课程ID:40106

刘磐超:数据分析课|打破数据壁垒,助力企业高效决策与增长

在数据驱动的时代,企业如何有效监控流量、转化率和用户留存,是提升竞争力的关键。借助EXCEL/WPS等强大工具,系统学习数据分析的原理与应用,帮助企业在数据中提取价值,实现运营管理的质变。适合各级管理者和业务骨干,助力企业提升整体数据管理能力。

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曹大嘴老师
  • 数据分析思维掌握数据分析的基础理论,了解数据与商业之间的关系,培养分析与解决问题的思维方式。
  • EXCEL数据整理学习如何高效导入、整理和处理数据,掌握数据清洗与格式化的技巧,提升数据处理效率。
  • 函数应用深入理解EXCEL中常用函数的使用,掌握统计、逻辑、文本等多类型函数的灵活应用技巧。
  • 可视化报表学习如何创建高效的可视化报表,帮助企业直观呈现数据,支持业务决策。
  • 实战案例分析通过真实案例分析,帮助学员将所学知识应用于实际工作中,提升数据分析能力与决策水平。

数据分析能力全方位提升:从基础到实战 通过对数据分析思维、EXCEL数据整理、函数应用及可视化技术的系统学习,构建全面的数据分析能力。课程将带领学员从多个维度理解和应用数据分析,帮助企业在复杂的市场环境中做出精准决策。

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九大核心模块,全面提升数据分析能力

通过九个关键模块的学习,帮助学员系统掌握数据分析所需的理论与实践技能,确保能够在实际工作中有效应用所学知识,实现业务增长。
  • 数据分析概述

    了解数据分析的基本概念及其在企业运营中的重要性,为后续学习打下基础。
  • 数据整理技巧

    掌握EXCEL数据整理的多种技巧,提升数据处理的效率和准确性,确保数据的高质量。
  • 函数使用规范

    学习EXCEL函数的规范使用,提升数据计算的灵活性,确保分析结果的准确性。
  • 图表创建技巧

    掌握各类图表的创建与调整技巧,帮助数据呈现更直观、更具说服力。
  • 可视化看板设计

    学习如何设计和定制可视化看板,将复杂数据转化为清晰的信息,支持决策过程。
  • 实战案例应用

    通过分析具体的运营案例,帮助学员将理论知识应用于实践,提升解决实际问题的能力。
  • 商业智能模型

    了解商业智能分析框架及主要指标体系,掌握数据分析的系统性思维。
  • 数据预测分析

    学习如何进行预测性分析,识别趋势,为企业制定未来战略提供依据。
  • 数据分析流程

    掌握数据分析的完整流程,从数据收集到结果呈现,确保分析工作的系统性与科学性。

全面提升数据分析素养,助力企业决策

通过系统学习,学员将掌握数据分析的各个环节,提升在数据驱动决策中的应用能力,实现对市场变化的敏锐洞察。
  • 掌握数据分析原理

    理解数据分析的基本原理及其在企业运营中的应用,为后续学习奠定理论基础。
  • 熟练使用EXCEL

    掌握EXCEL在数据整理、分析和可视化中的应用技巧,提升工作效率。
  • 精通数据建模

    学习如何建立有效的数据模型,支持业务决策及战略制定。
  • 掌握DAX函数

    熟练使用DAX函数进行复杂数据分析,提升数据处理能力。
  • 创建可视化报表

    掌握可视化报表的创建过程,提升数据展示的专业性和可读性。
  • 提升数据分析能力

    通过实战演练,提升分析与解决问题的能力,增强市场应对能力。
  • 强化团队协作

    学习如何在团队中有效共享数据分析成果,提升团队决策的科学性。
  • 培养数据敏感度

    提高对数据变化的敏感度,增强对市场和用户行为的洞察力。
  • 提升商业洞察能力

    通过数据分析提升商业洞察能力,为企业制定长远发展战略提供支持。

解决企业数据管理难题,提升运营效率

通过系统学习数据分析技能,企业能够有效解决数据管理中的各种难题,提升整体运营效率,实现可持续发展。
  • 数据孤岛问题

    帮助企业打破数据孤岛,实现跨部门数据共享与协同,提升数据利用率。
  • 数据分析能力不足

    提升员工的数据分析能力,帮助企业建立数据驱动的决策文化。
  • 运营决策不精准

    通过数据分析为运营管理提供科学依据,提升决策的准确性与有效性。
  • 数据可视化不足

    帮助企业建立可视化报表,提升数据展示效果,增强信息传递的效率。
  • 缺乏数据分析工具

    培训员工熟练使用EXCEL等工具,实现数据处理的自动化与高效化。
  • 市场变化反应慢

    通过数据分析提升市场敏感度,帮助企业快速反应市场变化,抓住商机。
  • 客户需求把握不准

    通过数据分析深入理解客户行为,制定更有针对性的营销策略。
  • 企业发展战略模糊

    通过数据分析为企业发展战略提供支持,明确市场定位与发展方向。
  • 数据质量难以保证

    通过数据整理与清洗,提升数据质量,为分析结果的可靠性提供保障。

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