【培訓(xùn)對象】
企業(yè)運(yùn)營管理部門、營銷部門及有數(shù)據(jù)分析需求的員工

【培訓(xùn)收益】
● 熟悉并掌握企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵并搭建數(shù)字化平臺的方法； ● 掌握統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)決策； ● 掌握大數(shù)據(jù)理念的管理和運(yùn)營關(guān)鍵； ● 掌握大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)分析的方法—聚類、決策樹和邏輯回歸； ● 掌握大數(shù)據(jù)分析工具RapidMiner的使用方法，能根據(jù)場景選用相應(yīng)算法進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。

第一講：企業(yè)所面臨的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
一、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型原因
1. 數(shù)字化改變商業(yè)模式
1）數(shù)據(jù)變機(jī)會
2）機(jī)會變服務(wù)
3）服務(wù)變收入
2. 數(shù)字化建立企業(yè)優(yōu)勢
3. 數(shù)字化提升使用體驗(yàn)
二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型核心要素
1. 以數(shù)據(jù)為中心的智能化發(fā)展目標(biāo)
2. 數(shù)字化平臺的構(gòu)建
三、員工在企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型中應(yīng)該作出的應(yīng)對
1. IT思維和業(yè)務(wù)思維相融合
2. 培養(yǎng)開放共享的心態(tài)
3. 圍繞以用戶為中心
4. 提升數(shù)據(jù)分析處理能力

第二講：利用統(tǒng)計(jì)方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析
一、標(biāo)度的選擇使用
量化感覺、態(tài)度、喜好等的方法
二、頻數(shù)的選擇使用（衡量對總體水平的作用程度）
1. 餅圖
2. 條形圖
3. 直方圖
三、基于統(tǒng)計(jì)方法的分析
1. 分析異常值與偏斜數(shù)據(jù)
2. 均值VS中位數(shù)VS眾數(shù)
3. 全距/四分位數(shù)的使用
4. 百分位數(shù)與箱線圖的使用
5. 方差VS標(biāo)準(zhǔn)差分析變異性VS分散性
6. 利用概率進(jìn)行分析
案例1：用戶購買公司產(chǎn)品概率的分析
案例2：某某企業(yè)員工加薪方案的選擇
四、基于統(tǒng)計(jì)方法的決策
1. 比較法進(jìn)行決策
2. 組合法進(jìn)行決策
3. 貝葉斯方法進(jìn)行決策
4. 快省樹方法進(jìn)行決策
思考：優(yōu)秀員工如何選用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)進(jìn)行評價(jià)
案例：假設(shè)檢驗(yàn)與數(shù)據(jù)證偽保證決策結(jié)果的正確
綜合示例：運(yùn)用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)分析銷售數(shù)據(jù)尋找方法提升某產(chǎn)品的銷量

第三講：利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行管理與運(yùn)營
一、大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀
1. 大數(shù)據(jù)時代的標(biāo)志
2. 六大趨勢推動大數(shù)據(jù)發(fā)展
3. Hype Cycle技術(shù)趨勢對大數(shù)據(jù)的判斷
4. 新基建戰(zhàn)略對大數(shù)據(jù)的定位
5. 數(shù)字中國的內(nèi)容
案例：阿里雙11
二、大數(shù)據(jù)4V特征
1. 數(shù)量大
2. 多樣性
3. 速度快
4. 價(jià)值性
案例：大數(shù)據(jù)4V特征在數(shù)字化全量全連接中的應(yīng)用
三、把握大數(shù)據(jù)的三個關(guān)鍵
1. 更多——全樣本透視本質(zhì)
2. 更雜——透過混雜性適配場景應(yīng)用
3. 更好——把握相關(guān)性，提供更好服務(wù)
案例：三個關(guān)鍵對數(shù)字化實(shí)時反饋的影響
案例：大數(shù)據(jù)商業(yè)畫像示例——千人千面
練習(xí)：猜猜他是誰？
四、大數(shù)據(jù)分析
1. 大數(shù)據(jù)分析的困難
2. 數(shù)據(jù)即服務(wù)DaaS
討論：數(shù)字化轉(zhuǎn)型中我們應(yīng)該關(guān)注工作中的哪些管理數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，它們的價(jià)值和應(yīng)用難點(diǎn)有哪些？
五、大數(shù)據(jù)應(yīng)用
1. 被動式演變成預(yù)判式
2. 大數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值
3. 大數(shù)據(jù)在行業(yè)的應(yīng)用
案例：智慧城市建設(shè)
案例：企業(yè)數(shù)據(jù)地圖實(shí)踐
討論：企業(yè)數(shù)據(jù)治理——如何管好用好數(shù)字化平臺的數(shù)據(jù)？

