数据化管理培训提纲ppt课件
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《数据化管理应用》课件
企业实施数据化管理的挑战和解决方案
数据隐私和安全
加强数据安全措施，建立隐私保护机制，确保 数据的保密性和完整性。
数据文化
建立数据驱动的文化，促进数据共享和数据驱 动的决策。
技术和人员能力
提供培训和支持，建立数据分析团队，提升员 工的数据分析技能。
数据一致性
确保不同部门和系统的数据一致性，建立数据 标准和数据管理流程。
《数据化管理应用》PPT 课件
本PPT课件将介绍数据化管理的定义和目的，数据化管理工具和应用场景，数 据源的选择和管理流程，以及如何分析和优化数据。同时，还将分享数据可 视化技巧和数据报表的创建方法，以及企业实施数据化管理所面临的挑战和 解决方案。最后，我们将得出结论并提供实用建议。
数据化管理的定义和目的
数据化管理是指通过收集、存储、分析和应用数据，为企业的决策和业务运营提供支持的管理方法。数据化管 理的目的在于帮助企业实现效益最大化、资源优化和风险控制。
数据化管理工具和应用场景
数据分析工具
包括BI工具、数据挖掘工具等， 用于发现数据之间的相关性和洞 察潜在机会。
业务指标仪表盘
大数据基础设施
可视化展示关键指标和业务趋势， 帮助管理者迅速了解企业运营状 况。
数据存储与备份
4
选择合适的数据存储方式，如云存储或
本地服务器，并定期备份数据以防止数
据丢失。
5
数据更新与维护
根据需求定期更新数据，并进行数据质 量监控和维护。
如何分析和优化数据
1 数据清晰目标
明确分析目的，并定义关 键指标，以便更好地理解 数据并提出可行的优化方 案。
2 数据可视化
使用图表、图形和仪表盘 等可视化工具，将数据可 视化，以帮助发现趋势、 关联和异常。
数据安全管理培训材料PPT课件
02
数据安全法律法规 与标准
相关法律法规介绍
01
02
03
04
《中华人民共和国网络 安全法》
《中华人民共和国个人 信息保护法》
《中华人民共和国数据 安全法》
《网络安全等级保护条 例》
数据安全标准解读
GB/T 35273-2017 《信息安全技术 个 人信息保护指南》
GB/T 38626-2020 《信息安全技术 信 息系统安全等级保护 测评指南》
数据安全挑战
随着云计算、大数据等技术的广泛应 用，数据安全面临的挑战也越来越大 。如何确保在复杂的环境中保护数据 的安全，是当前亟待解决的问题。
数据安全管理目标与原则
数据安全管理目标
确保数据的机密性、完整性和可用性， 防止未经授权的访问、篡改或破坏。
VS
数据安全管理原则
最小化原则、分权制衡原则、加密原则、 备份原则等。最小化原则是指仅授权必要 的人员访问敏感数据，分权制衡原则是指 将权力分散到不同的部门和人员之间，加 密原则是指对敏感数据进行加密存储和传 输，备份原则是指定期对数据进行备份以 防止数据丢失。
根据数据类型和安全需求 ，选择合适的加密算法， 如对称加密算法、非对称 加密算法等。
加密技术应用场景
列举加密技术在数据传输 、存储、备份等场景中的 应用，并分析其优缺点。
访问控制策略实施
访问控制概述
介绍访问控制的原理、分类和作 用，以及在数据安全领域的重要
性。
访问控制策略制定
根据业务需求和安全要求，制定合 适的访问控制策略，如基于角色的 访问控制、基于用户的访问控制等 。
GB/T 37078-2018 《信息安全技术 信 息系统密码管理指南 》
数据安全管理培训材料PPT课件
