如何通過數據分析改善培訓工作

❶ 如何利用各種數據分析的方法對業務流程進行優化

業務流程優化的步驟：

1、組建流程優化組織。業務流程優化工作是一項系統而復雜的工作，在決定進行流程優化前應該成立由企業高層、中層、業務骨幹、咨詢顧問組成的流程優化小組，對流程優化工作進行分工，確定流程優化的實施計劃。咨詢顧問應對流程優化小組成員進行流程管理專業知識培訓，確保小組成員掌握流程梳理、流程分析、流程設計、流程圖繪制、流程說明文件編制和流程實施等專業知識和技能。

2、流程調研。流程優化小組應首先對企業現有業務流程進行系統的、全面的調研，分析現有流程存在的問題，確定流程優化後要達到的目標。一般的製造型企業的業務流程有數百個之多，這些流程分布在各個部門的內部、部門之間以及企業與客戶及供應商之間，同時，由於企業原有業務流程的不明確性，同一業務的執行者對流程的描述也存在著差別，這就使得對流程的梳理工作變得更為復雜。

3、流程梳理。對現有的業務流程進行調研後應進行流程梳理，流程梳理往往有著龐大的工作量，其成果一般包括一系列的流程文檔，包括業務流程圖、流程說明文件等。流程梳理工作本身的價值在於對企業現有流程的全面理解以及實現業務操作的可視化和標准化，同時，應明確現有業務流程的運作效率和效果，找出這些流程存在的問題，從而為後續的流程優化工作奠定基礎。

4、流程分析。對現有流程進行梳理後應進行分析，清晰原有流程的關鍵節點和執行過程，找出原有流程的問題所在，並考查優化過程中可能涉及的部門。同時，應徵求流程涉及的各崗位員工意見，說明原流程有哪些弊端，新流程應如何設計使之具有可操作性。

5、設計新的流程。經過流程分析後，根據設定的目標以及流程優化的原則，改善原有流程或者重新設計新的流程，簡化或合並非增值流程，減少或剔除重復、不必要流程，構建新的流程模型。新流程模型構建後應與IT 技術相結合，使軟硬體和企業的實際管理運營結合起來，並將新流程固化到公司的IT 系統中，如ERP 或OA 系統，使流程信息能通過IT 技術及時匯總、處理、傳遞，這是業務流程優化過程中的一個很重要的環節。

6、評價新的流程。根據設定的目標與企業的現實條件，對優化設計後新流程進行評估，主要是針對新流程進行使用效率和最終效果的評估，即「雙效」評估。

7、流程實施與持續改進。業務流程經過「雙效」評估後，應該進行流程的運行實施，在實施業務流程的過程中，應進行總結完善、持續改進，也就是說，流程優化是一個動態循環過程，流程分析、流程設計、流程評價、流程實施、流程改進再進入下一次分析、設計、評價、實施、改進，也是一種動態的自我完善機制。

❷ 如何通過系統數據分析促進工作質量

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❸ 如何有效的做好培訓工作

1.要做好企業人員培訓，企業管理者要清楚的了解企業發展的方向和目標，依據企業目標和結合實際情況，來制定人員培訓內容的方向 ，這是一個大方向，具體在實踐過程，是依括不同部門人員崗位來分配培訓資源，有條件地提升和補足企業內部各環節的平衡和人員能力優勢加強。

2.企業培訓要根據需求，制定培訓的內容，為了使培訓更貼合實際，擬定不同環境下的工作場景，然後進行模擬操作，使用培訓人員快速掌握需要的知識內容，並推動思路擴展。

3.在培訓過程中，要使更多人認為培訓的內容具有可行性，能讓人在實際情況下，能進行引用或應用起來的技能，不能一味追求理論的完美化，如果只是空談，那培訓起到的作用力很低，必須讓人感覺，學習培訓內容和在培訓過程中，深切體會到培訓內容將為以後工作生活帶來極大的效用，並會在一定程度上改變我們想法和解決問題的能力。

4.做企業培訓，要有可預見的培訓成效，根據培訓內容設定，將存在的問題，以及對問題的定量分析，提供一套有效的解決方案或技能，為企業培訓出一批能有效解決現狀問題的人員，快速解決企業瓶頸。

5.在完成整個培訓過程後，要對培訓效果進行評估，具體評估可以根據培訓者個人感受，評估培訓對人個的作用，也可以評估學習人員掌握程度，了解人員培訓的學習和應用效果，以及培訓後期跟蹤回訪，調查培訓內容對企業創造的效益和作用情況，是否在某種程度上滿足了企業管理的需求，以更後期可以調整培訓的方向，為進一步增加企業人員能力，助力企業競爭力持續發展。

