数据化管理培训提纲课件
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加密方式：数据在传输过程中可以通过SSL/TLS等协议进行根据数据的重要性和敏感性，可以选择不同的加密强度来保护数据的安全
加密工具：可以使用专业的加密工具或软件对数据进行加密，也可以使用操作系统 自带的加密功能对文件进行加密
数据脱敏技术
数据脱敏技术的定义和作用
数据安全管理未来发展趋势展望
数据安全法规不断完善 数据安全技术不断创新 企业数据安全管理意识不断提高 数据安全与隐私保护将更加紧密结合
感谢您的观看
汇报人：
掌握基本的安全操作：学习如何正确地 使用电子邮件、网络浏览器等工具
遵守公司安全政策：遵守公司的数据安 全政策和流程，确保数据的安全性
定期进行安全培训：定期参加安全培训， 提高自己的安全意识和技能水平
及时报告安全事件：发现安全事件或可疑行 为时，及时向公司报告，确保数据的安全性
加强数据安全培训
培训目标：提 高员工的数据 安全意识，掌 握数据安全操
培训和教育：提供数据安全培训和教育方案，以 帮助员工了解数据安全的重要性并采取相应的措 施
沟通和合作：强调在组织内部和外部进行有效 的沟通和合作对于建立数据安全文化的重要性
政策和流程：介绍组织的数据安全政策和流 程，以及它们如何帮助建立数据安全文化
持续改进：介绍如何持续评估和改进数 据安全文化的实践和方法
数据备份与恢复
数据备份的重要性
数据备份的方法和策略
数据恢复的流程和注意事项
数据备份与恢复的实践案例
数据安全事件处置
数据安全事件定义与分类
事件处置流程与责任人
应急响应计划与措施
事后总结与改进方案
数据安全技术措 施
数据加密技术
加密算法：常见的加密算法包括对称加密算法（如AES）和非对称加密算法（如RSA）
加密工具：可以使用专业的加密工具或软件对数据进行加密，也可以使用操作系统 自带的加密功能对文件进行加密
数据脱敏技术
数据脱敏技术的定义和作用
数据安全管理未来发展趋势展望
数据安全法规不断完善 数据安全技术不断创新 企业数据安全管理意识不断提高 数据安全与隐私保护将更加紧密结合
感谢您的观看
汇报人：
掌握基本的安全操作：学习如何正确地 使用电子邮件、网络浏览器等工具
遵守公司安全政策：遵守公司的数据安 全政策和流程，确保数据的安全性
定期进行安全培训：定期参加安全培训， 提高自己的安全意识和技能水平
及时报告安全事件：发现安全事件或可疑行 为时，及时向公司报告，确保数据的安全性
加强数据安全培训
培训目标：提 高员工的数据 安全意识，掌 握数据安全操
培训和教育：提供数据安全培训和教育方案，以 帮助员工了解数据安全的重要性并采取相应的措 施
沟通和合作：强调在组织内部和外部进行有效 的沟通和合作对于建立数据安全文化的重要性
政策和流程：介绍组织的数据安全政策和流 程，以及它们如何帮助建立数据安全文化
持续改进：介绍如何持续评估和改进数 据安全文化的实践和方法
数据备份与恢复
数据备份的重要性
数据备份的方法和策略
数据恢复的流程和注意事项
数据备份与恢复的实践案例
数据安全事件处置
数据安全事件定义与分类
事件处置流程与责任人
应急响应计划与措施
事后总结与改进方案
数据安全技术措 施
数据加密技术
加密算法：常见的加密算法包括对称加密算法（如AES）和非对称加密算法（如RSA）
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02
数据安全法律法规 与标准
相关法律法规介绍
01
02
03
04
《中华人民共和国网络 安全法》
《中华人民共和国个人 信息保护法》
