数据分析

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银行零售中台技术人员数据驱动与分析能力培训

主讲人：魏永强（清华大学博士后）课程背景随着数字化时代的到来，银行零售中台的技术人员需要具备数据驱动和分析能力，以应对不断变化的业务需求和挑战。本课程旨在培养银行零售中台技术人员在数据驱动与分析方面的能力，包括根据不同场景和业务诉求选择合适的数据驱动方式和路径，深入理解数据挖掘的有监督和无监督模型，并掌握应用场景、评估标准和优化方向。同时，课程还将涵盖Mysql和Hive的高阶功能，Excel的数

银行课程 2025年07月17日 0 点赞 586 浏览

如何进行人力资源量化管理与数据分析

【课程背景】随着经济环境对公司经营管理能力的要求越来越高，传统管理决策中的“拍脑袋”法在未来公司管理中越来越不适合。如何运用量化方法、分析工具和科学的逻辑来指导管理实践活动显得越来越重要。随着互联网的发展，大数据、信息化、云技术在公司中的大规模应用，公司中的量化管理与数据分析逐渐变得普遍。采用科学的模型、表格、图形等工具，运用量化管理的方法和数据分析的逻辑，能够让公司的人力资源管理效能有效提升。1

人力资源 2025年05月17日 0 点赞 512 浏览

从经营到效能—打造数据分析的价值

大数据时代，你的数据思维、数据应用、EXCEL函数与图表技能跟上时代了吗？为什么需要数据思维？我们如何进行数据分析？如何运用数据分析的结果优化经营管理、改善组织的绩效表现？胡老师分享自己十多年的人力资源运营与数据分析的标杆做法，让我们一起抓住数据分析的核心，转EXCEL常见功能，打造数据的独特价值。课程收益1. 学习了解华为、华润等公司人力资源运营与数据分析的标杆做法2. 理解企业运营、财务分析的

人力资源 2024年12月05日 0 点赞 818 浏览

数据赋能-公司管理人员的数据分析通识课

麦肯锡报告指出，企业数字化转型失败率高达80%，很大的原因就和认知、组织适配有关，而不是技术和设备。组织适配一方面要重构公司组织，另一方面就要培养拥有数字分析能力的员工，本课程就是给中层员工讲的数据分析课，从而给组织赋能。

管理运营 2024年09月15日 0 点赞 818 浏览

分析利器-Python数据分析与可视化实战

在当今数据驱动的时代，Python成为最受欢迎的数据分析工具之一。掌握Python语言和数据分析技能，能够让企业在竞争中更具优势。本课程旨在帮助学员掌握Python语言的使用，学习数据分析的基本步骤和过程，并熟练运用Python进行数据分析和可视化呈现。

职业素养 2026年01月20日 0 点赞 61 浏览

玩转PowerBI数据分析实战应用秘笈

数据分析实战派讲师 马浩志老师【课程目标】PowerBI是微软公司推出一款自助式商业智能分析工具，您只需要懂业务且具备一定的Office软件操作技能，以Excel基础+PowerBI为方法论，零基础也能快速上手操作PowerBI软件，实现成为数据分析师的梦想。PowerBI可以瞬间生成令人惊叹的可视化精美报表，可以连接各类数据源快速获得商业洞察力，可以根据提出的

职业素养 2025年11月05日 0 点赞 293 浏览

Power BI 商业智能数据分析

Power BI 是微软推出的商业智能分析工具，它融合了数据准备、数据分析、数据可视化到报告协作分享的整个数据处理流程。本课程旨在帮助大家系统而全面提升Power BI数据分析能力，无论是运营、财务、人力，还是企业管理等人员，只要是平时工作中需要处理、分析数据都可以通过本课程极大提高数据分析能力,从而提高基于数据的决策能力。

职业素养 2025年10月14日 0 点赞 426 浏览

王小伟

王小伟老师 数据分析应用实战专家15年+ 培训实践经验擅长：AI & BI 及Office工具在企业职场中的应用中国商业会计学会财务数据分析师CFDA专家组成员曾任：北广基业（天津）有限责任公司丨经理曾任：某财务咨询服务机构丨总裁助理曾任：中财讯（江西）智能科技股份有限公司|副总经理著作：《Excel2003-2010数据透视表从入门到精通》王老师从事办公软件、数据分析与培训应用10多年，

Office办公 2025年07月02日 0 点赞 729 浏览

EXCEL精湛数据分析与技巧

本课程将从Excel数据操作技巧与数据统计分析入手，通过【案例教学，课堂演练及课后操作手册】的全方位教学方式，【务实+扎实】的帮助学员提高Excel综合办公能力！

职业素养 2025年06月17日 0 点赞 796 浏览

数据分析与商业预测

第1章 引言与概念第2章 数据分析的流程第3章 明确要解决的问题3.1 问题从哪来？3.2 如何确定我们的主要问题？（二八分析法）3.3 决定问题的因素有哪些？（头脑风暴法，鱼骨图分析法）第4章 提升需求预测准确率的十大利器4.1历史销售数据的清洗4.2在数据聚集的高层次上做预测然后分解

管理运营 2024年10月27日 0 点赞 728 浏览