「ユニバーサルデータ分析ルール」で分析思考の真髄を習得し、さまざまなビジネスシナリオをマスター

コースの背景ビッグデータの時代において、データ分析はますます重要なスキルとなっています。さまざまな業界やビジネスシナリオで効果的な分析を実行するにはどうすればよいでしょうか?問われるのは、実践者のデータ分析の思考力、つまりデータ分析スキルを活用する能力です。適切なデータ分析の考え方を持つことで、さまざまな種類の分析ニーズに簡単に対応できるだけでなく、作業の効率も向上します。何を学びますか? このコラムを学習するのに、専門家やツールの閾値はありません。データ分析の思考をよりよく身に付けられるよう、次の 3 つのモジュールについて説明します。モジュール 1 データ分析の思考の基本スキル: ビジネスに基づいて正しい分析目標を設定する方法、膨大なデータから指標を決定する方法、より論理的に分析する方法... これらの思考準備が基礎となります。このモジュールを完了すると、データ分析はより客観的かつ厳密になり、ビジネスにとってより効果的になります。モジュール 2: すべての業界に共通するビジネスデータ分析フレームワーク: このモジュールでは、問題の定義、問題の分析、原因の分析、レポートの作成、推奨事項の作成など、ビジネス分析プロセス全体について説明します。データ分析を使用してビジネス上の問題を解決する正しい方法を理解し、それを独自の分析作業に適用します。モジュール 3: インターネット業界の主流分析事例の分析: このモジュールでは、製品分析、コンバージョン分析、アクティビティ分析、ユーザー成長など、インターネット業界で最も一般的に使用される分析事例を選択します。これらの業界で人気のある分析事例の分析を通じて、実践経験の不足を補うことができます。コースカタログモジュール 1: データ分析思考の基本スキル 01 | 目標指向: データ収集の悪循環から抜け出すには? 02 | 客観的かつ厳密: 事実 + 議論のプロセス + 意見で高度な分析を作成 03 | 指標思考: さまざまな種類の指標を理解する方法 04 | 論理的推論: 採用要件の論理的思考能力とはどういう意味ですか? 05 | システム構造: 問題自体を超えた視点から問題を検討し、分析を要点に落とし込みます 06 | ビジネスを理解します: 分析結果がビジネス側およびリーダーシップと同期していることを確認します 07 | ユーザーを理解します: データ分析 + ユーザーの考え方 = 洗練された操作モジュール 2: 普遍的なビジネス問題分析フレームワーク 08 | 分析プロセス: ビジネスデータ分析の一般的なプロセス 09 | 問題の定義: 問題を定義し、分析のアイデアをどのように実現するか? 10 | 逆アセンブルの問題: なぜいつも無駄なデータを逆アセンブルするのでしょうか? 11 | 原因を突き止める: 問題の原因は数多くありますが、最も重要なのはどれでしょうか? 12 | 提案する: 価値のある提案とは何でしょうか? 13 | レポート作成: データ分析レポートを効率的に作成するには? 14 | 高度な分析フレームワーク: その他の一般的な分析プロセス (予測/競合/ユーザー/数学的モデリング) モジュール 3: さまざまな種類の分析の実例 15 | 製品分析: 特定の機能の翌日の維持率を 10% 向上させるにはどうすればよいでしょうか? 16 | コンバージョン分析: 製品購入コンバージョン率を向上させるには? 17 | アクティビティ分析: アクティビティの結果を分析し、効果的な提案を行うにはどうすればよいでしょうか? 18 | ユーザーの増加: ユーザー数を急速に増やす主要な行動を特定する 19 | AB テスト: AB テストの有効性を評価および最適化するイースターエッグイースターエッグ 1 | データ操作: データ操作システムを構築するには? イースターエッグ 2 | インタビュー: ビジネスデータアナリスト向けインタビューガイド結論結論 | 徹底的なビジネスと継続的な学習

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