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刘磐超:数据分析培训|提升企业决策能力,精准洞察市场与客户行为

借助EXCEL/WPS等强大数据分析工具,系统掌握数据分析的基本原理与应用方法,帮助企业提升客服与销售效率,优化决策流程。通过多维度的数据分析,助力管理者在瞬息万变的市场环境中做出明智决策,构建高效的呼叫中心管理体系。

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曹大嘴老师
  • 数据分析思维理解数据分析的基本概念,掌握数据的各类角色与参与分工,从而有效推动业务数据分析的实践。
  • EXCEL数据整理掌握EXCEL的数据导入与整理技巧,通过实际案例提升数据处理能力,为后续分析打下坚实基础。
  • POWER PIVOT建模深入学习POWER PIVOT的数据建模方法,掌握DAX函数和创建度量值的技巧,实现灵活的数据分析。
  • 可视化报表学会如何使用多种图表展示数据,通过可视化手段提升数据的解读能力,使分析结果更具说服力。
  • 实战案例通过呼叫中心管理的实战案例,应用所学知识进行综合分析,提升实际操作能力与业务洞察力。

高效数据分析:构建呼叫中心决策的核心能力 通过五大核心模块,系统化地掌握数据分析思维、EXCEL数据整理、POWER PIVOT建模、常用图表展示以及数据呈现技巧,帮助企业高效提升数据质量与决策能力。

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数据驱动决策:九步提升企业分析能力

通过九个重点模块,帮助企业从数据分析思维到实战应用,全面提升数据驱动决策的能力与效率。
  • 数据分析概述

    介绍数据分析的基本概念、参与角色和分析流程,为后续深入学习奠定基础。
  • 业务数据分析

    通过描述性分析和数据透视,帮助企业发现数据中的规律,支持业务策略的制定。
  • 数据整理技巧

    掌握数据源的导入与整理,提升数据处理效率,确保后续分析的准确性。
  • POWER PIVOT使用

    学会使用POWER PIVOT进行数据建模,通过DAX函数创建复杂的度量值,增强数据分析能力。
  • 图表展示技巧

    了解不同图表的使用场景,掌握图表调整与改善技巧,提高数据可视化的效果。
  • 数据可视化看板

    学习定制可视化看板的步骤,将数据以直观的方式呈现,提升决策效率。
  • 实战案例分析

    通过实际的呼叫中心数据案例,综合运用所学知识进行分析,提升实际操作能力。
  • 分析指标体系

    掌握主要指标体系的构建方法,能够有效对比与评估业务表现,支持数据驱动决策。
  • 成果报告撰写

    学习如何撰写分析报告,将分析结果转化为可执行的业务建议,推动战略落地。

掌握数据分析核心技能,提升企业竞争力

通过系统学习数据分析的核心技能,学员将能够在实际工作中灵活运用,推动企业战略决策与执行的有效落地。
  • 掌握数据分析原理

    理解数据分析的基本原理,能够从数据中提取有价值的信息,支持业务决策。
  • 熟练使用EXCEL

    掌握EXCEL的高阶功能,能够高效整理和分析数据,提升工作效率。
  • 构建数据模型

    学会使用POWER PIVOT构建数据模型,通过DAX函数进行深入分析,增强决策支持能力。
  • 创建可视化报表

    掌握图表的基本操作与技巧,能够创建直观的可视化报表,提升数据传达效果。
  • 撰写分析报告

    学习如何撰写专业的分析报告,将数据分析结果转化为可执行的业务策略。
  • 优化决策流程

    通过数据分析与可视化,提高决策的准确性与效率,推动企业的持续发展。
  • 提升团队协作能力

    通过数据驱动的分析方法,提升团队在决策过程中的协作与沟通能力。
  • 增强市场洞察力

    通过数据分析,培养市场洞察力,能够把握业务机会与风险。
  • 实践数据分析技能

    通过实战案例的学习,提升将理论应用于实际的能力,增强业务分析的实用性。

数据分析促进企业突破现有瓶颈

通过数据分析的培训,帮助企业识别和解决在市场竞争与内部管理中面临的核心问题,提升整体运营效率。
  • 决策缺乏数据支持

    通过数据分析,帮助企业建立数据驱动的决策机制,提升决策的科学性与有效性。
  • 客服与销售效率低

    通过优化数据分析流程,提升客服与销售的工作效率,增强客户满意度。
  • 数据处理能力不足

    提高团队的数据整理与分析能力,确保数据准确、及时地服务于业务决策。
  • 缺乏可视化表达能力

    增强团队的数据可视化能力,使分析结果更易于理解与传播,推动决策落实。
  • 市场洞察力不足

    通过系统性的数据分析,提升企业对市场变化的敏锐度,抓住商业机会。
  • 分析报告缺乏深度

    提升报告撰写能力,使分析结果具备更高的实用性与可操作性。
  • 团队协作不畅

    通过数据驱动的分析方法,改善团队内部的沟通与协作,提升整体执行力。
  • 缺乏系统的分析框架

    建立完善的数据分析框架,确保分析过程的系统性与逻辑性,提升分析结果的可靠性。
  • 数据利用率低

    提升企业对数据的利用效率,使数据真正为业务发展提供支持与指导。

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