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刘磐超:数据分析课程|掌握数据驱动决策,提升客服与销售效率

在当今竞争激烈的市场环境中,企业如何通过精准的数据分析来优化客服和销售的效率,提升业绩?课程深入探讨EXCEL/WPS工具的应用,系统传授数据分析的基本原理和实用技巧,帮助企业管理者建立科学的数据决策体系。适用于各类企业,希望通过数据驱动业务增长,实现高效运营。

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曹大嘴老师
  • 数据分析思维培养数据驱动的思维方式,帮助企业管理者理解数据的重要性,识别业务中的关键数据指标,推动科学决策。
  • EXCEL数据整理掌握使用EXCEL进行数据整理的实用技巧,从数据源的导入到数据源的整理,确保数据的准确性和有效性,提升分析效率。
  • POWER PIVOT建模学习如何运用POWER PIVOT进行数据建模,使用DAX函数创建度量值,提升数据分析的深度和广度,助力复杂数据的处理与分析。
  • 数据可视化掌握数据可视化的方法和技巧,通过图表展示数据,增强数据分析结果的直观性和说服力,帮助决策者快速理解数据背后的故事。
  • 呼叫中心案例分析结合实际呼叫中心案例,运用所学的分析方法,从多角度解析呼叫中心的运营数据,帮助企业提升客服及销售的整体效率。

全面提升企业数据分析能力,助力业务成长 通过系统化的课程内容,帮助企业掌握数据分析的基本原理、建模方法和可视化技巧,建立完整的分析闭环,提升整体数据质量,助力业务决策与增长。

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从数据到决策,构建高效的分析与执行体系

通过九大重点模块,帮助企业从数据分析的思维到实际操作,全方位提升数据分析能力,确保战略决策的科学性与执行的有效性。
  • 数据分析概述

    理解数据分析的核心概念,明确数据在业务中的重要角色,从而为后续的深入分析打下基础。
  • 业务数据分析

    通过描述性分析、数据透视和可视化图表,帮助企业识别业务问题,发现潜在的市场机会。
  • 数据处理与清洗

    学习如何有效地处理和清洗数据,确保数据的准确性和可用性,为数据分析提供可靠基础。
  • 数据建模与分析

    掌握使用POWER PIVOT进行数据建模的技巧,提升数据分析能力,支持复杂决策。
  • 数据可视化展现

    通过图表和看板的定制,提升数据的可视化效果,使数据分析结果更加直观易懂。
  • 实战案例解析

    结合呼叫中心的实际案例,应用所学的分析技巧,帮助企业解决实际问题,提升效率。
  • 数据报告与呈现

    学习如何编写数据分析报告,系统化地呈现分析结果,为决策提供有力支持。
  • 图表制作技巧

    掌握常用图表的制作与使用技巧,通过图表清晰地展示数据,增强分析结果的说服力。
  • 分析模型与框架

    了解并应用RFM模型、4P理论等分析模型,提升数据分析的系统性和逻辑性。

提升数据分析技能,助力企业决策

通过系统学习,掌握数据分析的核心技能,提升企业在数据驱动决策方面的能力,为业务增长提供有力支持。
  • 数据分析原理

    掌握数据分析的基本原理和步骤,能够从数据中提取有价值的信息,为管理决策提供支持。
  • EXCEL应用技能

    熟练运用EXCEL进行数据整理、分析和可视化,提升个人和团队的工作效率。
  • 商业智能应用

    理解商业智能的应用框架,能够运用分析工具提升数据决策的科学性和有效性。
  • 模型构建能力

    掌握数据建模的基本方法,能够运用DAX等函数创建动态分析模型,支持复杂数据分析。
  • 可视化展示技巧

    提升数据可视化能力,能够通过图表直观展示数据分析结果,增强报告的说服力。
  • 案例分析能力

    通过实战案例,增强对数据分析的理解和运用能力,提高解决实际问题的能力。
  • 数据报告撰写

    能够撰写专业的数据分析报告,清晰呈现分析结果,支持管理层决策。
  • 团队协作能力

    提升团队在数据分析方面的协作能力,推动数据驱动的决策文化。
  • 持续学习意识

    培养持续学习的意识,跟进行业数据分析的新趋势和技术,保持竞争力。

解决企业数据分析痛点,提升决策效率

通过系统的课程内容,帮助企业识别和解决数据分析中的常见问题,提升整体决策效率和业务表现。
  • 决策缺乏数据支持

    通过数据分析的方法,帮助企业在决策过程中增加数据支持,减少盲目决策的风险。
  • 数据整理效率低

    掌握EXCEL的高效数据整理技能,提升数据处理的效率,节省时间和人力成本。
  • 数据分析能力不足

    系统学习数据分析的基本理论和实用技能,提升团队整体的数据分析能力。
  • 可视化效果差

    掌握数据可视化的技巧,提升分析结果的直观性和说服力,增强报告的表达效果。
  • 缺乏实战经验

    通过案例分析的方式,让学员在实践中提升数据分析能力,增强解决实际问题的能力。
  • 数据决策缺乏系统性

    建立系统的数据分析框架,使企业在决策时更加有序和高效,提升决策质量。
  • 沟通不畅

    通过数据报告和可视化展示,增强团队内外的沟通效果,确保信息传递的准确性。
  • 数据质量不高

    掌握数据清洗和整理的方法,提升数据的准确性和完整性,保障分析结果的可靠性。
  • 团队协作不够

    通过共同的学习和实践,增强团队在数据分析方面的协作,推动数据驱动文化的落地。

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