外部攻击风险可能源于网络钓鱼、恶意软件感染、DDoS攻击等手段。为了应对外部攻击风险，企业应建立完善 的安全防护体系，包括防火墙、入侵检测系统、安全审计系统等，并定期进行安全漏洞扫描和修复。
供应商合作风险
总结词
供应商合作风险是指企业与供应商合作过程中存在的数据安全风险，可能导致数据泄露、被非法访问 或丢失。
详细描述
数据备份可以采用全量备份、增量备份和差 异备份等方式，根据实际情况选择适合的备 份策略。同时，需要定期测试备份数据的可 用性，确保在需要恢复时能够成功。在数据 恢复时，也需要根据备份情况选择适合的恢 复策略，确保数据能够完整、准确地恢复到 所需状态。
安全审计与监控
要点一
总结词
安全审计与监控是数据安全管理中的重要环节，通过审计 和监控数据的访问和使用情况，及时发现和应对安全事件 。
数据安全的法规与政策
总结词
遵守相关法规与政策是组织数据安全 管理的必要条件。
详细描述
各国政府和监管机构都制定了相关的 法规与政策，要求组织必须采取必要 措施保护数据安全，确保数据的合法 使用和保护个人隐私等敏感信息。
02 数据安全风险识别与评估
CHAPTER
数据泄露风险
总结词
数据泄露风险是指数据在未经授权的情况下被泄露给外部人 员或组织，可能导致数据被滥用、企业声誉受损或经济损失 。 Nhomakorabea详细描述
数据安全涉及到数据的保密性、 完整性和可用性，旨在确保数据 在使用、存储和传输过程中的机 密性、完整性和可用性。
数据安全的重要性
总结词
数据安全对于组织的声誉、业务连续性和合规性至关重要。
详细描述
数据是组织的重要资产，涉及到商业机密、个人隐私和客户信息等敏感数据， 一旦发生数据泄露或损坏，可能会对组织的声誉、业务连续性和合规性造成重 大影响。
供应商合作风险
总结词
供应商合作风险是指企业与供应商合作过程中存在的数据安全风险，可能导致数据泄露、被非法访问 或丢失。
详细描述
数据备份可以采用全量备份、增量备份和差 异备份等方式，根据实际情况选择适合的备 份策略。同时，需要定期测试备份数据的可 用性，确保在需要恢复时能够成功。在数据 恢复时，也需要根据备份情况选择适合的恢 复策略，确保数据能够完整、准确地恢复到 所需状态。
安全审计与监控
要点一
总结词
安全审计与监控是数据安全管理中的重要环节，通过审计 和监控数据的访问和使用情况，及时发现和应对安全事件 。
数据安全的法规与政策
总结词
遵守相关法规与政策是组织数据安全 管理的必要条件。
详细描述
各国政府和监管机构都制定了相关的 法规与政策，要求组织必须采取必要 措施保护数据安全，确保数据的合法 使用和保护个人隐私等敏感信息。
02 数据安全风险识别与评估
CHAPTER
数据泄露风险
总结词
数据泄露风险是指数据在未经授权的情况下被泄露给外部人 员或组织，可能导致数据被滥用、企业声誉受损或经济损失 。 Nhomakorabea详细描述
数据安全涉及到数据的保密性、 完整性和可用性，旨在确保数据 在使用、存储和传输过程中的机 密性、完整性和可用性。
数据安全的重要性
总结词
数据安全对于组织的声誉、业务连续性和合规性至关重要。
详细描述
数据是组织的重要资产，涉及到商业机密、个人隐私和客户信息等敏感数据， 一旦发生数据泄露或损坏，可能会对组织的声誉、业务连续性和合规性造成重 大影响。
公司数据管理流程培训课件
公司数据管理流程培训课件公司数据管理流程培训课件随着信息技术的快速发展，公司数据管理变得越来越重要。
无论是大型企业还是小型公司，数据管理都是一项关键的任务。