資料拓展

企業培訓是指企業或針對企業開展的一種提高人員素質、能力、工作績效和對組織的貢獻，而實施的有計劃、有系統的培養和訓練活動。目標就在於使得員工的知識、技能、工作方法、工作態度以及工作的價值觀得到改善和提高，從而發揮出最大的潛力，提高個人和組織的業績，推動組織和個人的不斷進步，實現組織和個人的雙重發展。

企業培訓是推動企業不斷發展的重要手段之一，企業培訓市場上常見的培訓形式包括企業內訓、各類EMBA研修及CEO必讀12篇領導力提升等。

❹ 大數據分析培訓可靠嗎，畢業能做什麼工作

1、大數據開發工程師
大數據開發工程師，很多公司都在招聘的熱門技術人才，工資也是相對於其他方向更高一些。想要成為大數據開發工程師需要掌握計算機技術、hadoop 、spark、storm開發、hive 資料庫、Linux 操作系統等知識，具備分布式存儲、分布式計算框架等技術。
2、大數據分析師
大數據分析師是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。
作為一名數據分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟體中的一門，至少能用Acess等進行資料庫開發，至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。
3、數據挖掘工程師
做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。
經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。
4、大數據可視化工程師
隨著大數據在人們工作及日常生活中的應用，大數據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。從網路遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里雲推出縣域經濟可視化產品，大數據技術和大數據可視化都是幕後的英雄。
大數據可視化工程師崗位職責:1、 依據產品業務功能，設計符合需求的可視化方案。2、 依據可視化場景不同及性能要求，選擇合適的可視化技術。3、 依據方案和技術選型製作可視化樣例。4、 配合視覺設計人員完善可視化樣例。5、 配合前端開發人員將樣例組件化。

❺ 數據分析功能是否可以在員工培訓計劃中得以應用

可以的，培訓對企業來說是一柄雙刃劍，好的培訓能讓員工業務能力得到幅度的提升，不適宜的培訓卻會消磨員工的工作耐性且沒有成果，白白浪費企業經費。數據分析功能是一個甄別培訓成果的有效管理工具，在培訓結束後企業可以通過考試的方式對員工進行測評，得出的數據經由數據分析管理功能可得出員工的培訓知識吸收成效，員工進步幅度，講師的授課滿意度和成效高低等方面的數據列表。現在有很多這類型的數據分析工具，如紅海eHR、用友等等，系統中可以讓企業在課程設定、課程復開和講師復聘上都有實際的數據參考支持。

❻ 如何利用各種數據分析的方法對業務流程進行優化

一、業務流程優化的內涵

流程就是一組將輸入轉化為輸出的相互關聯或相互作用的活動。企業流程是指為了完成企業的某一目標或任務而進行的一系列跨越時間和空間的邏輯相關活動的有序集合。企業業務流程關繫到整個企業的運作，因而它是整個企業的核心，企業業務流程管理是企業管理的基石。

業務流程優化（Business Process Improvement，簡稱 BPI），是從企業績效出發，對現有工作流程進行調研、分析、梳理、完善和改進，打破部門壁壘，增強橫向協作，進而提高企業運作效率，降低企業整體運營成本，從而保持企業的競爭優勢。

企業外部環境的變化和內部規范管理的要求促使企業不斷進行業務流程的優化，以提高企業的競爭實力，實現企業快速、穩定、可持續發展。

業務流程優化的內涵是是以企業現有業務流程的問題為指向，對現有流程進行調研、分析、梳理、完善和改進，利用IT 技術和其他配套支持手段，在滿足業務和管理需要的前提下，打破部門間的壁壘，按照最簡單、最直接的方式運作企業業務流程，提升企業敏捷性及適應環境變化的能力，盡可能減少無效的或不增值的活動，減少等待時間、協調工作量和重復工作等。例如，審批類流程要考慮審批的分級分類，重在審批規則、審批要素、預算控制和授權體系，減少審批層級和時間等等。

二、業務流程優化的原則

企業面對日新月異的外部市場環境和內部運行的低效率狀況，原有的組織結構和業務模式已難以適應當前市場和經營環境的變化，必須對現有業務流程加以調整和優化。而很多企業在流程優化過程中面臨著更現實的問題，如何去優化一條條具體的業務流程，應該遵循什麼原則，流程優化才能按照正確的方向持續進行，本文將業務流程優化的原則總結如下：