《中华人民共和国数据 安全法》
《网络安全等级保护条 例》
数据安全标准解读
GB/T 35273-2017 《信息安全技术 个 人信息保护指南》
GB/T 38626-2020 《信息安全技术 信 息系统安全等级保护 测评指南》
数据安全挑战
随着云计算、大数据等技术的广泛应 用，数据安全面临的挑战也越来越大 。如何确保在复杂的环境中保护数据 的安全，是当前亟待解决的问题。
数据安全管理目标与原则
数据安全管理目标
确保数据的机密性、完整性和可用性， 防止未经授权的访问、篡改或破坏。
VS
数据安全管理原则
最小化原则、分权制衡原则、加密原则、 备份原则等。最小化原则是指仅授权必要 的人员访问敏感数据，分权制衡原则是指 将权力分散到不同的部门和人员之间，加 密原则是指对敏感数据进行加密存储和传 输，备份原则是指定期对数据进行备份以 防止数据丢失。
根据数据类型和安全需求 ，选择合适的加密算法， 如对称加密算法、非对称 加密算法等。
加密技术应用场景
列举加密技术在数据传输 、存储、备份等场景中的 应用，并分析其优缺点。
访问控制策略实施
访问控制概述
介绍访问控制的原理、分类和作 用，以及在数据安全领域的重要
性。
访问控制策略制定
根据业务需求和安全要求，制定合 适的访问控制策略，如基于角色的 访问控制、基于用户的访问控制等 。
GB/T 37078-2018 《信息安全技术 信 息系统密码管理指南 》
数据安全管理培训材料PPT课件
外部攻击风险可能源于网络钓鱼、恶意软件感染、DDoS攻击等手段。为了应对外部攻击风险，企业应建立完善 的安全防护体系，包括防火墙、入侵检测系统、安全审计系统等，并定期进行安全漏洞扫描和修复。
供应商合作风险
总结词
供应商合作风险是指企业与供应商合作过程中存在的数据安全风险，可能导致数据泄露、被非法访问 或丢失。
详细描述
数据备份可以采用全量备份、增量备份和差 异备份等方式，根据实际情况选择适合的备 份策略。同时，需要定期测试备份数据的可 用性，确保在需要恢复时能够成功。在数据 恢复时，也需要根据备份情况选择适合的恢 复策略，确保数据能够完整、准确地恢复到 所需状态。
安全审计与监控
要点一
总结词
安全审计与监控是数据安全管理中的重要环节，通过审计 和监控数据的访问和使用情况，及时发现和应对安全事件 。
数据安全的法规与政策
总结词
遵守相关法规与政策是组织数据安全 管理的必要条件。
详细描述
各国政府和监管机构都制定了相关的 法规与政策，要求组织必须采取必要 措施保护数据安全，确保数据的合法 使用和保护个人隐私等敏感信息。
02 数据安全风险识别与评估
CHAPTER
数据泄露风险
总结词
数据泄露风险是指数据在未经授权的情况下被泄露给外部人 员或组织，可能导致数据被滥用、企业声誉受损或经济损失 。 Nhomakorabea详细描述
数据安全涉及到数据的保密性、 完整性和可用性，旨在确保数据 在使用、存储和传输过程中的机 密性、完整性和可用性。
数据安全的重要性
总结词
数据安全对于组织的声誉、业务连续性和合规性至关重要。
详细描述
数据是组织的重要资产，涉及到商业机密、个人隐私和客户信息等敏感数据， 一旦发生数据泄露或损坏，可能会对组织的声誉、业务连续性和合规性造成重 大影响。
供应商合作风险
总结词
供应商合作风险是指企业与供应商合作过程中存在的数据安全风险，可能导致数据泄露、被非法访问 或丢失。
详细描述
数据备份可以采用全量备份、增量备份和差 异备份等方式，根据实际情况选择适合的备 份策略。同时，需要定期测试备份数据的可 用性，确保在需要恢复时能够成功。在数据 恢复时，也需要根据备份情况选择适合的恢 复策略，确保数据能够完整、准确地恢复到 所需状态。