良好的数据管理流程可以确保数据的安全性、准确性和可靠性，进而提高公司的运营效率和决策能力。
本文将介绍公司数据管理流程的重要性以及如何进行培训来提升员工的数据管理能力。
一、数据管理的重要性数据是公司的重要资产之一，包括客户信息、销售数据、财务数据等。
良好的数据管理可以帮助公司更好地了解市场趋势、优化业务流程、提高客户满意度等。
同时，数据管理也涉及到数据的安全性和合规性。
在信息泄露和数据泄露频发的时代，确保数据的安全性对公司来说至关重要。
因此，建立一个完善的数据管理流程是公司的必然选择。
二、数据管理流程的基本步骤1. 数据收集与整理数据管理的第一步是收集和整理数据。
这包括从各个部门收集数据，确保数据的完整性和准确性。
同时，对数据进行分类和整理，建立一个统一的数据存储系统，以便于后续的数据分析和应用。
2. 数据存储与备份数据存储是数据管理的核心环节。
公司可以选择云存储、本地服务器等不同的方式来存储数据。
无论选择哪种方式，都需要确保数据的安全性和可靠性。
此外，定期进行数据备份也是必不可少的，以防止数据丢失或损坏。
3. 数据分析与挖掘数据管理的目的不仅仅是收集和存储数据，更重要的是通过数据分析和挖掘来获取有价值的信息。
通过对数据进行统计、分析和建模，可以帮助公司发现潜在的商机、优化业务流程，并做出更明智的决策。
4. 数据共享与应用数据管理的最终目标是为公司的各个部门和员工提供有用的数据，以支持他们的工作和决策。
因此，建立一个数据共享平台是非常重要的。
通过数据共享，不仅可以提高工作效率，还可以促进团队合作和知识共享。
三、培训员工的数据管理能力为了确保公司的数据管理流程能够有效地运行，培训员工的数据管理能力是非常重要的。
以下是一些培训员工数据管理能力的建议：1. 数据保护与安全培训培训员工如何保护数据的安全性是非常重要的。
数据安全管理培训材料PPT课件(精)
应急响应的实践案例
案例一
某公司数据泄露事件应急响应。该公司发现数据泄露后，立即启动应急响应计划，组织技术团队进行 排查和处置，同时向相关部门报告情况，最终成功控制了泄露范围并恢复了系统正常运行。
案例二
某政府机构网站被攻击事件应急响应。该机构发现网站被攻击后，迅速启动应急响应流程，组织专家 团队进行技术分析和处置，同时加强安全防护措施，最终成功抵御了攻击并保障了网站的正常运行。
框架组成
详细阐述数据安全管理体系的框架， 包括数据安全策略、数据安全组织、 数据安全流程和数据安全技术四个方 面。
数据安全管理制度和规范
管理制度
介绍数据安全相关的管理 制度，如数据安全管理规 定、数据安全审计制度等 。
操作规范
提供数据安全操作规范， 包括数据备份、数据加密 、数据传输等具体操作步 骤和注意事项。
建立完善的数据安全管理制度
加强数据安全技术防护
制定数据安全管理制度和操作规程，明确 各部门和人员的职责和权限。
采用加密、去标识化等安全技术措施，防 止数据泄露、篡改和损坏。
开展数据安全风险评估
强化员工数据安全意识培训
定期对数据处理活动进行风险评估，识别 潜在的安全隐患和风险点，及时采取防范 措施。
加强员工数据安全意识教育，提高员工对 数据安全的重视程度和风险防范意识。
备份所有数据，包括操作系统 、应用程序、数据文件等。
增量备份
只备份自上次备份以来有变化 的数据，减少备份时间和存储
空间。
差分备份
备份自上次完全备份以来有变 化的数据，比增量备份更快速
，但存储空间占用更多。
数据恢复
在数据丢失或损坏时，通过备 份文件恢复数据的过程。
数据防泄漏技术
数字化知识培训ppt课件
厂客户端
