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數字領導力的課程

課程背景：
2022年，“數字化轉型”業已成為企業必答題，而““數據化分析”和“數據化運營”已經是各行業*的發展趨勢，數據的應用不僅是自身業務發展的需要，大數據挖掘本身也是新業務的發展機會。因此提高核心員工的數據思維能力，提升數據運營和應用的能力也成為新時代剛需。
企業的創新競爭力更需要大量具備數據思維的管理人員，因為管理人員是企業創新發展的中堅力量，他們不僅需要創新意識和創新能力，更需要創新管理的能力，基于數據對創新的流程和成果進行管理和迭代，打造創新型組織，實現企業的持續創新和發展。
同時，創新也要兼顧效益，因此現代企業最重要的就是要基于數據平衡好項目價值評估體系中“探索”（Exploration）與“利用”(Exploit)的關系，一方面既要探索創新帶來的發展可能，另一方面也要精益挖掘已有資源的價值，這無疑對于整個企業領導群體提出了更高的要求。
本課程聚焦提(ti)升(sheng)企業核心員工的(de)數(shu)(shu)據(ju)思維訓練(lian)，培養和提(ti)升(sheng)基于數(shu)(shu)據(ju)的(de)項目監控和團隊領導(dao)能力(li)，幫助企業管理人(ren)員避開數(shu)(shu)據(ju)思維中的(de)常見陷阱、掌握基于數(shu)(shu)據(ju)提(ti)升(sheng)項目價值判斷能力(li)的(de)同(tong)時(shi)，提(ti)升(sheng)數(shu)(shu)據(ju)思維和團隊領導(dao)的(de)能力(li)。

課程目標：
構建數字化思考概念框架：通過生活、工作中經常遇到的數據分析誤區，介紹基礎核心的數據概念，培養最基本的數據分析思維。
提升數字化系統思考能力：借用生活和工作當中一些基礎場景，解釋常見數據分析算法，理論結合實際，讓學員建立基本的數據預測意識。
加強決策中的數字敏感性：結合實際場景，讓學員能夠把數據分析思想應用到具體的生活和工作決策當中。
培(pei)養符(fu)合數字化(hua)轉(zhuan)型(xing)背景的團隊(dui)領導(dao)(dao)力(li)：對于領導(dao)(dao)力(li)的來源和(he)流派(pai)進(jin)行(xing)系(xi)統學習，確(que)立(li)數字化(hua)轉(zhuan)型(xing)背景下新(xin)型(xing)領導(dao)(dao)力(li)的培(pei)養目標(biao)，并學會(hui)提升方法。

課程收益：
本課程(cheng)不會(hui)“羅列”特別多的公式、復雜的推(tui)理(li)、大量的程(cheng)序等(deng)，而是通(tong)過各(ge)種真實(shi)的例子，鍛煉你從系統(tong)思考(kao)和數(shu)據分析的角(jiao)度來看待(dai)這個世界(jie)，用數(shu)據的思維(wei)來為你的團隊(dui)管理(li)和企業經營決策做判斷，提升團隊(dui)領導力。

課程大綱：
一、 數據思維與系統思考能力
數字化思考典型案例
i. 分析產品運營數據：“有序漏斗”法
ii. 小團隊統籌領導：“能力意愿四象限法”法
大數據思維特征
整體性與涌現性
多樣性與非線性
事實--用數據思考
警惕平均數 | 警惕負面思維 | 警惕直線思維
規避恐懼本能 | 規避規模錯覺 | 規避以偏概全
避(bi)免(mian)單(dan)一視(shi)角(jiao) | 避(bi)免(mian)歸咎他人 | 避(bi)免(mian)情急生亂

二、 數據分析方法入門
數據的進化歷程：從數字到信息，再到知識和智慧
數據分析思維的六步法詳解
數據分析中常見錯誤的規避
i. 數據來源和分析假設梳理
ii. 幸存者偏差與伯克松悖論
iii. 回歸平均值、基數差
常見數據分析工具和方法簡介
5W2H分析方法 | 邏輯樹分析方法
對比分析方法 | 假設檢驗分析方法
相關分(fen)析方法 | 群組(zu)分(fen)析與聚類(lei)分(fen)析

一、 數字化轉型背景下的團隊領導力
團隊領導風格的進化
i. 1.0 命令與控制
ii. 2.0 指導與服務
iii. 3.0 激活與賦能
數據分析在日常經營中的主要應用場景
i. 客戶需求分析與精細化營銷
ii. 流程管控追蹤和優化處理
iii. 安全監督與風險控制
iv. 渠道信息挖掘與合作變現
數據表達與數字領導力
iv. 數據驅動最終以結果說話
v. 寫好故事線
vi. 十種常(chang)見的(de)數據思維表達(da)圖

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