安全审计与监控
要点一
总结词
安全审计与监控是数据安全管理中的重要环节，通过审计 和监控数据的访问和使用情况，及时发现和应对安全事件 。
数据安全的法规与政策
总结词
遵守相关法规与政策是组织数据安全 管理的必要条件。
详细描述
各国政府和监管机构都制定了相关的 法规与政策，要求组织必须采取必要 措施保护数据安全，确保数据的合法 使用和保护个人隐私等敏感信息。
02 数据安全风险识别与评估
CHAPTER
数据泄露风险
总结词
数据泄露风险是指数据在未经授权的情况下被泄露给外部人 员或组织，可能导致数据被滥用、企业声誉受损或经济损失 。 Nhomakorabea详细描述
数据安全涉及到数据的保密性、 完整性和可用性，旨在确保数据 在使用、存储和传输过程中的机 密性、完整性和可用性。
数据安全的重要性
总结词
数据安全对于组织的声誉、业务连续性和合规性至关重要。
详细描述
数据是组织的重要资产，涉及到商业机密、个人隐私和客户信息等敏感数据， 一旦发生数据泄露或损坏，可能会对组织的声誉、业务连续性和合规性造成重 大影响。
数据安全管理培训材料PPT课件
24
计算机使用安全
对个人用计算机要设置帐户密码，信息安全规定个人电脑口令长度应该不低于6位，服务器口令长度应该不低于8位且最好要为大写字母、小写字母、数字、特殊字符的组合，防止非法用户猜出你的密码；加强对计算机信息保护，离开机器时要及时对机器锁屏（Win+L）；计算机防病毒软件，经常升级病毒库；加强对移动计算机的安全保护，防止丢失；
23
2.2 数据安全相关规范
【第八章】处罚规范第三十四条 处罚部分，按照违规的程度分为4个层次，2个方面；a）最重处罚：扣除合同30%考核金额，对直接责任人及公司领导免职及经济处罚；b）次重处罚：扣除合同20%考核金额，对直接责任人及主管领导进行相应行政及经济处罚；c）中等处罚：扣除合同10%考核金额，对直接责任人及直属领导进行相应行政及经济处d）轻微处罚：对直接责任人进行相应行政处罚；
13
2.2 数据安全相关规范
【第三章】数据安全管理的原则 第六条 客户数据必须有据、合法。必须经过合法的手续和规定的渠道采集、存储、加工、处理和传输数据，采用的数据范围应与规定的用途相符。 第七条 客户数据使用与管理的统一。客户数据使用者必须承担数据的管理职责，有责任保护数据，防止数据的丢失、泄露与被破坏。 第八条 根据权限使用数据。数据的使用者只能使用其权限范围内的数据。任何人不能使用未被授权的数据。 第九条 及时备份数据。数据使用者应注意及时进行数据备份，以防止数据的丢失和被破坏。对于特殊、重要的数据，系统应建立备份与灾难恢复系统，随时自动进行数据的备份。
4. 信息安全寄语
29
。
4. 信息安全寄语
安全要旨数据传输要加密，接收对象要明确；系统帐号分开管，使用帐号需登记；帐号密码定期改，专人管理要保密；工作电脑要合规，U口外网要禁止；安全情况定期查，查出纰漏要改善；数据安全要牢记，涉及数据慎言行。
计算机使用安全
对个人用计算机要设置帐户密码，信息安全规定个人电脑口令长度应该不低于6位，服务器口令长度应该不低于8位且最好要为大写字母、小写字母、数字、特殊字符的组合，防止非法用户猜出你的密码；加强对计算机信息保护，离开机器时要及时对机器锁屏（Win+L）；计算机防病毒软件，经常升级病毒库；加强对移动计算机的安全保护，防止丢失；
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2.2 数据安全相关规范
