主講老師: | 陳則 | ![]() |
課時安排: | 1-2天/6小時一天 | |
學習費用: | 面議 | |
課程預約: | 隋老師 ![]() |
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課程簡介: | 戰略運營是企業為實現長期目標和愿景而制定的一系列詳細計劃和方法。它涵蓋多個方面,包括但不限于供應鏈管理、生產、市場營銷和財務管理等,以確保各項運營活動的高效協同。戰略運營強調與業務目標的緊密關聯,通過長期規劃和適應性調整,確保企業在不斷變化的市場環境中保持競爭優勢。同時,它涉及資源分配和風險管理,旨在最大化效率和效益,以滿足市場和客戶需求,并提升客戶滿意度。 | |
內訓課程分類: | 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 | | |
更新時間: | 2024-06-19 12:32 |
第1章 引言與概念
1.1 引言
1.2 數據分析的概念
1.3 為什么要做數據分析
1.4 電信經營分析師需要的素質
1.5大數據時代下的數據挖掘
1.5.1大數據的基礎
1.5.2大數據的特點
1.5.3大數據的作用
1.5.4大數據與數據挖掘
1.5.5令人期待的大數據時
1.6本章小結
第2章 數據分析的流程
2.1 明確要解決的問題
2.2 構建分析框架
2.3 選用合適的指標體系
2.4 收集數據
2.5 數據分析
2.6 基于分析結果,尋找解決方法
2.7 形成報告
第3章 明確要解決的問題
3.1 問題從哪來?
3.2 如何確定我們的主要問題?(二八分析法)
3.3 決定問題的因素有哪些?(頭腦風暴法,魚骨圖分析法)
第4章 選用合適的指標體系
4.1 經營分析的指標如何分解?
4.2 如何選擇合適的經分指標?
第5章 收集數據
5.1 從經分系統導數據,遇到過哪些問題?
5.1.1 日期數據不能直接用
5.1.2 數值為什么不能直接求和?
5.1.3 姓名一樣,但是無法vlookup
5.1.4 有重復值怎么辦?
5.1.5 缺失值怎么處理?
5.1.6 極值(最大值/最小值)怎么處理?
5.2 從表單收集數據,遇到過哪些問題?
5.2.1 收回來的數據表格,格式不統一怎么處理?
5.2.2 數據表格能不能分權限來限制?
5.2.3 幾十張表格,如何快速的合并到一張大表里?
5.3 數據收集小工具推薦
5.3.1 一鍵去空行/空列
5.3.2 一鍵合并多個文件等等
第6章 數據分析
6.1 數據的描述性統計
6.1.1 均值,中位數,眾數,方差,標準差等
6.2 數據的匯總統計
6.2.1 多工作表的數據為什么匯總很麻煩?
6.2.2 多工作表的數據匯總該如何解決?
6.2.3 數據透視表能做什么?
6.2.4 數據透視表的值字段設置:快速的求和、計數、百分比、累加百分比
6.2.5 如何實現透視表的順序和報表順序一致?自定義序列排序
6.3 數據匯總出來后,該如何分析?
6.3.1 四大基本分析方法:對比、分類、分布、相關
6.3.2 對比/分類/分布/相關分析法:定義、原則、標準
6.3.2 中高級分析方法:
結構分析法
矩陣關聯分析法
綜合評價分析法
回歸分析法
預測/趨勢分析法等等
6.3.3常用的數據挖掘方法
假設檢驗
信度分析
列聯表分析
方差分析
聚類分析
因子分析法
多維分析法等等
6.4 常用的經營戰略分析模型
6.4.1 概述
6.4.2 戰略舉措優先排序法
6.4.3 PEST分析模型
6.4.4 問題分解分析法
6.4.5 PDCA分析模型
6.4.6 KANO分析模型
6.4.7 波士頓(BCG)分析矩陣
6.4.8 SCP分析模型
6.4.9 SWOT分析模型
6.4.10 波特五力分析模型
6.4.11 戰略鐘模型
第7章 數據結果的解讀
7.1 明確指標的計算法則
7.2 選擇一個基點,一個參照系
7.3 關注異常值
7.4 基于目的,轉動數據魔方,各種轉化
7.5 相互驗證,大膽假設,多方求證
7.6 把握趨勢或者規律
7.7 歸納總結,數清理明
第8章 用圖表表達,讓圖表說話
8.1 常用圖形介紹
8.2 熱力圖介紹
8.3 雷達圖介紹
8.4 柏拉圖介紹
8.5 其他常用圖形的演化
8.6 圖表美化的技巧
8.7 每種分析方法的常用圖形總結
第9章 經營分析實戰篇——找出目標客戶
9.1. 數據分析VS數據挖掘
9.2. 案例演練:客戶匹配度建模,找到你的準客戶
9.3. 客戶群細分、客戶獲取
如何更好的了解客戶結構、如何識別客戶特征
客戶響應模型與促銷
聚類分析與客戶特征提取
ü 案例演練:小康指數劃分,讓數據自動聚類
ü 案例演練:裁判標準一致性分析,避免“黑哨”
ü 案例演練:商場服務獎項評選
消費者品牌選擇模型分析
ü 案例演練:品牌選擇模型分析,你的品牌適合哪些人群?
第10章 經營分析實戰篇——針對目標客戶優化銷售策略
10.1. 哪些是影響市場銷量的關鍵因素
找到關鍵因素,實現精準營銷
方差分析與影響因素分析
ü 案例演練:廣告形式、地區對銷量的影響因素分析
ü 案例演練:飼料與生豬體重的影響分析
因素影響的相關性分析(相關程度計算)
ü 案例演練:腰圍與體重的相關分析
ü 案例演練:家庭生活開支的相關分析
10.2 如何選擇合適的營銷方式
各營銷渠道的用戶特征分析
促銷方式有效性檢驗
參數檢驗與非參數檢驗原理介紹
ü 案例演練:通信行業ARPU值評估分析
ü 案例演練:營銷效果評估分析
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