作业区客户端
WEB服务器
办公网 各种管理功 能子系统
厂级工控网络
公司客户端
视频发布服 务器
操作层
TCP/IP
TCP/IP
数据共享平台
标准站控系统
关系数据库
厂级工控网络
组态监控
视频 监视
站级工控网络
实时数据库
功图计量 工况分析 电子报表
服务层
TCP/IP
监控层
场站工控硬件（ PLC、RTU、自动 设备、一次仪表）
18
长庆油田分公司机械制造总厂
4、外输泵控制： 泵运行压力 保护—当外输泵进口压力超 下限时或出口压力超上限时 联锁停泵并报警；混输泵控 制—根据混输泵入口压力， 通过变频器调节泵的排量， 使混输泵入口压力维持在设 定压力值附近；分输泵控 制—根据密闭分离装置的液 位，通过变频器调节泵的排 量，使分离装置内液位基本 保持在中线附近，实现连续 输油。
（一）、增压点站内部分 1、收球筒原油出口压力监测，超限报警；收球筒温度控 制，当收球筒进行收球作业时，对收球筒开始加热， 加热温度达到设定温度停止加热并发出提示信号。
17
长庆油田分公司机械制造总厂
2、密闭分离装置（缓冲罐）连续液位 监测。 3、每台外输泵入口、出口压力、外输 流量，含水分析仪监测。
4
长庆油田分公司机械制造总厂
2、数字化管理
指利用计算机、通信、网络、人工智能等技 术，量化管理对象与管理行为，实现计划、组织、 协调、服务、创新等职能的管理活动和管理方法 的总称。通俗：“听数字指挥，让数字说话” 。
改变了传统的金字塔型的组织结构，形成一 些扁平型和网状型的组织形式，管理与被管理者 的界限越来越淡化，更加强调他们之间的沟通与 交流，从而提高管理效率和效果 。
大数据培训课件(PPT2)精编版
。
医药研发
运用大数据技术对海量的医药研 发数据进行分析和挖掘，加速新 药研发进程，提高研发效率和成
功率。
教育行业：个性化教育与智能辅导
个性化教育
通过大数据分析，对学生的学习历史、能力水平、兴趣爱 好等信息进行深入挖掘和分析，为教师提供更加准确、个 性化的教学方案和建议，提高教学效果。
智能辅导
利用大数据技术，对学生的学习数据进行实时监测和分析 ，发现学生的学习问题和薄弱环节，提供针对性的智能辅 导和练习建议。
聚类分析
将数据分成不同的组或簇 ，使得同一组内的数据尽 可能相似，不同组间的数 据尽可能不同。
关联规则挖掘
寻找数据项之间的有趣联 系或规则。
序列模式挖掘
发现数据序列中的频繁模 式。
机器学习算法原理及应用
监督学习
利用已知输入和输出数据进行训练，得到一 个模型，用于预测新数据的输出。
强化学习
智能体通过与环境交互，学习如何采取最佳 行动以最大化累积奖励。
行为，及时预警和防范金融欺诈行为。
医疗行业：精准医疗与健康管理
精准医疗
通过大数据分析，对患者的基因 信息、生活习惯、病史等进行深 度挖掘和分析，为医生提供更加 准确、个性化的诊疗方案，提高
治疗效果。
健康管理
利用大数据技术，对个人的健康 数据进行实时监测和分析，提供 个性化的健康管理计划和建议， 帮助人们更好地管理自己的健康
无监督学习
在没有已知输出的情况下，从输入数据中学 习数据的内在结构和特征。
深度学习
利用神经网络模型，学习数据的复杂和抽象 特征表示。
深度学习在大数据分析中的应用
图像识别
通过训练深度神经网络，实现对图像内容的 自动识别和分类。
医药研发
运用大数据技术对海量的医药研 发数据进行分析和挖掘，加速新 药研发进程，提高研发效率和成
功率。
教育行业：个性化教育与智能辅导
个性化教育
