【课程背景】
在数字化转型加速的今天，数据已成为企业决策的核心驱动力。然而，许多职场人士面对海量的数据时往往感到不知所措，缺乏将数据转化为实际业务洞察的能力。本课程旨在帮助非技术人员克服数据焦虑，通过掌握核心的数据思维和AI工具的应用，提升解决实际业务问题的能力。
重点解决的问题包括：
1、 如何从繁杂的数据中提炼出有价值的信息？
2、 怎样运用AI工具进行数据分析以支持决策制定、怎样跨部门协作利用数据推动业务发展？
3、 如何确保数据使用的伦理性和安全性
针对这些问题，课程提供了丰富的AI工具，并教授了对比思维、细分思维、关联思维及预测思维四大核心思维框架。通过帮助学员深入了解AI在数据分析中的基础概念、关键技术及实战应用，通过系统学习，掌握AI助力数据分析的方法论与工具，以应对复杂多变的数据环境，实现数据驱动的智能决策。
【课程收益】
1. 理解数据思维的重要性及其在业务中的应用价值。
2. 掌握数据思维的基本概念和方法。
3. 学会运用数据思维框架和工具解决实际业务问题，提升人效和业务价值。
4. 通过模拟演练，增强运用数据思维解决实际问题的能力。
【课程特色】沉浸式培训，含案例、工具、实战演练
【课程对象】需要使用AI办公软件的全体员工
【课程时间】1天精（6小时/天）
【课程大纲】
上午：数据思维认知与框架搭建：从业务视角看数据，用AI工具提效
1. 开场导入：数据驱动业务的“魔法时刻”（含开场破冰+研讨，1h）
· 案例拆解：迪士尼如何用IoT传感器+AI算法优化园区灌溉系统（节省30%用水量，提升游客体验）（准备类似的备用案例）
· 互动提问：你所在的岗位中，哪些决策依赖“直觉”而非数据，哪些决策反之？
· 研讨辅助工具：数据辅助决策四象限（横轴是时间线：当下-未来，纵轴是数据线：数据-非数据，引导讨论共创数据辅助决策的二维决策因子）
2. 数据思维的重要性：AI时代的“超级外挂”（0.5h）
· 痛点共鸣：非数据岗的三大困境（信息过载、决策模糊、跨部门协作难）
· AI时代的双重红利：
o 数据思维×AI工具 = 业务洞察“加速器”
o 案例：蚂蚁金服·农业金融科技案例
3. 数据思维核心四步法（3-4-5压缩到1h讲完）
· 什么是数据思维
数据决策4步法：定义问题 → 收集数据 → 分析验证 → 行动闭环
其中，收集数据：
a) 数据检索：从“拍脑袋”到“找证据”（工具：公司内部数据看板、公开行业报告）
b) 数据清洗：告别“垃圾进，垃圾出”（案例：销售数据去重、缺失值填充）
其中，分析验证：
c) 数据分析：用“业务语言”翻译数据（对比分析、趋势分析、相关性分析）
d) 决策应用：从“数据结果”到“行动方案”（案例：某电商通过用户行为数据优化APP首页）
· 核心逻辑：所有数据最终指向“客户为什么买单？”
· 案例分享（案例用讲授的方式直接输入，下午演练时也会扣到这个知识点上。下午的演练会分两轮，递进式实践，确保大家可以消化吸收掌握）：
o 某金融信贷业务：如何通过用户征信数据+社交行为数据设计风控模型？
o 跨行业案例：星巴克如何用会员消费数据设计“升杯促销”策略？
5. 数据思维落地工具包：4种核心数据思维训练（上午先花0.5h讲解导入一下，以教辅教材的方式，进行课堂导读学习，下午的演练就着这4种思维方式展开训练）
2) 细分思维：用细节做实证（观点+事实拆解+数据比例）
3) 关联思维：发现隐藏的业务链条（购物篮分析实战）
4) 预测思维：用AI模拟预见业务拐点（销售预测场景模拟）
每种思维=1个案例+1个AI工具+1个Prompt模板
典型案例 | AI工具参考 | 万能Prompt框架 | |
对比思维 | 本月业绩"增长10%"是好是坏？ | AI数据分析 | "作为[岗位]，请对比[数据A]和[数据B]，列出3个关键差异点，并用通俗语言解释业务意义" |
