒng)思考能力（第1天 約5小時）
大數(shù)據(jù)思維特征
整體性與涌現(xiàn)性
多樣性與非線性
互聯(lián)網(wǎng)思維：互聯(lián)網(wǎng)九大思維及典型案例
學習型組織和第*
系統(tǒng)思考的洞察力模型
第一性原理與第二增長曲線
從系統(tǒng)動力學到飛輪效應(yīng)

三、 數(shù)據(jù)化決策與數(shù)字敏感性（第2天 約5小時）
“數(shù)據(jù)化決策”的基礎(chǔ)：DELTA模型
數(shù)據(jù)研究分析的信度和效度
數(shù)據(jù)分析決策六步法
定義問題
變量確定
數(shù)據(jù)探索和預(yù)處理
數(shù)據(jù)分析方法的應(yīng)用
結(jié)果分析和可視化
結(jié)果執(zhí)行和模型評估反饋
常見數(shù)據(jù)來源和分析框架
趨勢分析與回歸
聚類算法與分類算法
關(guān)聯(lián)規(guī)則
人工智能決策初探：探索和利用算法、模擬退火算法
六種最基礎(chǔ)的分析思維：邏輯樹、管道、溯源、循環(huán)、量化、公式化
從常見數(shù)據(jù)分析誤區(qū)及相關(guān)案例
平均值誤區(qū)
大數(shù)定律與小數(shù)陷阱
隨機對照試驗
幸存者偏差
因果關(guān)系和同時性

四、 數(shù)據(jù)分析與表達（第2天 約2.5小時）
數(shù)據(jù)驅(qū)動最終以結(jié)果說話
寫好故事線
十種常見的數(shù)據(jù)思維表達圖

數(shù)字化思考培訓