第四講：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行營銷數(shù)據(jù)分析
一、K均值聚類算法應(yīng)用——客戶價(jià)值分析
1. 客戶價(jià)值分析有利于減少營銷成本
1）理解價(jià)值型客戶
2）差異化服務(wù)應(yīng)對不同價(jià)值客戶
2. 客戶價(jià)值分析方法
1）客戶價(jià)值識別流程
2）K均值聚類識別客戶價(jià)值
a確定中心
b計(jì)算距離
c確定新中心
d迭代得到最終分類
3）針對不同客戶價(jià)值采用不同營銷策略
視頻：根據(jù)對象不同采用不同策略的銷售視頻
案例：根據(jù)客戶的消費(fèi)額和交互屬性進(jìn)行聚類分析
二、決策樹算法應(yīng)用——風(fēng)險(xiǎn)客戶分析
1. 傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)分析識別方法的劣勢
2. 大數(shù)據(jù)方式下分析識別方法的改進(jìn)——決策樹算法應(yīng)用
1）預(yù)先建立if-then的判斷規(guī)則
2）數(shù)據(jù)分析建立的規(guī)則——信息熵
3）決策樹算法操作思路
4）建立決策樹模型進(jìn)行分析
a劃分屬性值
b計(jì)算劃分組的概率
c計(jì)算每個劃分規(guī)則下的信息熵
d選擇最小信息熵的規(guī)則為第一規(guī)則
e迭代到樣本分類
案例：警察是如何發(fā)現(xiàn)罪犯的？
案例：如何分析是否適合作為另一半
三、邏輯回歸算法應(yīng)用——敏感客戶分析
1. 厘清不同場景下的敏感客戶特點(diǎn)
2. 分析敏感客戶的關(guān)注點(diǎn)
3. 邏輯回歸算法的應(yīng)用
1）二分類問題
2）個人采用二分法預(yù)判的局限性
3）預(yù)判二分類問題的優(yōu)化
4）二分類結(jié)果預(yù)判的本質(zhì)
5）大數(shù)據(jù)回歸方法進(jìn)行二分類預(yù)判
a線性回歸大數(shù)據(jù)方法
b邏輯回歸大數(shù)據(jù)方法
案例：如何判斷對方是否真心喜歡我
案例：回歸方法預(yù)判職業(yè)發(fā)展
案例：營銷場景中敏感客戶分析降低投訴率

第五講：Rapid Miner數(shù)據(jù)分析
1. 分析接口
2. 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
3. 加載數(shù)據(jù)
4. 進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化
5. 進(jìn)行建模
6. 進(jìn)行模型應(yīng)用
7. 測試模型
8. 進(jìn)行模型評估
9. 使用擴(kuò)展
聚類算法練習(xí)：客戶價(jià)值分析
決策樹算法練習(xí)：信用風(fēng)險(xiǎn)評分分析
邏輯回歸算法練習(xí)：敏感客戶分析
 

魏凌睿老師 “互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”運(yùn)營實(shí)戰(zhàn)專家
16年IT/數(shù)據(jù)運(yùn)營管理實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)/6年數(shù)字化轉(zhuǎn)型顧問經(jīng)驗(yàn)
電子科大計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)碩士
國際數(shù)據(jù)管理協(xié)會DAMA中國會員
IEEE電氣與電子工程師學(xué)會會員
ACM美國計(jì)算機(jī)學(xué)會會員/中國計(jì)算機(jī)學(xué)會CCF會員
曾任：華為技術(shù)有限公司（世界500強(qiáng)）|解決方案經(jīng)理
曾任：諾基亞通信（世界500強(qiáng)）|技術(shù)支持/項(xiàng)目管理專家
曾任：索貝數(shù)碼（廣播電視行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)）|系統(tǒng)項(xiàng)目設(shè)計(jì)經(jīng)理
擅長領(lǐng)域：數(shù)字化轉(zhuǎn)型、大數(shù)據(jù)、5G、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)分析
➯ 高質(zhì)量的專業(yè)服務(wù)：近5年年均授課天數(shù)高達(dá)120+天，每年為國家電力、中國電信、中國移動等數(shù)十個國企提供培訓(xùn)咨詢服務(wù)，培訓(xùn)學(xué)員30000+人次，學(xué)員滿意率達(dá)95%以上
➯ 高含金量的職業(yè)認(rèn)證：國際數(shù)據(jù)管理師CDMP/信息系統(tǒng)集成項(xiàng)目經(jīng)理/通信高級工程師/PMP項(xiàng)目管理師/微軟認(rèn)證講師