【第八章】处罚规范第三十四条 处罚部分，按照违规的程度分为4个层次，2个方面；a）最重处罚：扣除合同30%考核金额，对直接责任人及公司领导免职及经济处罚；b）次重处罚：扣除合同20%考核金额，对直接责任人及主管领导进行相应行政及经济处罚；c）中等处罚：扣除合同10%考核金额，对直接责任人及直属领导进行相应行政及经济处d）轻微处罚：对直接责任人进行相应行政处罚；
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2.2 数据安全相关规范
【第三章】数据安全管理的原则 第六条 客户数据必须有据、合法。必须经过合法的手续和规定的渠道采集、存储、加工、处理和传输数据，采用的数据范围应与规定的用途相符。 第七条 客户数据使用与管理的统一。客户数据使用者必须承担数据的管理职责，有责任保护数据，防止数据的丢失、泄露与被破坏。 第八条 根据权限使用数据。数据的使用者只能使用其权限范围内的数据。任何人不能使用未被授权的数据。 第九条 及时备份数据。数据使用者应注意及时进行数据备份，以防止数据的丢失和被破坏。对于特殊、重要的数据，系统应建立备份与灾难恢复系统，随时自动进行数据的备份。
4. 信息安全寄语
29
。
4. 信息安全寄语
安全要旨数据传输要加密，接收对象要明确；系统帐号分开管，使用帐号需登记；帐号密码定期改，专人管理要保密；工作电脑要合规，U口外网要禁止；安全情况定期查，查出纰漏要改善；数据安全要牢记，涉及数据慎言行。
公司数据管理流程培训课件
公司数据管理流程培训课件公司数据管理流程培训课件随着信息技术的快速发展，公司数据管理变得越来越重要。
无论是大型企业还是小型公司，数据管理都是一项关键的任务。
良好的数据管理流程可以确保数据的安全性、准确性和可靠性，进而提高公司的运营效率和决策能力。
本文将介绍公司数据管理流程的重要性以及如何进行培训来提升员工的数据管理能力。
一、数据管理的重要性数据是公司的重要资产之一，包括客户信息、销售数据、财务数据等。
良好的数据管理可以帮助公司更好地了解市场趋势、优化业务流程、提高客户满意度等。
同时，数据管理也涉及到数据的安全性和合规性。
在信息泄露和数据泄露频发的时代，确保数据的安全性对公司来说至关重要。
因此，建立一个完善的数据管理流程是公司的必然选择。
二、数据管理流程的基本步骤1. 数据收集与整理数据管理的第一步是收集和整理数据。
这包括从各个部门收集数据，确保数据的完整性和准确性。
同时，对数据进行分类和整理，建立一个统一的数据存储系统，以便于后续的数据分析和应用。
2. 数据存储与备份数据存储是数据管理的核心环节。
公司可以选择云存储、本地服务器等不同的方式来存储数据。
无论选择哪种方式，都需要确保数据的安全性和可靠性。
此外，定期进行数据备份也是必不可少的，以防止数据丢失或损坏。
3. 数据分析与挖掘数据管理的目的不仅仅是收集和存储数据，更重要的是通过数据分析和挖掘来获取有价值的信息。
通过对数据进行统计、分析和建模，可以帮助公司发现潜在的商机、优化业务流程，并做出更明智的决策。
4. 数据共享与应用数据管理的最终目标是为公司的各个部门和员工提供有用的数据，以支持他们的工作和决策。
因此，建立一个数据共享平台是非常重要的。
通过数据共享，不仅可以提高工作效率，还可以促进团队合作和知识共享。
三、培训员工的数据管理能力为了确保公司的数据管理流程能够有效地运行，培训员工的数据管理能力是非常重要的。
以下是一些培训员工数据管理能力的建议：1. 数据保护与安全培训培训员工如何保护数据的安全性是非常重要的。
大数据培训课件(PPT2)精编版
。
医药研发
运用大数据技术对海量的医药研 发数据进行分析和挖掘，加速新 药研发进程，提高研发效率和成
功率。
教育行业：个性化教育与智能辅导