1. 以流程為導向。改變原有的職能導向管理模式，根據流程的要求設置相應職能崗位，而不是根據現有的職能崗位設計流程。實現從面向「職能」管理到面向「流程」管理的轉變，提高業務流程的運轉效率，從「流程」出發調整崗位職責、部門職責及績效考核指標。

2. 基於現實。業務流程優化應充分考慮公司現有管理基礎、資源能力現狀。同時，應走出辦公室，親身體驗，絕不可少數人閉門造車。

3. 循序漸進。業務流程優化是一個漸進式的過程，不可能一步到位。業務流程優化的基本過程是：現有流程描述——探討其合理性——流程改善——流程運行——再探討——再改善。這樣循環往復的過程，在此過程中不斷進行改善，從而最終達到最優設計。

4. 面向客戶。流程的客戶是使用流程產出的外部組織、內部部門或個人，流程存在的意義在於最大程度的滿足服務對象的需求。比如訂單處理流程是滿足客戶對訂單涉及的產品、服務、質量、交貨期的要求。招聘及培訓流程是向相關業務部門提供符合崗位要求的新員工等等。

5. 結果導向。客戶是流程的終點，流程績效應是客戶意志的體現，流程產出應符合客戶要求，流程的各組成要素及相互關系應以最快速度、最低成本、最小風險和最高品質的確保流程產出。

6. 職責完整性原則。盡可能使一個人或一個部門完成相對獨立的功能，明確流程節點之間的相互協作關系，這樣才能打破部門間的壁壘，減少協調工作量。因此，流程優化應根據業務關聯度的高低進行業務處理功能的分解和並歸，將業務關聯度高的業務處理功能歸並到同一個崗位或同一個部門。

7. 並行原則。在流程執行過程中，應盡量縮短業務處理時間，對能夠平行開展的工作盡可能安排平行開展，這樣可以縮短流程各個節點之間的等待時間。讓流程後續過程中的有關人員參與前段過程，如果沒有必要參與，也將前端信息及時傳遞給後續過程的參與者，消除信息孤島，從而使節點之間進行良好的對接。

8. 價值增值。通過流程設計，應盡量提高與價值創造有關節點活動的運作質量，減少不必要的非增值作業環節，規范剩餘節點中具體的活動內容，緊緊圍繞為主價值鏈提供迅速和有力的服務。

9. 定義精確。流程的產出、流程活動、流程投入等各組成要素的特徵必須定義精確、清晰，應盡可能量化。

10. IT 支持。業務流程優化過程應該盡可能的與信息技術應用相結合，即利用信息技術的手段規范管理體系、固化業務流程，並提高信息交互速度和質量。業務流程優化離不開IT 的支持，信息化是流程優化的基礎，它是提供信息共享和執行業務流程的工具和載體，可以提高流程的運行效率和對外部變化的響應速度。

三、業務流程優化的步驟

1. 組建流程優化組織。業務流程優化工作是一項系統而復雜的工作，在決定進行流程優化前應該成立由企業高層、中層、業務骨幹、咨詢顧問組成的流程優化小組，對流程優化工作進行分工，確定流程優化的實施計劃。咨詢顧問應對流程優化小組成員進行流程管理專業知識培訓，確保小組成員掌握流程梳理、流程分析、流程設計、流程圖繪制、流程說明文件編制和流程實施等專業知識和技能。

2. 流程調研。流程優化小組應首先對企業現有業務流程進行系統的、全面的調研，分析現有流程存在的問題，確定流程優化後要達到的目標。一般的製造型企業的業務流程有數百個之多，這些流程分布在各個部門的內部、部門之間以及企業與客戶及供應商之間，同時，由於企業原有業務流程的不明確性，同一業務的執行者對流程的描述也存在著差別，這就使得對流程的梳理工作變得更為復雜。

3. 流程梳理。對現有的業務流程進行調研後應進行流程梳理，流程梳理往往有著龐大的工作量，其成果一般包括一系列的流程文檔，包括業務流程圖、流程說明文件等。流程梳理工作本身的價值在於對企業現有流程的全面理解以及實現業務操作的可視化和標准化，同時，應明確現有業務流程的運作效率和效果，找出這些流程存在的問題，從而為後續的流程優化工作奠定基礎。

4. 流程分析。對現有流程進行梳理後應進行分析，清晰原有流程的關鍵節點和執行過程，找出原有流程的問題所在，並考查優化過程中可能涉及的部門。同時，應徵求流程涉及的各崗位員工意見，說明原流程有哪些弊端，新流程應如何設計使之具有可操作性。