细分思维 | 客户投诉激增该怪哪个环节？ | deepseek | "将[问题]按[时间/地区/产品线]拆解，找出波动最大的3个子项，各用1句话总结" |
关联思维 | 为什么招聘成本增加但入职率下降？ | 百度AI | "分析[指标A]和[指标B]的相关系数，用职场新人能听懂的方式说明是否存在因果关系" |
预测思维 | 下季度该备多少货？ | 阿里云AI | "基于过去12个月[数据]，用最简单的方法预测未来3个月趋势，列出最可能出现的2种意外情况" |
o 金融行业案例：用AI工具分析客户还款行为数据，优化催收策略
o 跨行业案例：
1) 沃尔玛通过天气数据+销售数据，动态调整生鲜库存
2) Netflix（奈飞）通过用户观看数据推荐内容，提升留存率
3) 快消行业通过销售数据动态调整库存，降低损耗
4) 美团通过抓关键动作和关键指标，赢得千团大战
o 案例点评收敛点：数据思维业务化的“北极星”指标：客户价值。所有数据最终指向“客户为什么买单？”
下午：工具实战与场景落地：用数据思维解决真实业务问题
6. 模拟演练：4大高频业务场景（4组并行演练和准备，老师进组辅导，1.5h，以上午的4种数据分析思维为核心练习框架）
在演练过程中，体验数据决策4步法：定义问题 → 收集数据 → 分析验证 → 行动闭环
演练1：技术岗——如何优化系统响应时间？
背景：某在线教育平台高峰时段系统响应缓慢，用户投诉增加。
演练2：技术岗——如何提升数据平台稳定性？
背景：某企业数据中台频繁出现任务失败与数据延迟问题。
演练3：销售/市场运营/品牌岗——如何评估广告投放效果？
背景：某新品上市广告投放ROI低于预期，需优化渠道策略。
演练4：HR/组织发展岗——如何降低员工离职率？
背景：公司半年内离职率上升5%，需识别关键因素。
演练5：财务/审计岗——如何识别异常报销？
背景：公司季度报销金额异常增长，需排查风险点。
（备注：也可以给一些干扰性的无效数据，体验真实的数据筛选过程）
【演练方式说明：要掌握至少2套课堂工具，一套是4种数据分析思维，一套是分析的数据最后要落到北极星指标上。会安排两轮递进式演练，第一轮时组内讨论，第二轮时进行小组成员流动，形成跨团队、跨岗位的多元视角，推进讨论】
演练交付与点评
1) 小组呈现：
2) 评估维度：
o 客户价值：是否指向北极星指标？（40%）
o 逻辑性：分析链条是否完整？（30%）
o 创新性：是否结合AI工具或跨行业思路？（30%）
3) 讲师点评：聚焦数据到业务的“翻译能力”（避免陷入技术细节）。
7. 大场呈现与互评（1h）
小组汇报：每组选择1个场景，用10分钟汇报解决方案（需包含四步法+四大思维）。汇报内容：
o问题描述与业务价值：
1) 客户痛点与现状还原
2) 问题分析与需求锁定
3) 业务价值量化（如“预计提升效率XX%”）
o背后的数据分析与推导过程还原：
1) 数据来源
2) 清洗逻辑
3) 工具包选择及理由
4) 分析过程中的卡点/挑战/困难，与应对办法
· 评估维度：
1) 数据与业务理解、客户价值的关联深度（40%）
2) 逻辑性，与工具应用的合理性（30%）
3) 解决方案的创新性（30%）
三、课程收尾：从“知道”到“做到”（0.5h）
1. 场景延伸：公司内的数据思维应用点
· 课后作业发布：
o 你的岗位中，哪些流程可以加入“数据校验”环节？
o 如何用数据说服同事/上级支持你的方案？
o 本周内完成1次“数据驱动的小决策”，并记录过程
o 财务部要的"环比增长率"到底是什么？
o 如何向技术团队提数据需求？（附《非技术岗数据需求模板》）（现场不演练了，直接发资料，容到课后作业中）
3. 美好祝福
• 数据思维的“无限游戏”
o 从“人找数据”到“数据找人”（AI主动推送洞察）
o 从“单点优化”到“全链路决策”（如供应链+营销联动）
· 金句收尾：“数据思维不是答案，而是提出更好问题的能力”
李真顺
周远祥
欧德张
孟晓苏
刘大成
殷大奎
曾凤
庞国明