如何通过数据分析改善培训工作

❶ 如何利用各种数据分析的方法对业务流程进行优化

业务流程优化的步骤：

1、组建流程优化组织。业务流程优化工作是一项系统而复杂的工作，在决定进行流程优化前应该成立由企业高层、中层、业务骨干、咨询顾问组成的流程优化小组，对流程优化工作进行分工，确定流程优化的实施计划。咨询顾问应对流程优化小组成员进行流程管理专业知识培训，确保小组成员掌握流程梳理、流程分析、流程设计、流程图绘制、流程说明文件编制和流程实施等专业知识和技能。

2、流程调研。流程优化小组应首先对企业现有业务流程进行系统的、全面的调研，分析现有流程存在的问题，确定流程优化后要达到的目标。一般的制造型企业的业务流程有数百个之多，这些流程分布在各个部门的内部、部门之间以及企业与客户及供应商之间，同时，由于企业原有业务流程的不明确性，同一业务的执行者对流程的描述也存在着差别，这就使得对流程的梳理工作变得更为复杂。

3、流程梳理。对现有的业务流程进行调研后应进行流程梳理，流程梳理往往有着庞大的工作量，其成果一般包括一系列的流程文档，包括业务流程图、流程说明文件等。流程梳理工作本身的价值在于对企业现有流程的全面理解以及实现业务操作的可视化和标准化，同时，应明确现有业务流程的运作效率和效果，找出这些流程存在的问题，从而为后续的流程优化工作奠定基础。

4、流程分析。对现有流程进行梳理后应进行分析，清晰原有流程的关键节点和执行过程，找出原有流程的问题所在，并考查优化过程中可能涉及的部门。同时，应征求流程涉及的各岗位员工意见，说明原流程有哪些弊端，新流程应如何设计使之具有可操作性。

5、设计新的流程。经过流程分析后，根据设定的目标以及流程优化的原则，改善原有流程或者重新设计新的流程，简化或合并非增值流程，减少或剔除重复、不必要流程，构建新的流程模型。新流程模型构建后应与IT 技术相结合，使软硬件和企业的实际管理运营结合起来，并将新流程固化到公司的IT 系统中，如ERP 或OA 系统，使流程信息能通过IT 技术及时汇总、处理、传递，这是业务流程优化过程中的一个很重要的环节。

6、评价新的流程。根据设定的目标与企业的现实条件，对优化设计后新流程进行评估，主要是针对新流程进行使用效率和最终效果的评估，即“双效”评估。

7、流程实施与持续改进。业务流程经过“双效”评估后，应该进行流程的运行实施，在实施业务流程的过程中，应进行总结完善、持续改进，也就是说，流程优化是一个动态循环过程，流程分析、流程设计、流程评价、流程实施、流程改进再进入下一次分析、设计、评价、实施、改进，也是一种动态的自我完善机制。

❷ 如何通过系统数据分析促进工作质量

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❸ 如何有效的做好培训工作

1.要做好企业人员培训，企业管理者要清楚的了解企业发展的方向和目标，依据企业目标和结合实际情况，来制定人员培训内容的方向 ，这是一个大方向，具体在实践过程，是依括不同部门人员岗位来分配培训资源，有条件地提升和补足企业内部各环节的平衡和人员能力优势加强。

2.企业培训要根据需求，制定培训的内容，为了使培训更贴合实际，拟定不同环境下的工作场景，然后进行模拟操作，使用培训人员快速掌握需要的知识内容，并推动思路扩展。

3.在培训过程中，要使更多人认为培训的内容具有可行性，能让人在实际情况下，能进行引用或应用起来的技能，不能一味追求理论的完美化，如果只是空谈，那培训起到的作用力很低，必须让人感觉，学习培训内容和在培训过程中，深切体会到培训内容将为以后工作生活带来极大的效用，并会在一定程度上改变我们想法和解决问题的能力。

4.做企业培训，要有可预见的培训成效，根据培训内容设定，将存在的问题，以及对问题的定量分析，提供一套有效的解决方案或技能，为企业培训出一批能有效解决现状问题的人员，快速解决企业瓶颈。

5.在完成整个培训过程后，要对培训效果进行评估，具体评估可以根据培训者个人感受，评估培训对人个的作用，也可以评估学习人员掌握程度，了解人员培训的学习和应用效果，以及培训后期跟踪回访，调查培训内容对企业创造的效益和作用情况，是否在某种程度上满足了企业管理的需求，以更后期可以调整培训的方向，为进一步增加企业人员能力，助力企业竞争力持续发展。

资料拓展

企业培训是指企业或针对企业开展的一种提高人员素质、能力、工作绩效和对组织的贡献，而实施的有计划、有系统的培养和训练活动。目标就在于使得员工的知识、技能、工作方法、工作态度以及工作的价值观得到改善和提高，从而发挥出最大的潜力，提高个人和组织的业绩，推动组织和个人的不断进步，实现组织和个人的双重发展。