實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)：
魏老師擁有18年信息與通信行業(yè)的一線實(shí)戰(zhàn)經(jīng)歷，對企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型、專業(yè)數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用、通信/信息化產(chǎn)品技術(shù)方案都有深厚的理論基礎(chǔ)，曾為中央電視臺、四川電視臺等省市級電視臺和中國電信、中國移動、Verizon、Orange France等上百家國內(nèi)外知名企業(yè)提供數(shù)字化支持服務(wù)，對全球大數(shù)據(jù)先進(jìn)技術(shù)動向有精準(zhǔn)把握。
且針對企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營構(gòu)建了從頂層設(shè)計(jì)（理念）→中層應(yīng)用（思維）→底層落地（工具）一套完備的理論和應(yīng)用體系，從企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略和運(yùn)營需求出發(fā)，探尋決策支持賦能點(diǎn)，漸進(jìn)強(qiáng)化運(yùn)營支撐能力，數(shù)字化與智能化以降本增效：
➪ 華為技術(shù)-解決方案經(jīng)理：負(fù)責(zé)電信運(yùn)營商的數(shù)通/核心網(wǎng)的需求場景分析和解決方案開發(fā)制定，優(yōu)化提升數(shù)十家國內(nèi)省級/市級運(yùn)營商的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和運(yùn)營效率。
➪ 諾基亞-技術(shù)支持/項(xiàng)目管理專家：整理分析研發(fā)中心項(xiàng)目管理數(shù)據(jù)，構(gòu)建了產(chǎn)品線多項(xiàng)目管理資源動態(tài)調(diào)配機(jī)制，響應(yīng)速度和人效提升達(dá)25%，極大實(shí)現(xiàn)了研發(fā)中心的降本增效。
➪ 索貝數(shù)碼-系統(tǒng)項(xiàng)目設(shè)計(jì)經(jīng)理：設(shè)計(jì)重要電視臺全臺網(wǎng)、媒資網(wǎng)、新聞網(wǎng)、非編制作網(wǎng)的solution，管理并實(shí)施數(shù)十個IT化/數(shù)字化項(xiàng)目，加速推動電視臺信息化/數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
部分項(xiàng)目案例：
✎ 大數(shù)據(jù)應(yīng)用與平臺經(jīng)濟(jì)發(fā)展
→ “e+青創(chuàng)匯”企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新生態(tài)圈建設(shè)研究與實(shí)踐：為國網(wǎng)浙江省電力提供創(chuàng)新平臺構(gòu)建研究報(bào)告、平臺設(shè)計(jì)方案、平臺運(yùn)營方案以及團(tuán)組織促進(jìn)創(chuàng)新創(chuàng)意服務(wù)能力提升研究報(bào)告,項(xiàng)目最終獲得“浙江省企業(yè)管理現(xiàn)代化創(chuàng)新成果三等獎”、“國網(wǎng)浙江省電力公司管理成果創(chuàng)新二等獎”，并在國網(wǎng)公司青創(chuàng)賽中孵化數(shù)十個“創(chuàng)新創(chuàng)意一等獎”項(xiàng)目。
→ 四川電信增值業(yè)務(wù)產(chǎn)品目錄梳理：四川電信MSS一期內(nèi)控系統(tǒng)解決方案（涉及13個財(cái)務(wù)管理流程、5個工程項(xiàng)目管理流程、2個信息數(shù)據(jù)管理流程、1個人力資源管理流程），為四川電信的數(shù)字化管理打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
→ 全球客戶多個通信解決方案項(xiàng)目設(shè)計(jì)并實(shí)施：為四川電信、印度沃達(dá)豐、美國Verizon、迪拜DU、法國Orange等多地運(yùn)營商提供數(shù)據(jù)通信/核心網(wǎng)解決方案服務(wù)，包括網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、定制化方案設(shè)計(jì)實(shí)施，提升了當(dāng)?shù)仉娦鸥兄蜕暇W(wǎng)瀏覽體驗(yàn)。
✎ “智能+”與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
→ 國家電網(wǎng)第四屆“青創(chuàng)賽”：為湖北電力《供應(yīng)商產(chǎn)能獲取和智能匹配》《物資質(zhì)量監(jiān)督“最強(qiáng)大腦”—融合“區(qū)塊鏈”技術(shù)的物資質(zhì)量智控平臺》等十余個項(xiàng)目的目標(biāo)、內(nèi)容、呈現(xiàn)形式進(jìn)行輔導(dǎo)，其中《退役資產(chǎn)全鏈條可視化管控平臺》獲得“國網(wǎng)第四屆青創(chuàng)賽金獎”。
→ 2019年數(shù)字化運(yùn)營改造項(xiàng)目：為中車企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化運(yùn)營升級，通過調(diào)研分析全面剖析市場銷售、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、采購、生產(chǎn)、客戶服務(wù)存在問題/痛點(diǎn)，對經(jīng)營價(jià)值鏈（市場=）研發(fā)=》采購=》制造=》服務(wù)）和支撐價(jià)值鏈（發(fā)展規(guī)劃、財(cái)務(wù)管理、人力資源、質(zhì)量管理、安全管理）個流程進(jìn)行解構(gòu)和針對性數(shù)字化模型設(shè)計(jì)，結(jié)合EA架構(gòu)建立了系統(tǒng)級數(shù)字化運(yùn)營體系，極大促進(jìn)企業(yè)效率提升，部分環(huán)節(jié)測算結(jié)果效率提升可達(dá)80%以上。
→ 2018年政企客戶經(jīng)理減負(fù)增效提質(zhì)項(xiàng)目：為成都電信調(diào)研政企業(yè)務(wù)流程和客戶經(jīng)理工作內(nèi)容，收集翔實(shí)數(shù)據(jù)并形成數(shù)據(jù)分析報(bào)告，通過數(shù)據(jù)分析實(shí)施精準(zhǔn)減負(fù)，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)增效提質(zhì)機(jī)制，成都電信政企收入當(dāng)年實(shí)現(xiàn)10%以上雙螺旋增長。
……