个性化教育
通过大数据分析，对学生的学习历史、能力水平、兴趣爱 好等信息进行深入挖掘和分析，为教师提供更加准确、个 性化的教学方案和建议，提高教学效果。
智能辅导
利用大数据技术，对学生的学习数据进行实时监测和分析 ，发现学生的学习问题和薄弱环节，提供针对性的智能辅 导和练习建议。
聚类分析
将数据分成不同的组或簇 ，使得同一组内的数据尽 可能相似，不同组间的数 据尽可能不同。
关联规则挖掘
寻找数据项之间的有趣联 系或规则。
序列模式挖掘
发现数据序列中的频繁模 式。
机器学习算法原理及应用
监督学习
利用已知输入和输出数据进行训练，得到一 个模型，用于预测新数据的输出。
强化学习
智能体通过与环境交互，学习如何采取最佳 行动以最大化累积奖励。
行为，及时预警和防范金融欺诈行为。
医疗行业：精准医疗与健康管理
精准医疗
通过大数据分析，对患者的基因 信息、生活习惯、病史等进行深 度挖掘和分析，为医生提供更加 准确、个性化的诊疗方案，提高
治疗效果。
健康管理
利用大数据技术，对个人的健康 数据进行实时监测和分析，提供 个性化的健康管理计划和建议， 帮助人们更好地管理自己的健康
无监督学习
在没有已知输出的情况下，从输入数据中学 习数据的内在结构和特征。
深度学习
利用神经网络模型，学习数据的复杂和抽象 特征表示。
深度学习在大数据分析中的应用
图像识别
通过训练深度神经网络，实现对图像内容的 自动识别和分类。
医药研发
运用大数据技术对海量的医药研 发数据进行分析和挖掘，加速新 药研发进程，提高研发效率和成
功率。
教育行业：个性化教育与智能辅导
个性化教育
通过大数据分析，对学生的学习历史、能力水平、兴趣爱 好等信息进行深入挖掘和分析，为教师提供更加准确、个 性化的教学方案和建议，提高教学效果。
智能辅导
利用大数据技术，对学生的学习数据进行实时监测和分析 ，发现学生的学习问题和薄弱环节，提供针对性的智能辅 导和练习建议。
聚类分析
将数据分成不同的组或簇 ，使得同一组内的数据尽 可能相似，不同组间的数 据尽可能不同。
关联规则挖掘
寻找数据项之间的有趣联 系或规则。
序列模式挖掘
发现数据序列中的频繁模 式。
机器学习算法原理及应用
监督学习
利用已知输入和输出数据进行训练，得到一 个模型，用于预测新数据的输出。
强化学习
智能体通过与环境交互，学习如何采取最佳 行动以最大化累积奖励。
行为，及时预警和防范金融欺诈行为。
医疗行业：精准医疗与健康管理
精准医疗
通过大数据分析，对患者的基因 信息、生活习惯、病史等进行深 度挖掘和分析，为医生提供更加 准确、个性化的诊疗方案，提高
治疗效果。
健康管理
利用大数据技术，对个人的健康 数据进行实时监测和分析，提供 个性化的健康管理计划和建议， 帮助人们更好地管理自己的健康
无监督学习
在没有已知输出的情况下，从输入数据中学 习数据的内在结构和特征。
深度学习
利用神经网络模型，学习数据的复杂和抽象 特征表示。
深度学习在大数据分析中的应用
图像识别
通过训练深度神经网络，实现对图像内容的 自动识别和分类。
数据化管理ppt课件
【数据化管理】
1
什么是数据化管理
是指运用分析工具对客观、真实的数 据进行科学分析，并将分析结果运用到 生产、销售等各个环节中去的一种管理 方法！
2
数据化管理的四个层次
4 战略规划管理 3 经营策略管理 2 营运分析管理 1 业务指导管理
3
数据化管理的意义
量化管理 最大化销售业绩 提高企业管理者决策的速度和正确性 有效的节约企业成本-生产、费用、人力等 部门协调/管理的工具
6
将销售额过程化
如何做零售门店诊断
7
理论及
实例理念
8
会员 管理
生命周
消