企业培训是推动企业不断发展的重要手段之一，企业培训市场上常见的培训形式包括企业内训、各类EMBA研修及CEO必读12篇领导力提升等。

❹ 大数据分析培训可靠吗，毕业能做什么工作

1、大数据开发工程师
大数据开发工程师，很多公司都在招聘的热门技术人才，工资也是相对于其他方向更高一些。想要成为大数据开发工程师需要掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术。
2、大数据分析师
大数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
3、数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。
经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapRece写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。
4、大数据可视化工程师
随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从网络迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。
大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。

❺ 数据分析功能是否可以在员工培训计划中得以应用

可以的，培训对企业来说是一柄双刃剑，好的培训能让员工业务能力得到幅度的提升，不适宜的培训却会消磨员工的工作耐性且没有成果，白白浪费企业经费。数据分析功能是一个甄别培训成果的有效管理工具，在培训结束后企业可以通过考试的方式对员工进行测评，得出的数据经由数据分析管理功能可得出员工的培训知识吸收成效，员工进步幅度，讲师的授课满意度和成效高低等方面的数据列表。现在有很多这类型的数据分析工具，如红海eHR、用友等等，系统中可以让企业在课程设定、课程复开和讲师复聘上都有实际的数据参考支持。

❻ 如何利用各种数据分析的方法对业务流程进行优化

一、业务流程优化的内涵

流程就是一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的活动。企业流程是指为了完成企业的某一目标或任务而进行的一系列跨越时间和空间的逻辑相关活动的有序集合。企业业务流程关系到整个企业的运作，因而它是整个企业的核心，企业业务流程管理是企业管理的基石。

业务流程优化（Business Process Improvement，简称 BPI），是从企业绩效出发，对现有工作流程进行调研、分析、梳理、完善和改进，打破部门壁垒，增强横向协作，进而提高企业运作效率，降低企业整体运营成本，从而保持企业的竞争优势。

企业外部环境的变化和内部规范管理的要求促使企业不断进行业务流程的优化，以提高企业的竞争实力，实现企业快速、稳定、可持续发展。

业务流程优化的内涵是是以企业现有业务流程的问题为指向，对现有流程进行调研、分析、梳理、完善和改进，利用IT 技术和其他配套支持手段，在满足业务和管理需要的前提下，打破部门间的壁垒，按照最简单、最直接的方式运作企业业务流程，提升企业敏捷性及适应环境变化的能力，尽可能减少无效的或不增值的活动，减少等待时间、协调工作量和重复工作等。例如，审批类流程要考虑审批的分级分类，重在审批规则、审批要素、预算控制和授权体系，减少审批层级和时间等等。

二、业务流程优化的原则

企业面对日新月异的外部市场环境和内部运行的低效率状况，原有的组织结构和业务模式已难以适应当前市场和经营环境的变化，必须对现有业务流程加以调整和优化。而很多企业在流程优化过程中面临着更现实的问题，如何去优化一条条具体的业务流程，应该遵循什么原则，流程优化才能按照正确的方向持续进行，本文将业务流程优化的原则总结如下：

1. 以流程为导向。改变原有的职能导向管理模式，根据流程的要求设置相应职能岗位，而不是根据现有的职能岗位设计流程。实现从面向“职能”管理到面向“流程”管理的转变，提高业务流程的运转效率，从“流程”出发调整岗位职责、部门职责及绩效考核指标。

2. 基于现实。业务流程优化应充分考虑公司现有管理基础、资源能力现状。同时，应走出办公室，亲身体验，绝不可少数人闭门造车。

3. 循序渐进。业务流程优化是一个渐进式的过程，不可能一步到位。业务流程优化的基本过程是：现有流程描述——探讨其合理性——流程改善——流程运行——再探讨——再改善。这样循环往复的过程，在此过程中不断进行改善，从而最终达到最优设计。

4. 面向客户。流程的客户是使用流程产出的外部组织、内部部门或个人，流程存在的意义在于最大程度的满足服务对象的需求。比如订单处理流程是满足客户对订单涉及的产品、服务、质量、交货期的要求。招聘及培训流程是向相关业务部门提供符合岗位要求的新员工等等。

5. 结果导向。客户是流程的终点，流程绩效应是客户意志的体现，流程产出应符合客户要求，流程的各组成要素及相互关系应以最快速度、最低成本、最小风险和最高品质的确保流程产出。

6. 职责完整性原则。尽可能使一个人或一个部门完成相对独立的功能，明确流程节点之间的相互协作关系，这样才能打破部门间的壁垒，减少协调工作量。因此，流程优化应根据业务关联度的高低进行业务处理功能的分解和并归，将业务关联度高的业务处理功能归并到同一个岗位或同一个部门。