部分授課案例：
✸ 曾為四川電力講授《基于數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化研討》《工具與數(shù)據(jù)管理》，累計(jì)返聘14期。
✸ 曾為甘肅電力講授《數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)分析在管理中的應(yīng)用》《數(shù)據(jù)分析處理能力提升》等課程，累計(jì)返聘10+期。
✸ 曾為浙江電力講授《數(shù)據(jù)分析處理能力及Excel應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》，累計(jì)返聘6期。
✸ 曾為吉林電力講授《把握技術(shù)趨勢，擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型》等課程，累計(jì)返聘6期。
✸ 曾為長春電力講授《數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)分析在管理中的應(yīng)用》，累計(jì)返聘4期。
✸ 曾為新疆電信講授《數(shù)據(jù)驅(qū)動的移動互聯(lián)網(wǎng)》課程，累計(jì)返聘3期。
✸ 曾為陜西電力講授《數(shù)據(jù)通信》《擅用數(shù)據(jù)與工具管理》等課程，累計(jì)5期。
✸ 曾為四川農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行講授《區(qū)塊鏈原理與應(yīng)用》等課程，累計(jì)返聘5期。
✸ 曾為咪咕文化講授《基于數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化研討》、《Power BI應(yīng)用》等課程，累計(jì)返聘3期。

主講課程：
《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)據(jù)分析》
《基于系統(tǒng)思維的問題分析與解決》
《數(shù)據(jù)分析處理能力及Excel應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》
《數(shù)字網(wǎng)絡(luò)視角下的場景化數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)》
《追根溯源，精準(zhǔn)決策——數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)分析在管理中的應(yīng)用》
《把握技術(shù)趨勢，擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型——萬物互聯(lián)的智能大數(shù)據(jù)時代》

授課風(fēng)格：
R 實(shí)戰(zhàn)演練，深入淺出：將干貨內(nèi)容用課程訓(xùn)練，加深對知識的理解與吸收。
R 風(fēng)趣幽默，互動充分：將授課變成一件有意思的事情，讓學(xué)員學(xué)會樂于其中。
R 邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，通俗易懂：理論基礎(chǔ)鋪墊，并通過講解大量真實(shí)案例化繁為簡，學(xué)習(xí)不枯燥。