5. 設計新的流程。經過流程分析後，根據設定的目標以及流程優化的原則，改善原有流程或者重新設計新的流程，簡化或合並非增值流程，減少或剔除重復、不必要流程，構建新的流程模型。新流程模型構建後應與IT 技術相結合，使軟硬體和企業的實際管理運營結合起來，並將新流程固化到公司的IT 系統中，如ERP 或OA 系統，使流程信息能通過IT 技術及時匯總、處理、傳遞，這是業務流程優化過程中的一個很重要的環節。

6. 評價新的流程。根據設定的目標與企業的現實條件，對優化設計後新流程進行評估，主要是針對新流程進行使用效率和最終效果的評估，即「雙效」評估。

7. 流程實施與持續改進。業務流程經過「雙效」評估後，應該進行流程的運行實施，在實施業務流程的過程中，應進行總結完善、持續改進，也就是說，流程優化是一個動態循環過程，流程分析、流程設計、流程評價、流程實施、流程改進再進入下一次分析、設計、評價、實施、改進，也是一種動態的自我完善機制。

四、結束語

業務流程管理是企業管理水平的體現，它決定著企業的運作質量和效率。優化業務流程，加強企業流程管理，是企業低成本、高效率運行、持續穩步健康發展的保證。如何不斷的優化企業業務流程，提高管理水平，需要我們大家共同努力，不斷使業務流程更理性，更精煉，使企業在流程的規范下，高效運轉起來。

❼ 如何改進企業培訓工作

改善企業培訓工作，需從3方面下手

第一：明確培訓目的。必須在給員工做培訓前明白培訓的意義，也就是想通過培訓解決哪些問題，可以是增強企業和員工的緊密關系、員工技能提升、行業分析等等；

第二：根據梳理清晰的培訓目的准備相關培訓材料和課件；

第三：選擇適合的培訓工具和培訓方式；

以往，企業內多採用線下面對面授課、文字版培訓材料自學和線上非同步視頻授課的方式，存在成本過高、互動性較差、時效性不足、教學效果無法評估等諸多弊端，難以滿足企業培訓需求。隨著雲視頻會議系統的普及，遠程視頻培訓逐漸成了企業培訓的首選。相對於傳統培訓方式，遠程視頻培訓有節約成本、高效連接、效果可評估、隨時鞏固和復看等優點。

• 節約成本

分布式辦公成為常態，給企業培訓部門帶來極大的麻煩。為保證教學效果，不得不採取異地培訓的方式，但不管是培訓師出差到分公司所在地還是受訓者來總部，交通、食宿等成本都非常高。採用遠程培訓，講師在總部培訓室就可以和全國各地受訓人員進行面對面高清視頻連接。全球領先的音視頻技術保證移動網路和互聯網環境下，講師、學員雙方也能進行真人1:1高清實時音視頻交互，實現完全沉浸式的教學體驗。

• 高效連接

以往的培訓模式受場地空間不足、時間難統一等限制，無法大規模、高頻次舉辦，使用以雲視頻會議系統為基礎的遠程培訓完美解決了連接難的痛點，講師用系統發起遠程培訓，通過微信、簡訊、電子郵件等方式發給受訓者，學員用手機、電腦、微信小程序、會議終端等都可以一鍵進入線上培訓室，隨時隨地建立全球高清視頻連接。系統已全面打通主流硬體，iPhone、安卓手機、Windows電腦、Mac OS電腦、會議終端、大屏顯示器等均完美支持。

• 效果可評估

培訓是為了提高員工的工作能力，形式主義的培訓課程對提高員工核心競爭力毫無幫助，及時評估培訓效果尤為重要，遠程培訓系統支持答題功能，講師發起在線答題，受訓者用答題器作答，系統收集反饋數據並處理，講師通過統計結果了解學員對知識點的掌握情況，直觀、全面的評估效果，並及時作出教學調整。AI+外接設備的組合讓教學效果可量化，培訓變得更高效。

• 隨時鞏固和復看

只聽課不復習很難真正掌握所講知識點，傳統培訓場景下學員只能邊聽邊記筆記，課堂效果無法保障。遠程視頻培訓系統支持全程錄屏功能，培訓結束後，受訓者能回看完整課程，不錯過任何重要知識點。通過語音識別技術，系統還能生成文字版培訓筆記，在線簡單編輯後即可導出，方便學員隨時查看。上課認真聽講、下課看錄播視頻和文字培訓筆記復習，保證學員能充分、高效地掌握所學知識。

網路通訊設施不斷完善，雲計算、音視頻等技術不斷成熟，雲視訊技術也迎來了爆發式發展，並已廣泛應用於各個領域，遠程培訓是小魚易連雲視頻會議系統眾多應用場景中的一個，作為網路時代先進的培訓方式肯定會得到更迅速的發展。未來，遠程視頻培訓必將取代傳統培訓，成為企業內員工培訓的最佳解決方案，也將推動整個國內人力資源行業的大變革。