7. 并行原则。在流程执行过程中，应尽量缩短业务处理时间，对能够平行开展的工作尽可能安排平行开展，这样可以缩短流程各个节点之间的等待时间。让流程后续过程中的有关人员参与前段过程，如果没有必要参与，也将前端信息及时传递给后续过程的参与者，消除信息孤岛，从而使节点之间进行良好的对接。

8. 价值增值。通过流程设计，应尽量提高与价值创造有关节点活动的运作质量，减少不必要的非增值作业环节，规范剩余节点中具体的活动内容，紧紧围绕为主价值链提供迅速和有力的服务。

9. 定义精确。流程的产出、流程活动、流程投入等各组成要素的特征必须定义精确、清晰，应尽可能量化。

10. IT 支持。业务流程优化过程应该尽可能的与信息技术应用相结合，即利用信息技术的手段规范管理体系、固化业务流程，并提高信息交互速度和质量。业务流程优化离不开IT 的支持，信息化是流程优化的基础，它是提供信息共享和执行业务流程的工具和载体，可以提高流程的运行效率和对外部变化的响应速度。

三、业务流程优化的步骤

1. 组建流程优化组织。业务流程优化工作是一项系统而复杂的工作，在决定进行流程优化前应该成立由企业高层、中层、业务骨干、咨询顾问组成的流程优化小组，对流程优化工作进行分工，确定流程优化的实施计划。咨询顾问应对流程优化小组成员进行流程管理专业知识培训，确保小组成员掌握流程梳理、流程分析、流程设计、流程图绘制、流程说明文件编制和流程实施等专业知识和技能。

2. 流程调研。流程优化小组应首先对企业现有业务流程进行系统的、全面的调研，分析现有流程存在的问题，确定流程优化后要达到的目标。一般的制造型企业的业务流程有数百个之多，这些流程分布在各个部门的内部、部门之间以及企业与客户及供应商之间，同时，由于企业原有业务流程的不明确性，同一业务的执行者对流程的描述也存在着差别，这就使得对流程的梳理工作变得更为复杂。

3. 流程梳理。对现有的业务流程进行调研后应进行流程梳理，流程梳理往往有着庞大的工作量，其成果一般包括一系列的流程文档，包括业务流程图、流程说明文件等。流程梳理工作本身的价值在于对企业现有流程的全面理解以及实现业务操作的可视化和标准化，同时，应明确现有业务流程的运作效率和效果，找出这些流程存在的问题，从而为后续的流程优化工作奠定基础。

4. 流程分析。对现有流程进行梳理后应进行分析，清晰原有流程的关键节点和执行过程，找出原有流程的问题所在，并考查优化过程中可能涉及的部门。同时，应征求流程涉及的各岗位员工意见，说明原流程有哪些弊端，新流程应如何设计使之具有可操作性。

5. 设计新的流程。经过流程分析后，根据设定的目标以及流程优化的原则，改善原有流程或者重新设计新的流程，简化或合并非增值流程，减少或剔除重复、不必要流程，构建新的流程模型。新流程模型构建后应与IT 技术相结合，使软硬件和企业的实际管理运营结合起来，并将新流程固化到公司的IT 系统中，如ERP 或OA 系统，使流程信息能通过IT 技术及时汇总、处理、传递，这是业务流程优化过程中的一个很重要的环节。

6. 评价新的流程。根据设定的目标与企业的现实条件，对优化设计后新流程进行评估，主要是针对新流程进行使用效率和最终效果的评估，即“双效”评估。

7. 流程实施与持续改进。业务流程经过“双效”评估后，应该进行流程的运行实施，在实施业务流程的过程中，应进行总结完善、持续改进，也就是说，流程优化是一个动态循环过程，流程分析、流程设计、流程评价、流程实施、流程改进再进入下一次分析、设计、评价、实施、改进，也是一种动态的自我完善机制。

四、结束语

业务流程管理是企业管理水平的体现，它决定着企业的运作质量和效率。优化业务流程，加强企业流程管理，是企业低成本、高效率运行、持续稳步健康发展的保证。如何不断的优化企业业务流程，提高管理水平，需要我们大家共同努力，不断使业务流程更理性，更精炼，使企业在流程的规范下，高效运转起来。

