让一部分企业先学到真知识！
让一部分企业先学到真知识！
讲授专家：李勇
培训对象：国际事业部管理人员、新增岗位负责人、社招高端人才、数据分析团队成员；
课程时间：1天
课程背景：
本课程主要是在企业国际化扩张与数字化转型的宏观趋势下，旨在解决学员如何高效搭建管理团队，并合理运用数据分析工具优化团队目标与市场需求的问题。课程将深入探讨新团队建设的核心要素与数据分析的实战应用，具备前瞻性、实用性和创新性的特点。
课程收益：
培训完结后，学员能够：
受益一：掌握新团队建设的核心原则与关键步骤；
受益二：了解数据分析的基本概念、工具与方法；
受益三：学会如何运用数据分析优化团队目标与市场需求；
受益四：掌握数据分析在团队管理中的实际应用技巧；
受益五：能够构建基于数据分析的决策支持系统；
受益六：提升团队协同效率与数据分析能力，为企业的数字化转型贡献力量。
课程大纲：
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单元 |
大纲 |
内容-《项目管理》 |
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单元一 |
新团队建设的基础与原则 |
新团队建设的核心要素 1.1 团队目标设定与愿景规划 1.2 团队成员的选拔与配置 1.3 团队文化的塑造与传播 案例：成功的新团队建设案例解析 新团队建设的原则与策略 2.1 团队协同与沟通机制建立 2.2 团队激励与绩效考核体系 2.3 团队冲突的解决与预防 案例：跨国企业新团队建设经验分享 讨论课题：如何根据企业实际情况制定新团队建设方案？ |
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单元二 |
新团队管理的核心技能与策略 |
团队领导力与影响力提升 1.1 领导力理论与实践 1.2 影响力提升技巧与策略 1.3 团队领导者的自我管理与成长 团队沟通与协作优化 2.1 高效沟通技巧与策略 2.2 团队协作障碍识别与克服 2.3 跨文化团队管理与沟通 团队激励与绩效管理 3.1 激励理论与实践 3.2 绩效管理体系设计与实施 3.3 团队成员激励与绩效提升策略 案例：新团队管理中的成功案例与失败教训 讨论课题：如何打造高效协同的新团队？ |
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单元三 |
数据分析团队搭建应该注意的问题 |
团队角色的定义 数据工程师：负责数据的收集、清洗和整合。 数据分析师：进行深入的数据分析，提取有价值的见解。 数据科学家：运用高级统计和机器学习技术，解决复杂问题。 业务分析师：将数据分析结果转化为业务建议和策略。 各角色的职责与协作 明确各角色的具体职责和期望成果。 建立有效的协作机制，促进跨角色沟通与合作。 |
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单元四 |
什么是数据分析
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1. 数据分析的三种类型 1） 描述性数据分析 2） 探索性数据分析 3） 验证性数据分析 2. 一般都对那些数据做分析 |
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单元五 |
数据分析中需要掌握的思维和方法 |
1. 分解问题需要掌握的思维方法 1） 结构化思维 2） 公式化思维 3） 业务化思维 2. 分解问题中需要掌握的具体方法 1） 对比分析（查看数据差距） 2） 多维对比法（拥有较多维度数据） 3） 象限分析法（更好的做好策略） 4） 漏斗分析法（业务关键流程） 5） 杜邦分析法（企业财务经营数据分析） 6） 指数法（对于不好衡量的数据分析） 7） 假设法 8） 二八法 |
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单元六 |
AI如何协助做好数据分析和团队管理 |
AI在数据挖掘与机器学习中的应用 1.1 数据挖掘的基本概念与方法 1.2 机器学习的基本原理与算法 1.3 AI在数据预测与分类中的应用 AI在数据分析中的自动化与智能化 2.1 自动化数据分析流程构建 2.2 智能化数据分析报告生成 2.3 AI在数据分析中的决策支持作用 案例：AI在数据挖掘与预测分析中的实践案例 AI在团队协作与沟通中的应用 1.1 AI驱动的团队协作平台与工具 1.2 AI在团队沟通中的优化作用 1.3 AI在团队冲突识别与解决中的价值 AI在团队目标设定与监控中的作用 2.1 基于AI的团队目标智能设定方法 2.2 AI在团队进度监控与反馈中的应用 2.3 AI在团队绩效评估中的优化作用 案例：AI在团队管理中的成功应用案例 |
李勇