通过大数据分析，对学生的学习历史、能力水平、兴趣爱 好等信息进行深入挖掘和分析，为教师提供更加准确、个 性化的教学方案和建议，提高教学效果。
智能辅导
利用大数据技术，对学生的学习数据进行实时监测和分析 ，发现学生的学习问题和薄弱环节，提供针对性的智能辅 导和练习建议。
聚类分析
将数据分成不同的组或簇 ，使得同一组内的数据尽 可能相似，不同组间的数 据尽可能不同。
关联规则挖掘
寻找数据项之间的有趣联 系或规则。
序列模式挖掘
发现数据序列中的频繁模 式。
机器学习算法原理及应用
监督学习
利用已知输入和输出数据进行训练，得到一 个模型，用于预测新数据的输出。
强化学习
智能体通过与环境交互，学习如何采取最佳 行动以最大化累积奖励。
行为，及时预警和防范金融欺诈行为。
医疗行业：精准医疗与健康管理
精准医疗
通过大数据分析，对患者的基因 信息、生活习惯、病史等进行深 度挖掘和分析，为医生提供更加 准确、个性化的诊疗方案，提高
治疗效果。
健康管理
利用大数据技术，对个人的健康 数据进行实时监测和分析，提供 个性化的健康管理计划和建议， 帮助人们更好地管理自己的健康
无监督学习
在没有已知输出的情况下，从输入数据中学 习数据的内在结构和特征。
深度学习
利用神经网络模型，学习数据的复杂和抽象 特征表示。
深度学习在大数据分析中的应用
图像识别
通过训练深度神经网络，实现对图像内容的 自动识别和分类。
数据化管理ppt课件
【数据化管理】
1
什么是数据化管理
是指运用分析工具对客观、真实的数 据进行科学分析，并将分析结果运用到 生产、销售等各个环节中去的一种管理 方法！
2
数据化管理的四个层次
4 战略规划管理 3 经营策略管理 2 营运分析管理 1 业务指导管理
3
数据化管理的意义
量化管理 最大化销售业绩 提高企业管理者决策的速度和正确性 有效的节约企业成本-生产、费用、人力等 部门协调/管理的工具
6
将销售额过程化
如何做零售门店诊断
7
理论及
实例理念
8
会员 管理
生命周
消
费
期管理
者
新会员 沉默会员 睡眠会员 流失会员
顾 客
新 会 员
活 跃 会 员
沉 默 会 员
睡 眠 会 员
Байду номын сангаас流 失 会 员
0月
3月
6月
12月
会员重复率 会员击沉率 会员唤醒率 会员激活率
多
N
次
活
次
重
跃 会
重 复 购
复 购
员
买
买
率
4
模板举例：店铺管理工具-日销售追踪预测表
店铺版
目标追踪管理
按 时 段 追 踪 销 售
日 目 标 追 踪 销 售
店 员 销 售 目 标 追 踪
竞 争 对 手 销 售 排 名
销售预测
日
月
销
销
售
售
预
预
测
测
销售分析
同 环 比 销 售 分 析
员 工 对 比 分 析
K P I 分 析
加 权 销 售 分 析
1
什么是数据化管理
是指运用分析工具对客观、真实的数 据进行科学分析，并将分析结果运用到 生产、销售等各个环节中去的一种管理 方法！
2
数据化管理的四个层次
4 战略规划管理 3 经营策略管理 2 营运分析管理 1 业务指导管理
3
数据化管理的意义
量化管理 最大化销售业绩 提高企业管理者决策的速度和正确性 有效的节约企业成本-生产、费用、人力等 部门协调/管理的工具
6
将销售额过程化
如何做零售门店诊断
7
理论及
实例理念
8
会员 管理
生命周
消
费
期管理
者
新会员 沉默会员 睡眠会员 流失会员
顾 客
新 会 员
活 跃 会 员
沉 默 会 员
睡 眠 会 员
Байду номын сангаас流 失 会 员
0月
3月
6月
12月
