数据分析在零售业中的应用
第1章 什么是数据分析1.1 "聪明"的销售人员1.2 数据分析的概念1.3 数据分析的意义1.4 数据分析的四个层次1.4.1 业务指导管理1.4.2 营运分析管理1.4.3 经营策略管理1.4.4 战略规划管理1.5 数据分析流程图1.5.1 分析需求1.5.2 收集数据1.
数据分析
数字零售商业体系与数据分析应用
【课程背景】自近十多年电子商务兴起以来，中国整体零售行业发生了巨大变化。在数字化变革的驱动下，零售行业全面重构和升级，各种零售新业态飞速发展，用户购买需求越发独特、购买方式越来越多样、多样化生活场景，面对新业态下快速变化的用户需求，让你永远也不知道明天的牛奶是在哪里买到的。而随着大数据、智能化软件及物联网硬件的迅速成熟，应对零售数字变革挑战的过程也将给整个经营体系的各个环节带来巨大的变革机会。
制造行业数据分析实战特训营
【课程背景】1. 生产数据繁杂，质量波动原因难定位，工艺优化缺乏数据支撑2. 设备故障频发，维修成本高企，预防性维护计划制定无依据3. 供应链库存积压与短缺并存，需求预测准确率低导致产销失衡4. 市场竞争激烈，客户需求变化快，产品研发方向难以精准把握5. 传统经验决策效率低，缺乏科学数据工具辅助管理层快速响应【课程收益】能力提升1. 掌握 Minitab、DeepSeek 等工业级数据分析工具的核
人力资源数据分析与应用
人力资源是一项系统工程，是企业开展战略管理必不可少的路线图，也是目前很多企业管理中的薄弱环节，是解决当前困扰许多管理者疑难问题的根本和基础，那么，如何用数据解决人力资源问题？人力资源工作中有哪些具体的数据支持？又是人力资源中的一个难题。
消费者洞察与数据分析
吴洪刚博士第一章：消费者行为分析与洞察▪影响消费者行为的环境因素——文化与消费者购买行为——社会阶层与消费者购买行为——购买者决策过程的阶段——消费者决策的类型——消费者对问题的认知——消费者购买前的评价——消费者购买过程——购后行为▪消费者价值需求——功能性价值——社会性价值—
数据分析在供应链中的价值挖掘
商业环境巨变、产品生命周期越来越短、生产要素成本越来越高、市场由增量进入存量时代、直播带货新营销模式兴起、企业数字化信息化深入……种种要因促使企业竞争由表层到深海区，财务增长由向外求转为向内求阶段，企业对供应链成本、柔性、响应性提出了更高的要求。国务院84号文中提出要培育100家全球供应链领先企业
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