❼ 如何改进企业培训工作

改善企业培训工作，需从3方面下手

第一：明确培训目的。必须在给员工做培训前明白培训的意义，也就是想通过培训解决哪些问题，可以是增强企业和员工的紧密关系、员工技能提升、行业分析等等；

第二：根据梳理清晰的培训目的准备相关培训材料和课件；

第三：选择适合的培训工具和培训方式；

以往，企业内多采用线下面对面授课、文字版培训材料自学和线上异步视频授课的方式，存在成本过高、互动性较差、时效性不足、教学效果无法评估等诸多弊端，难以满足企业培训需求。随着云视频会议系统的普及，远程视频培训逐渐成了企业培训的首选。相对于传统培训方式，远程视频培训有节约成本、高效连接、效果可评估、随时巩固和复看等优点。

• 节约成本

分布式办公成为常态，给企业培训部门带来极大的麻烦。为保证教学效果，不得不采取异地培训的方式，但不管是培训师出差到分公司所在地还是受训者来总部，交通、食宿等成本都非常高。采用远程培训，讲师在总部培训室就可以和全国各地受训人员进行面对面高清视频连接。全球领先的音视频技术保证移动网络和互联网环境下，讲师、学员双方也能进行真人1:1高清实时音视频交互，实现完全沉浸式的教学体验。

• 高效连接

以往的培训模式受场地空间不足、时间难统一等限制，无法大规模、高频次举办，使用以云视频会议系统为基础的远程培训完美解决了连接难的痛点，讲师用系统发起远程培训，通过微信、短信、电子邮件等方式发给受训者，学员用手机、电脑、微信小程序、会议终端等都可以一键进入线上培训室，随时随地建立全球高清视频连接。系统已全面打通主流硬件，iPhone、安卓手机、Windows电脑、Mac OS电脑、会议终端、大屏显示器等均完美支持。

• 效果可评估

培训是为了提高员工的工作能力，形式主义的培训课程对提高员工核心竞争力毫无帮助，及时评估培训效果尤为重要，远程培训系统支持答题功能，讲师发起在线答题，受训者用答题器作答，系统收集反馈数据并处理，讲师通过统计结果了解学员对知识点的掌握情况，直观、全面的评估效果，并及时作出教学调整。AI+外接设备的组合让教学效果可量化，培训变得更高效。

• 随时巩固和复看

只听课不复习很难真正掌握所讲知识点，传统培训场景下学员只能边听边记笔记，课堂效果无法保障。远程视频培训系统支持全程录屏功能，培训结束后，受训者能回看完整课程，不错过任何重要知识点。通过语音识别技术，系统还能生成文字版培训笔记，在线简单编辑后即可导出，方便学员随时查看。上课认真听讲、下课看录播视频和文字培训笔记复习，保证学员能充分、高效地掌握所学知识。

网络通讯设施不断完善，云计算、音视频等技术不断成熟，云视讯技术也迎来了爆发式发展，并已广泛应用于各个领域，远程培训是小鱼易连云视频会议系统众多应用场景中的一个，作为网络时代先进的培训方式肯定会得到更迅速的发展。未来，远程视频培训必将取代传统培训，成为企业内员工培训的最佳解决方案，也将推动整个国内人力资源行业的大变革。

❽ 如何成为一个数据分析师需要具备哪些技能

一、 软件要求

软件要求主要包括态度、思维模式等，这些决定了一个人在一个较长的时间段内能达到怎样的高度。而一个人的思维模式、态度往往是很难改变的。主要的软件要求有以下五点：

1. 态度严谨负责 从企业角度来说，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。 从数据分析师个人角度来说，以后所做的数据分析结果都将受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前已经失去了信任。 所以，作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。

2. 好奇心强烈 作为数据分析师，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。 只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。

3. 逻辑思维清晰 数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。

4. 擅长模仿 在数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。

5. 勇于创新 通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。

二、硬件要求

硬件要求主要包括知识、经验、学历等，这些都是可以通过学习、培训及工作的积累获得。主要的硬件要求有以下五点：

1. 懂业务 从事数据分析工作的前提就是需要懂业务，即熟悉行业、公司业务及流程，甚至有自己独到见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的实用价值。

2. 懂管理 懂管理一方面是为了指导确定分析思路、搭建数据分析框架，如果不熟管理理论，那如何指导数据分析框架的搭建，以及后续的数据分析开展呢？ 另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议，如果没有管理理论的支撑，如何确保分析建议的有效性呢？ 所以这就要求数据分析师需要掌握一定的管理理论知识。

3. 懂分析 懂分析是指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。 基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。 高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、因子分析法、时间序列等。 不论简单还是复杂的分析方法，只要能解决问题的方法就是好方法。

4. 懂工具 懂工具是指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具。常用的数据分析工具如EXCEL、ACCESS、SPSS、SAS。同样，工具的选择应用以研究问题选择工具，只要能解决问题的工具就是好工具。

5. 懂设计 懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

以上就是一名优秀数据分析师所需要具备的基本素质和能力，软件要求相对硬件要求来说更为重要，想成为一名优秀数据分析师并不是件容易的事。