会员重复率 会员击沉率 会员唤醒率 会员激活率
多
N
次
活
次
重
跃 会
重 复 购
复 购
员
买
买
率
4
模板举例：店铺管理工具-日销售追踪预测表
店铺版
目标追踪管理
按 时 段 追 踪 销 售
日 目 标 追 踪 销 售
店 员 销 售 目 标 追 踪
竞 争 对 手 销 售 排 名
销售预测
日
月
销
销
售
售
预
预
测
测
销售分析
同 环 比 销 售 分 析
员 工 对 比 分 析
K P I 分 析
加 权 销 售 分 析
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数据化管理的意义
量化管理 最大化销售业绩 提高企业管理者决策的速度和正确性 有效的节约企业成本-生产、费用、人力等 部门协调/管理的工具
【数据化管理】培训提纲
13.0h 5.0h 3.5h
4.5h
八大培训主题
4.0h 6.0h
6.0h
7.0h
【一】
如何提高团队数据化管理意识？
序号
课程内容
课程时长 适合对象
– 《店铺人力最佳配置数据分析模板》（控制人力成本） – 《数据化排班模板》-管理版（遏制排班漏洞、量化排班的系统管理、精确的店铺人员评估）
• 营销总部及分部
– 《日销售追踪、预测、分析模板》-管理版（实现远程监控店铺、销售、城市、区域的日销售进展） – 《月销售对比分析模板》（实现销售对比，发现销售差异和机会点，实现差异化管理） – 《月度KPI分析及管理模板》（实现店铺的自动分类管理，找到最佳的KPI组合） – 《月度销售报告模板》（销售主任、经理使用的标准化月报） – 《年度销售预测模板》（实现对店铺、城市、区域、公司的年度销售预测，指导销售策略） – 《促销活动预测、分析模板》（实现事前预测、事中追踪、事后分析）
【五】
零售策略中的数据化管理
序号
课程内容
课程时长 适合对象
备注
1 如何搭建企业数据化管理体系 0.5
2
会员（VIP）的数据分析
3
如何制定年度销售目标
4
如何分解月度销售目标
1.5
随机测试是企
销售管理者
业制定策略的
1.0
商品管理者
一个有效的分
0.5
数据分析人员 析工具
5
用随机测试来提升销售
1.0
培训目的 1. 提高学员对数据化管理的整体认识，能进行一些特殊策略的分析及管理 2. 对会员进行分析，洞悉会员的消费密码，提高消费频次
管理模板
• 销售追踪预测模型 • 商品分析模板 • 月/年目标设定-追踪-预测模板
员工培训
• 提高数据化管理意识 • 提高数据分析能力 • 解读零售业规律及KPI
我们提供
咨询报告
• 行业数据分析报告 • 企业月度咨询报告 • 其他咨询报告
咨询服务
• 提供数据分析 • 建立数据化管理体系 • 提供策略制定数据支持
备注
【八】
EXCEL技巧培训
序号
课程内容
课程时长 适合对象
备注
1
函数的高级组合应用
3.5
2
数据透视表的高级应用
3 如何制作大数据交互式图表
熟练掌握一门
2.5
销售管理者 工具是数据分
商品管理者
4.0
析人员的必须 数据分析人员
技能
4 如何利用EXCEL建立分析模板 3.0
培训目的 1. 提高数据分析人员的专业度 2. 提高学员的EXCEL的高级使用，提高工作效率，融合业务逻辑的能力
【二】
发现零售业的销售规律
序号
课程内容
课程时长 适合对象
备注
1
周销售权重指数及概念
2.5
店长
通过周权重指 数可以实现日
2
周销售权重指数的应用
2.0
销售管理者 目标分解、月
商品管理者 销售预测、促
3
神奇的黄氏曲线，发现零售 密码
1.5