费
期管理
者
新会员 沉默会员 睡眠会员 流失会员
顾 客
新 会 员
活 跃 会 员
沉 默 会 员
睡 眠 会 员
Байду номын сангаас流 失 会 员
0月
3月
6月
12月
会员重复率 会员击沉率 会员唤醒率 会员激活率
多
N
次
活
次
重
跃 会
重 复 购
复 购
员
买
买
率
4
模板举例：店铺管理工具-日销售追踪预测表
店铺版
目标追踪管理
按 时 段 追 踪 销 售
日 目 标 追 踪 销 售
店 员 销 售 目 标 追 踪
竞 争 对 手 销 售 排 名
销售预测
日
月
销
销
售
售
预
预
测
测
销售分析
同 环 比 销 售 分 析
员 工 对 比 分 析
K P I 分 析
加 权 销 售 分 析
1
什么是数据化管理
是指运用分析工具对客观、真实的数 据进行科学分析，并将分析结果运用到 生产、销售等各个环节中去的一种管理 方法！
2
数据化管理的四个层次
4 战略规划管理 3 经营策略管理 2 营运分析管理 1 业务指导管理
3
数据化管理的意义
量化管理 最大化销售业绩 提高企业管理者决策的速度和正确性 有效的节约企业成本-生产、费用、人力等 部门协调/管理的工具
6
将销售额过程化
如何做零售门店诊断
7
理论及
实例理念
8
会员 管理
生命周
消
费
期管理
者
新会员 沉默会员 睡眠会员 流失会员
顾 客
新 会 员
活 跃 会 员
沉 默 会 员
睡 眠 会 员
Байду номын сангаас流 失 会 员
0月
3月
6月
12月
会员重复率 会员击沉率 会员唤醒率 会员激活率
多
N
次
活
次
重
跃 会
重 复 购
复 购
员
买
买
率
4
模板举例：店铺管理工具-日销售追踪预测表
店铺版
目标追踪管理
按 时 段 追 踪 销 售
日 目 标 追 踪 销 售
店 员 销 售 目 标 追 踪
竞 争 对 手 销 售 排 名
销售预测
日
月
销
销
售
售
预
预
测
测
销售分析
同 环 比 销 售 分 析
员 工 对 比 分 析
K P I 分 析
加 权 销 售 分 析
大数据时代的数据管理与治理培训课件
05
企业级数据管理与治理案例 分析
学员心得体会分享
加深了对大数据及数据管 理与治理的理解
增强了对企业级数据管理 和治理实践的认识
掌握了数据管理和治理的 基本方法和工具
意识到数据安全和隐私保 护的重要性
未来发展趋势预测
大数据技术将持续创新，推 动数据管理与治理发展
04
企业级数据管理与治理将更 加注重跨部门、跨领域协同 合作
01 03
数据管理与治理将更加注重 业务价值实现
02
数据安全与隐私保护将成为 重要关注点
THANKS
感谢观看
支持。
06
企业级数据管理与治理实践案 例分享
Chapter
金融行业：风险防控和客户关系管理
风险防控
利用大数据分析技术，构建全面的风 险评估模型，实时监测市场动态和交 易行为，有效识别潜在风险，为金融 机构提供科学决策支持。
客户关系管理
通过数据挖掘和分析，深入了解客户需 求和行为特征，实现个性化产品推荐和 精准营销，提升客户满意度和忠诚度。
数据压缩与加密
减少存储空间占用，提高 数据安全性
存储优化策略
数据分区、数据备份与恢 复、存储资源动态管理等
数据安全保障措施
数据加密技术
保护数据在传输和存储过程中的 安全性
01
02
数据审计与监控
03
记录数据操作日志，实时监测异 常数据访问行为
04
访问控制策略
基于角色或属性的访问控制，防 止未经授权的数据访问
医疗行业：精准医疗和智慧健康服务
精准医疗
基于大数据和人工智能技术，对海 量医疗数据进行深度挖掘和分析， 实现精准诊断和治疗方案制定，提 高医疗质量和效率。