部分服務(wù)客戶：
移動通訊：華為技術(shù)有限公司、中國移動、新疆電信、諾基亞、索貝數(shù)碼、四川電信規(guī)劃設(shè)計(jì)院、深圳TCL通信技術(shù)有限公司、陜西電信、內(nèi)蒙電信、貴州電信、云南電信、成都電信、咪咕集團(tuán)、威瑞森電信、迪拜運(yùn)營商Du、法國運(yùn)營商Orange、印度沃達(dá)豐……
電力行業(yè)：北京電力、四川電力、浙江電力、吉林電力、山西電力、湖北電力、甘肅電力、天津電力、陜西電力、溫州電力、金華供電、長春電力……
制造行業(yè)：中車株機(jī)公司、中車洛陽機(jī)車公司、中車永濟(jì)公司……
金融行業(yè)：四川農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行、四川工商銀行……
傳媒影視：中央電視臺、四川電視臺、成都電視臺、自貢電視臺、云南電視臺……
其他：成都興蓉再生能源有限公司、西南聯(lián)交所、西藏投資、電子科大成都學(xué)院……

部分客戶評價(jià)：
《擅用數(shù)據(jù)與工具解決問題》學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)與工具，從數(shù)據(jù)分析來入手，通過分析模型，利用思維導(dǎo)圖和邏輯樹可以鍛煉自己的邏輯思考能力，能夠系統(tǒng)化、結(jié)構(gòu)化、全面化去分析并解決問題，擅用左腦思維進(jìn)行理性分析，右腦思維感性觀點(diǎn)，明理的金字塔原理是可表達(dá)、寫作、歸納，而數(shù)據(jù)和工具能讓我更加豐富、詳細(xì)、快速、精準(zhǔn)地處理問題。
——四川電力 張班組長
魏老師的課程《數(shù)據(jù)和工具在管理學(xué)中的應(yīng)用》寓教于樂，結(jié)合實(shí)際案例和理論知識，將很多數(shù)據(jù)和工具更形象地展現(xiàn)給我，也教會了我如何運(yùn)用這些工具為我的工作提供了新思路、新方法。
——四川電力 王經(jīng)理
老師結(jié)合眾多案例，采用不同數(shù)據(jù)分析方法，以深入淺出的方法展示了數(shù)據(jù)的魅力，數(shù)據(jù)背后的意義。同事借助思維導(dǎo)圖、決策樹、WBS等工具可進(jìn)一步提高我們分析問題、解決問題的能力。
——云南電信 薛經(jīng)理
工欲善其事必先利其器！大數(shù)據(jù)時代下的“數(shù)商”，具備數(shù)據(jù)思維很重要！聽了老師的《數(shù)商——數(shù)據(jù)思維的塑造》課程，讓我從全腦思維與定量化、數(shù)據(jù)分析在培養(yǎng)數(shù)據(jù)思維中發(fā)揮很大的作用，同時也認(rèn)識到新時代的數(shù)據(jù)思維重要性，這對提高工作效率有非常大的幫助。
——咪咕視訊 陳經(jīng)理
老師在課程中布置的各項(xiàng)學(xué)習(xí)非常有趣，了解到水平思維和垂直思維的重要性，進(jìn)行思維的延伸及拓展，并會應(yīng)用到以后的工作、生活中，實(shí)現(xiàn)思維的結(jié)合與提高。
——浙江電力 嚴(yán)主任
魏老師在《數(shù)據(jù)驅(qū)動的移動互聯(lián)網(wǎng)》課程中通過生動有趣的演繹、豐富翔實(shí)的案例對以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)移動互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行了深入淺出的講解，我深刻理解了為什么現(xiàn)在企業(yè)需要把數(shù)據(jù)管理作為基礎(chǔ)工作，了解到了移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展給我們企業(yè)尤其是通信運(yùn)營商帶來的沖擊，相信在今后的工作中能夠很好地應(yīng)用這門課程中學(xué)習(xí)到的知識和技巧。
——新疆電信 王主任

部分授課照片：

四川農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行
《區(qū)塊鏈原理及應(yīng)用》 新疆電信
《數(shù)據(jù)驅(qū)動的互聯(lián)網(wǎng)》