数据分析人员 销评估、发现 销售异动等
培训目的 1. 提高学员利用数据进行目标管理和销售预测的能力 2. 提高学员利用权重指数的概念发现销售中存在的各种问题 3. 发现销售中的异动实现销售额的最大化
【四】
商品中的数据化管理
序号 1 2 3 4 5
课程内容 常用的商品分析方法 库存的数据化管理
数据化陈列 商品的利润管理 如何算出一盘买货计划
课程时长 适合对象
备注
1.0
买货计划包括
1.5
销售管理者
买货前计划、
商品管理者
0.5
买货中判断，
财务人员1.5Fra bibliotek买货后评估等 数据分析人员
几部分
2.5
培训目的 1. 让学员洞悉商品上市波段密码、有效的库存管理、利用销售数据进行陈列 2. 提高商品买货人员的精准度和工具化
【数据化管理】系列之
【数据化管理】
By Chemy Huang
什么是数据化管理
是指运用分析工具对客观、真实的数 据进行科学分析，并将分析结果运用到 生产、销售等各个环节中去的一种管理 方法！
数据化管理的三个层次
经营策略管理 还要干什么？ 营运分析管理 可否深入优化？ 业务指导管理 在干什么？干得如何？
理论及 实例
点
线
面
理论及
实例
数据化管理常规模板分类
• 零售店铺
– 《日销售追踪、预测、分析模板》-店铺版（实现按店员、时段销售量化管理，并提前预测月销售） – 《进销存量化管理模板》-店铺版（可实现自动补、转货提示） – 《数据化排班模板》-店铺版（遏制排班漏洞、追求销售的最大化）
• 人力资源部
备注
1
什么是数据化管理
1.5
2
如何识别有问题的数据
0.5
店长
有大量的真实
销售管理者
3 如何防止被数据忽悠及案例 1.0
案例来说明相
商品管理者
4
用数据说话
0.5
关主题 数据分析人员
5
用图表说话
0.5
培训目的 1. 提高学员对数据思维的兴趣 2. 建立团队用数据说话的意识并能在实际的工作中识别有问题的数据
• 商品部
– 《进销存量化管理模板》-管理版（可实现自动补、转货提示） – 《商品生命周期和周转率分析模板》（实现商品策略的量化追踪分析） – 《商品结构分析及波段订货模板》（指导买货，陈列、卖货）
【七】
数据分析与数据挖掘
序号
课程内容
课程时长 适合对象
1 如何做个合格数据分析人员
0.5
2
数据分析与挖掘流程
3
数据可视化、让数据易读
4 如何做合格的数据分析报告
1.5 销售管理者
1.0
商品管理者
0.5
数据分析人员
5
如何解读数据分析报告
0.5
6
数据定性分析的定量化
1.0
培训目的 1. 提高学员数据分析人员的专业度
【三】
销售中的数据化管理
序号
课程内容
课程时长 适合对象
备注
1 日销售中的数据分析及追踪 0.5
2
月销售数据分析及追踪
0.5
3
促销中的数据化管理
1.0
4 常用的分析指标（人-货-场） 2.5
店长 销售管理者 数据分析人员
实现数据化管 理的监控、评 估、分析等的 功能
5
数据化排班
1.5
培训目的 1. 提高学员利用数据远距离对店铺实现追踪及监控的目的 2. 熟练使用服装行业各种分析指标 3. 数据化排班实现销售最大化
【六】
必知必会的数据分析方法
序号
课程内容
课程时长 适合对象
备注
1
月、年度销售预测
2
如何确定数据分析点线面
5
常用的数据分析方法
常用的数据分 1.0
析方法 包括如
销售管理者 何确定KPI权
0.5
商品管理者 重值、二八法
数据分析人员 则、ABC分析、
2.0
杜邦分析、四
象限分析等
培训目的 1. 提高分析人员的数据分析专业度