数据的组织与管理培训(ppt 39页)
辅助关键字(Secondary Key)
– 不能唯一标识记录的字段
2020/1/10
上海财经大学信息系 刘鹏
6
数据管理的内容
企业建立和维护其信息资源的全部工作称为信息资源 管理
数据是一种资源，对它进行管理的过程称为数据管理。
包括：
– 数据收集 – 完整性验证 – 存储 – 维护 – 安全保证 – 组织 – 检索
¹© Ó¦ ÉÌ ± à ºÅ 1125 2038 4058
¹© Ó¦ ÉÌ Ãû ³Æ ¹â Ã÷«¹ ˾ ÏÈ · æ ¹« ˾ ÖÇ Ô¶ ¹« ˾
¹© Ó¦ ÉÌ µØ Ö· ÈË Ãñ · 44 ź Îå ËÄ Â· 32 ź º£ ± õ · 51 ź
ÓÊ ± à 201044 200321 200324
2020/1/10
上海财经大学信息系 刘鹏
7
数据管理的传统方法
管理数据的最基本方法之一是利用文件 进行管理。
为每个应用程序分别创建和存储数据文 件的数据管理方法称为传统方法。
– 数据冗余度大 – 数据与程序独立性仍不高
2020/1/10
上海财经大学信息系 刘鹏
8
数据库系统的组成
数据库是逻辑相关的记录和文件的集合 优点：
24
一对一关系
³§³¤ºÅ ³§ºÅ
ÐÕ Ãû
³§³¤ 1
¹Ü Àí 1
¹¤³§
³§Ãû
Äê Áä µØ µã
2020/1/10
上海财经大学信息系 刘鹏
25
一对多关系
²Ö ¿â ºÅ »õ ºÅ
µØ µã
²Ö ¿â 1
´æ · Å n
²ú Æ·
– 不能唯一标识记录的字段
2020/1/10
上海财经大学信息系 刘鹏
6
数据管理的内容
企业建立和维护其信息资源的全部工作称为信息资源 管理
数据是一种资源，对它进行管理的过程称为数据管理。
包括：
– 数据收集 – 完整性验证 – 存储 – 维护 – 安全保证 – 组织 – 检索
¹© Ó¦ ÉÌ ± à ºÅ 1125 2038 4058
¹© Ó¦ ÉÌ Ãû ³Æ ¹â Ã÷«¹ ˾ ÏÈ · æ ¹« ˾ ÖÇ Ô¶ ¹« ˾
¹© Ó¦ ÉÌ µØ Ö· ÈË Ãñ · 44 ź Îå ËÄ Â· 32 ź º£ ± õ · 51 ź
ÓÊ ± à 201044 200321 200324
2020/1/10
上海财经大学信息系 刘鹏
7
数据管理的传统方法
管理数据的最基本方法之一是利用文件 进行管理。
为每个应用程序分别创建和存储数据文 件的数据管理方法称为传统方法。
– 数据冗余度大 – 数据与程序独立性仍不高
2020/1/10
上海财经大学信息系 刘鹏
8
数据库系统的组成
数据库是逻辑相关的记录和文件的集合 优点：
24
一对一关系
³§³¤ºÅ ³§ºÅ
ÐÕ Ãû
³§³¤ 1
¹Ü Àí 1
¹¤³§
³§Ãû
Äê Áä µØ µã
2020/1/10
上海财经大学信息系 刘鹏
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一对多关系
²Ö ¿â ºÅ »õ ºÅ
µØ µã
²Ö ¿â 1
´æ · Å n
²ú Æ·
数据安全管理培训材料课件ppt精品模板分享(带动画)
实践成果：通过实施这些实践措施，该公司的数据安全得到了有效保障，未发生过一起数据泄露事件，同时数据访问效率也得到了全法规和政策走向
法规完善：随着数据泄露事件的增加，各国都在加强数据安全法规的制定和执行
政策支持：政府出台了一系列政策，鼓励企业加强数据安全管理和技术创新
数据安全培训与意识提升
数据安全培训计划与内容
培训目标：提高员工的数据安全意识和技能水平，确保企业数据安全