新疆電信
《擅用數(shù)據(jù)與工具管理》 四川電力
《系統(tǒng)思維與有效決策》

四川電力
《數(shù)據(jù)與工具在管理中的應(yīng)用》 洛陽機(jī)車公司
《數(shù)商——數(shù)據(jù)思維的塑造》

溫州電力
《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)營銷》 金華供電
《工具與數(shù)據(jù)管理》

 

• 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析II（Excel）

   

  【課程背景】數(shù)據(jù)分析有多個含義，普通含義的數(shù)據(jù)分析包括展現(xiàn)數(shù)據(jù)的趨勢，對數(shù)據(jù)做分類匯總，發(fā)現(xiàn)其中的TOPN數(shù)據(jù)，對比數(shù)據(jù)的不同與變化等。這些常規(guī)分析可以通過數(shù)據(jù)透視表來完成。這些內(nèi)容在課程《業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析I》中已經(jīng)詳細(xì)介紹了。而對數(shù)據(jù)的深入分析還包括發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的模式，規(guī)律，相關(guān)性及因果關(guān)系，預(yù)測未來業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析從而發(fā)現(xiàn)問題等等。 ..

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• 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析I（Excel）

   

  【課程背景】數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要目的。海量的，紛繁復(fù)雜的原始數(shù)據(jù)只有經(jīng)過分析才能抽取關(guān)鍵信息，獲得對數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確認(rèn)知，才能對未來起到知道作用。本課程從準(zhǔn)備數(shù)據(jù)開始，一步一步的經(jīng)過數(shù)據(jù)整理，分析，最終做出報(bào)表呈現(xiàn)分析結(jié)果，并通過各個領(lǐng)域的案例，使您可以快速將學(xué)習(xí)到的分析和預(yù)測方法落實(shí)到您的實(shí)際工作中?！菊n程大綱】（..

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• 數(shù)據(jù)分析與圖示化呈現(xiàn)技巧

   

  課程背景據(jù)統(tǒng)計(jì)，我們?nèi)粘９ぷ髦校ㄟ^視覺獲取的信息超過70%，所以如何將數(shù)據(jù)圖示化、視覺化，如果讓老板、領(lǐng)導(dǎo)或者客戶、消費(fèi)者在短時間內(nèi)迅速get到你想表達(dá)的信息在當(dāng)今信息化時代顯得尤為重要。基于商務(wù)應(yīng)用需要，Office高效辦公專家李憲磊老師以多年的企業(yè)實(shí)戰(zhàn)工作經(jīng)驗(yàn)和企業(yè)實(shí)際需求為出發(fā)點(diǎn)，開發(fā)出《數(shù)據(jù)分析與圖示化呈現(xiàn)技巧》課程。本課程結(jié)合日常的數(shù)據(jù)信..

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• 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型教練營

   

  四大饋贈：1、精品資料——《江蘇省企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型白皮書》紀(jì)念版、《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求調(diào)研報(bào)告》以及其他江蘇省數(shù)字經(jīng)濟(jì)商會出版資料。2、標(biāo)桿考察——參加教練營的營員，可以共同參訪數(shù)字化領(lǐng)軍企業(yè)數(shù)字化中心模式運(yùn)營3、教練資格——參加教練營順利結(jié)業(yè)的營員，將獲得“江..

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• 服裝行業(yè)終端店長——店鋪商品數(shù)據(jù)分析課程

   

  【課程大綱】1.店鋪商品的構(gòu)成分析2.店鋪商品的訂貨方法3.店鋪商品數(shù)據(jù)分析的要點(diǎn)4.店鋪商品陳列的方法5.店鋪商品促銷管理方法6. 店鋪商品庫存管理

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• 電商互聯(lián)網(wǎng)AI時代下的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之道

   

  課程背景：■ 社會：不確定太大中國處在經(jīng)濟(jì)下行壓力大，制造業(yè)困難，但同時大數(shù)據(jù)及人工智能讓中國走在世界前沿，給傳統(tǒng)企業(yè)插上數(shù)字智能化翅膀迫在眉睫！中國轉(zhuǎn)型的根本是企業(yè)和個人轉(zhuǎn)型，轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵是數(shù)字化從而實(shí)現(xiàn)智能化，因?yàn)槲磥砀偁幍牟皇瞧放啤⒉皇琴Y本，而是數(shù)據(jù)！未來是不確定和快速迭代的，灰犀牛和黑天鵝并存，AI、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等等眼花繚亂，乃至..

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