课程背景
在当今迅速变化的商业环境中，公司面临着前所未有的挑战。
首先，传统的心得驱动决策模式难以化解复杂多变的市场诉求，导致公司在竞争中处于劣势。
其次，随着海量资料时代的到来，怎样有效地采集、处理和拆解海量资料成为了公司的又一难题。
最后，尽管许多公司意识到了资料的意义，但在实际操作中往往缺乏科学的办法和抓手来达成从资料到决策的有效转化。
《资料驱动的决策和管控升级》课程正是针对上述三大痛点规划而成。本课不仅提供了一套完整的从资料采集到决策拟定的办法论，还纵深探讨了怎样利用最新的AI技艺开展精准预测和实时决策，支援公司顺利完成从“心得驱动”向“资料+算法”驱动的转型，从而在全球化竞争中占据有利地位。
课程收益
1. 掌握资料驱动决策核心招数
1. 拉升公司竞争力和革新力
1. 达成精准预测和隐患管控
1. 加速业务增长和效率拉升
课程大纲
模块一. 课程导入和标的设定
• 课程缘起和意义
• 课程标的和研习结晶
• 课程结构和流程引见
模块二. 资料驱动决策的核心价值和趋势
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资料驱动决策的定义和核心价值
o 拉升决策准确性、降低隐患、拉升效率
o 从“心得驱动”到“资料+算法”驱动的思路转型
o 资料驱动决策在公司中的方略地位
o 引用证据：
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资料驱动决策的施行路径
o 资料采集、清洗、存储、拆解、建模、部署
o 资料驱动决策的闭环流程
o 引用证据：
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实例
: Netflix利用资料拆解精进内容推荐，拉升用户满意度和留存率。
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理论轮廓
: CRISP-DM（跨业界资料挖掘准则流程）
模块三. 公司资料资产构筑：资料采集、清洗、存储和安全合规
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资料采集
o 资料来源和质量管控
o 资料采集抓手和技艺（如API、爬虫、IoT装置）
o 引用证据：
•
资料清洗
o 资料去重、纠错、填补缺失值、一致性查验
o 资料准则化和治理
o 引用证据：
•
资料存储和安全合规
o 资料存储方案选项（如资料仓库、资料湖、资料中台）
o 资料安全和合规性（如资料加密、访问将控、审计）
o 引用证据：
•
实例
:
LinkedIn借助高级的资料清洗技艺拉升其英才匹配算法的准确性。
•
理论轮廓
: 资料质量管控轮廓（DQAF）
模块四. 用AI做决策：从“心得驱动”到“资料+算法”驱动的思路转型
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实例:
金融公司运用机器研习模型拆解买方行为，显著拉升了买方留存率。
•
理论轮廓: Gartner的AI成熟度模型。
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资料驱动决策的核心价值
o 精确性、实时性、预测性
o 和心得驱动决策的对比拆解
o 回归业务指标增长的资料管控
•
AI在决策中的作用
o 机器研习模型构筑和精进
o 自动化特征工程、智能预测模型、实时资料拆解
o 从“看资料”到“用资料”的思路跃迁
o 引用证据：
•
资料驱动决策的施行路径
o 资料采集 → 资料拆解 → 模型训练 → 决策精进
o 从资料洞察到决策落地的闭环
•
轻量化资料拆解平台演示
o 平台功能和操作流程
o 资料可视化和报告生成
o 引用证据：
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AI驱动决策的实践实例
o 怎样借助AI精进市场活动ROI、拉升买方留存率等等
o Netflix借助资料精进内容推荐的实例
o 金融公司借助买方行为拆解拉升买方留存率
模块五：精进决策方案施行路径
1.
业务资料准备
o 资料集选项和预处理
o 资料清洗和特征工程实践
2.
AI抓手采用和拆解报告生成
o 采用轻量化资料拆解平台开展资料可视化和拆解
o 生成初步拆解报告和洞察
3.
决策方案精进和验证
o 基于拆解结果提出精进建议
o A/B测试和决策成效评核
o
实例: Amazon采用A/B测试持续精进用户体验，增加销售额。
o 理论轮廓: DMAIC（定义、测量、拆解、改进、将控）办法论
4.
小组碰头和结晶展示
o 分组开展还原决策上手
o 每组展示拆解报告和精进方案
模块六：收束和未来展望
1.
课程收束
o 资料资产构筑、AI决策转型、实战上手三部分回顾
2.
未来趋势
o AI和海量资料的深度融合
o 资料资产管控和价值化
3.
Q&A和答疑
o 参训者提问和讲师解答
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|余星冰老师
适合谁听
1. 公司管控层以及决策者1. 资料拆解师和资料科学家1. IT部门负责人和技艺人员1. 对资料驱动感兴趣的专精人士。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。