❽ 如何成為一個數據分析師需要具備哪些技能

一、 軟體要求

軟體要求主要包括態度、思維模式等，這些決定了一個人在一個較長的時間段內能達到怎樣的高度。而一個人的思維模式、態度往往是很難改變的。主要的軟體要求有以下五點：

1. 態度嚴謹負責 從企業角度來說，數據分析師可以說是企業的醫生，他們通過對企業運營數據的分析，為企業尋找症結及問題。一名合格的數據分析師，應具有嚴謹、負責的態度，保持中立立場，客觀評價企業發展過程中存在的問題，為決策層提供有效的參考依據；不應受其他因素影響而更改數據，隱瞞企業存在的問題，這樣做對企業發展是非常不利的，甚至會造成嚴重的後果。 從數據分析師個人角度來說，以後所做的數據分析結果都將受到質疑，因為你已經不再是可信賴的人，在同事、領導、客戶面前已經失去了信任。 所以，作為一名數據分析師就必須持有嚴謹負責的態度，這也是最基本的職業道德。

2. 好奇心強烈 作為數據分析師，要積極主動地發現和挖掘隱藏在數據內部的真相。在數據分析師的腦子里，應該充滿著無數個「為什麼」，為什麼是這樣的結果，為什麼不是那樣的結果，導致這個結果的原因是什麼，為什麼結果不是預期的那樣等等。這一系列問題都要在進行數據分析時提出來，並且通過數據分析，給自己一個滿意的答案。 只有擁有了這樣一種刨根問底的精神，才會對數據和結論保持敏感，繼而順藤摸瓜，找出數據背後的真相。

3. 邏輯思維清晰 數據分析師還需要具備縝密的思維和清晰的邏輯推理能力。通常從事數據分析時所面對的商業問題都是較為復雜的，我們要考慮錯綜復雜的成因，分析所面對的各種復雜的環境因素，並在若干發展可能性中選擇一個最優的方向。這就需要我們對事實有足夠的了解，同時也需要我們能真正理清問題的整體以及局部的結構，在深度思考後，理清結構中相互的邏輯關系，只有這樣才能真正客觀地、科學地找到商業問題的答案。

4. 擅長模仿 在數據分析時，有自己的想法固然重要，但是「前車之鑒」也是非常有必要學習的，它能幫助數據分析師迅速地成長，因此，模仿是快速提高學習成果的有效方法。這里說的模仿主要是參考他人優秀的分析思路和方法，而並不是說直接「照搬」。成功的模仿需要領會他人方法精髓，理解其分析原理，透過表面達到實質。萬變不離其宗，要善於將這些精華轉化為自己的知識，否則，只能是「一直在模仿，從未超越過」。

5. 勇於創新 通過模仿可以借鑒他人的成功經驗，但模仿的時間不宜太長，並且建議每次模仿後都要進行總結，提出可以改進的地方，甚至要有所創新。創新是一個優秀數據分析師應具備的精神，只有不斷的創新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度來分析問題，為整個研究領域乃至社會帶來更多的價值。現在的分析方法和研究課題千變萬化，墨守成規是無法很好地解決所面臨的新問題的。

二、硬體要求

硬體要求主要包括知識、經驗、學歷等，這些都是可以通過學習、培訓及工作的積累獲得。主要的硬體要求有以下五點：

1. 懂業務 從事數據分析工作的前提就是需要懂業務，即熟悉行業、公司業務及流程，甚至有自己獨到見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的實用價值。

2. 懂管理 懂管理一方面是為了指導確定分析思路、搭建數據分析框架，如果不熟管理理論，那如何指導數據分析框架的搭建，以及後續的數據分析開展呢？ 另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議，如果沒有管理理論的支撐，如何確保分析建議的有效性呢？ 所以這就要求數據分析師需要掌握一定的管理理論知識。

3. 懂分析 懂分析是指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。 基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。 高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、因子分析法、時間序列等。 不論簡單還是復雜的分析方法，只要能解決問題的方法就是好方法。

4. 懂工具 懂工具是指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具。常用的數據分析工具如EXCEL、ACCESS、SPSS、SAS。同樣，工具的選擇應用以研究問題選擇工具，只要能解決問題的工具就是好工具。

5. 懂設計 懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

以上就是一名優秀數據分析師所需要具備的基本素質和能力，軟體要求相對硬體要求來說更為重要，想成為一名優秀數據分析師並不是件容易的事。