滕斌圣教授《决策逻辑与数据驱动》课程大纲，结合其学术背景与实战经验构建，突出数据科学、战略决策与商业逻辑的融合：
一、课程定位与目标
核心目标：培养学员在复杂商业环境中，通过数据驱动构建科学决策体系，实现从经验判断到数据赋能的思维升级。
适用对象：企业高管、战略规划负责人、数据分析团队、创业者等需要提升决策质量的人群。
二、课程内容框架
模块1：决策逻辑的重构：从经验到数据
1、传统决策的局限性
案例：诺基亚的“路径依赖”与柯达的“创新者困境”，分析直觉决策的失效场景。
理论：有限理性模型（Simon）与行为决策陷阱（如过度自信、锚定效应）。
2、数据驱动决策的底层逻辑
信度与效度思维：数据质量是决策基石（如用“体脂率”替代“衣服尺码”衡量肥胖）。
因果关系与相关性：森林火灾与冰淇淋销量的“伪关联”案例解析。
平衡思维：供需关系、薪资与效率的动态平衡模型。
模块2：数据工具与决策场景应用
1、数据分析工具链
基础工具：Excel、SQL在数据清洗与初步分析中的应用。
进阶工具：Python/R进行统计建模，Tableau/Power BI实现可视化决策看板。
实战案例：华住集团通过数据中台优化客房管理，降低空置率15%。
2、关键决策场景的数据化拆解
市场进入：用波特五力模型结合行业数据评估竞争强度（如新能源汽车赛道分析）。
产品定价：价格弹性模型与消费者剩余计算（如航空公司动态定价策略）。
风险控制：蒙特卡洛模拟在供应链中断风险评估中的应用（如华为“备胎计划”数据支撑）。
模块3：战略决策中的数据赋能方法论
1、数据驱动的战略制定框架
“四套战法”模型：验证商业模式可行性（如妙可蓝多通过数据测试儿童奶酪棒市场反应）。
生态位构建：利用数据识别未被满足的细分需求（如拼多多下沉市场定位）。
2、组织与文化变革
数字化底座建设：从业务中台到组织中台的演进（如华住集团IT系统升级案例）。
数据文化培育：打破部门壁垒，建立以数据为核心的跨职能协作机制。
模块4：AI与大数据时代的决策升级
1、AI对决策逻辑的重塑
生成式AI在市场预测中的应用（如DeepSeek模型优化库存管理）。
智能体（AI Agent）在自动化决策中的潜力（如无人驾驶汽车的实时路径规划）。
2、数据伦理与决策边界
隐私计算与合规风险（如欧盟GDPR对跨国企业数据决策的影响）。
算法偏见与公平性：招聘AI系统的性别歧视案例分析与解决方案。
模块5：案例研讨与实战工作坊
1、经典案例深度解析
腾讯与京东合作：短期合作模式下的数据共享与决策效率提升。
山鹰国际：通过SAP与IBM创新理念构建全链化产业互联网。
2、实战工作坊
决策沙盘模拟：分组设计企业数字化转型路径，评估数据投入与收益比。
数据诊断环节：学员企业真实数据现场分析，提出优化建议（如客户流失预警模型搭建）。
三、课程特色
1、理论深度：结合滕斌圣教授在《管理学会评论》《组织科学》等顶刊的研究成果，解析决策逻辑的底层框架。
2、实战导向：通过20+跨国企业案例（如华为、华住、软通动力），提炼可复制的数据决策工具与方法。
3、前瞻视角：聚焦AI、隐私计算等前沿技术对决策的影响，探讨未来趋势与创新方向。
4、工具支持：提供Python代码模板、决策模型Excel工具包等实战资源。
四、适用场景
嘉宾演讲授课电话：13811229543（工作日8:30-18:00，仅限演讲其他勿扰）
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