《数据驱动与AI赋能-业务创新与价值挖掘实战工作坊》

《数据驱动与AI赋能》

业务创新与价值挖掘实战工作坊

主讲：钟意

【课程背景】

在数字化转型加速的背景下，管理岗、业务骨干与数据分析岗迫切需要掌握数据驱动创新的方法，但从认知到落地仍面临系统性问题：

问题1:数据价值认知模糊：难以识别业务场景中真正具有商业价值的数据，常陷入“为了分析而分析”的误区。

问题2:创新方向缺乏牵引：缺乏系统化的数据驱动创新思维框架，导致AI与数据分析项目选题盲目、价值回报低。

问题3:角色协同壁垒：管理岗、业务岗、分析岗之间对“数据如何驱动价值”的理解不一致，难以形成从问题识别到落地的闭环。

本课程围绕“问题→数据→洞察→决策”闭环，通过方法论框架、AI工具实战与现场产出，帮助学员快速打通从数据到业务创新的全链路，并产出一套可直接应用于工作的分析方案与价值挖掘模板。

【课程收益】

识别至少3个所在业务场景中具备高价值潜力的数据源，并用“价值-可行性”矩阵对它们进行优先级排序。

描述数据驱动价值挖掘的完整路径（业务问题定义→数据采集→分析建模→洞察转化→行动闭环），并对应每个阶段输出一个关键产出物。

展示使用简易工具（Excel数据透视表、AI或智能体）完成以下任务之一：

对原始数据进行清洗与聚合，生成核心指标看板、训练一个基础预测模型，并解读模型输出结果。

设计一份面向管理岗的“数据洞察行动卡”，其中包含：业务问题、关键发现、建议动作、预期价值衡量指标，确保每项建议都能直接对应业务决策点。

【课程特色】

实战牵引，岗位协同；AI工具即学即用，分析模型即建即得；跨角色（管理/业务/分析）小组共创，产出可落地的价值挖掘方案

【课程对象】

三级管理岗、业务骨干、数据分析岗

【课程时长】

1天(6小时/天)

【课程大纲】

认知破局——数据如何驱动管理从“经验”到“智能”？

1、管理中的数据化挑战与机遇

公司薪酬绩效典型问题：数据分散、指标滞后、业务关联弱

数据智能决策新范式：从“后视镜分析”到“实时仪表盘+预警”

课程核心路径：“数据→工具→模型→决策”四步闭环

案例：某业务团队因数据认知错位，导致分析项目搁置

互动：各组分别从管理、业务、分析视角，列举当前最痛的一个数据问题

2、数据智能分析工具准备与初体验

免费AI工具与办公软件清单（Kimi、文心一言、Excel、图表工具）

快速配置工作环境，验证AI基础数据处理能力

价值-可行性矩阵快速评估数据源优先级

现场操作：使用AI提示词清洗杂乱数据、针对一个典型业务问题（如“核心产品销量下滑”）进行初步数据分析

方法升级——掌握数据分析的核心分析框架

1、三类分析模型与业务场景匹配

描述性分析（发生了什么）→仪表盘监控

诊断性分析（为什么发生）→相关性/对比分析

预测性分析（将会发生什么）→简易回归/分类模型

案例：从“售后投诉率上升”到预测下季度高风险客户

2、“2类成本”：显性成本与隐性成本的识别与应用

成本分类定义：显性成本、隐性成本

成本管理四步骤（如何通过成本分析提高人效？）

隐性成本计量方法

案例：某企业通过ROI分析，量化员工在职期间的各类成本

工具：成本分类与测算表（含显性/隐性成本计算逻辑）

互动：成本测算——给定企业某项目场景，计算其显性成本与隐性成本

3、“2种分析”：ROI决策模型与相关性分析的实战应用

决策者（业务）眼中的数据分析

ROI决策模型的五层次逻辑

相关性分析操作及应用

案例：点球成金：实现“低投入高业绩回报”的真实案例、企业有效的人员结构调整案例

工具：ROI决策模型、相关分析数据对比模板

互动：分析实战——培训计划决策分析

三、实战赋能——从数据清洗到洞察输出的全流程演练

1、数据处理效率突破

使用AI提示词（Kimi/DS）和Excel快速完成：

数据清洗（去重、缺失值处理、格式统一）

关键指标计算（同比、环比、占比、分位值）

现场操作：给定一份销售或运营数据，10分钟内生成核心指标汇总表

2、构建一个简易预测模型（AI）

场景示例：预测下月某产品销量或客户流失概率

步骤：选择特征→训练模型→解读输出（系数/特征重要性）

小组实操：每组完成一个基础预测，并输出“模型解读卡”

3、数据可视化与洞察表达

避免误导性图表：选择正确图形、突出关键信息

面向管理层的汇报技巧：从数据到决策建议的“三句式”结构

工具：设计《数据洞察行动卡》（含业务问题、关键发现、建议动作、预期价值指标）

四、成果固化：产出可直接应用的数据分析方案与模板

1、小组课题选定与框架设计

课题范围（三选一）：

业务增长机会挖掘（如高价值客户特征分析）

运营效率优化（如流程瓶颈诊断）

风险预警（如供应商交付延迟预测）

小组确定：分析目标、数据需求清单、选用模型、预期产出

2、半自动化分析模板搭建（工具：Excel/TRAE/coze）

模板结构：数据源区→计算区→输出展示区分离

实现动态更新：结构化表格、命名区域、简单公式

现场操作：跟随步骤搭建通用模板框架，固化本组分析逻辑

3、课程回顾与答疑

核心知识点复盘

答疑