培训对象：全体员工，重点是IT部门和涉及敏感数据的员工
培训内容：数据安全基础知识、加密技术应用、数据备份与恢复、应急响应等
培训形式：线上培训、线下培训相结合，包括视频课程、讲座、模拟演练等
数据安全意识提升的方法和途径
标准化推进：国际标准化组织推出了多项数据安全标准，推动全球数据安全管理水平的提升
监管加强：各国政府都在加强对互联网公司的监管，保障公民个人信息安全
数据安全技术和工具的发展趋势
云安全和SaaS应用安全是未来发展的趋势
数据安全将与云原生架构紧密结合
安全信息和事件管理（SIEM）系统将得到进一步发展
零信任架构将成为主流
企业数据安全管理和保护的建议与展望
建立完善的安全管理体系，包括安全策略、安全培训、应急预案等。
定期进行安全审计和风险评估，及时发现和解决安全问题。
采用最新的加密技术和数据脱敏技术，保护数据的安全性和隐私性。
建立安全事件应急响应机制，及时处理和记录安全事件。
加强对合作伙伴和供应商的安全管理和监督，确保全链条的安全。
建立数据安全培训计划，包括定期培训和应急演练
建立员工数据安全意识培训教材，针对不同岗位制定相应的培训内容
建立数据安全意识考核机制，对员工的数据安全意识进行评估和考核
法规完善：随着数据泄露事件的增加，各国都在加强数据安全法规的制定和执行
政策支持：政府出台了一系列政策，鼓励企业加强数据安全管理和技术创新
数据安全培训与意识提升
数据安全培训计划与内容
培训目标：提高员工的数据安全意识和技能水平，确保企业数据安全
培训对象：全体员工，重点是IT部门和涉及敏感数据的员工
培训内容：数据安全基础知识、加密技术应用、数据备份与恢复、应急响应等
培训形式：线上培训、线下培训相结合，包括视频课程、讲座、模拟演练等
数据安全意识提升的方法和途径
标准化推进：国际标准化组织推出了多项数据安全标准，推动全球数据安全管理水平的提升
监管加强：各国政府都在加强对互联网公司的监管，保障公民个人信息安全
数据安全技术和工具的发展趋势
云安全和SaaS应用安全是未来发展的趋势
数据安全将与云原生架构紧密结合
安全信息和事件管理（SIEM）系统将得到进一步发展
零信任架构将成为主流
企业数据安全管理和保护的建议与展望
建立完善的安全管理体系，包括安全策略、安全培训、应急预案等。
定期进行安全审计和风险评估，及时发现和解决安全问题。
采用最新的加密技术和数据脱敏技术，保护数据的安全性和隐私性。
建立安全事件应急响应机制，及时处理和记录安全事件。
加强对合作伙伴和供应商的安全管理和监督，确保全链条的安全。
建立数据安全培训计划，包括定期培训和应急演练
建立员工数据安全意识培训教材，针对不同岗位制定相应的培训内容
建立数据安全意识考核机制，对员工的数据安全意识进行评估和考核
《数字化管理培训课件》
数据分析工具的使用
数据可视化
利用数据可视化工具进行图 表绘制和数据展示，帮助决 策者快速洞察数据。
预测分析
应用预测模型和算法，对历 史数据进行分析，预测未来 趋势和结果。
机器学习
运用机器学习算法，从海量 数据中挖掘模式和规律，提 供智能决策支持。
如何保障数字化管理的数据安 全
数字化管理需要采取多重防护措施，包括数据加密、权限管理、网络安全等， 确保企业数据的保密性和完整性。
数字化管理中的难点和应对方法
数字化管理面临数据质量、文化变革、技术更新等挑战。应通过培训、沟通和持续改进来应对这些难点。
建立数字化管理的目标和规划
建立明确的数字化管理目标和规划，包括技术投入、组织架构调整和员工培 训，以实现数字化管理的可持续发展。
基于数字化管理的流程优化与 效率提升
通过数字化管理，对企业各个业务流程进行优化和自动化，提高工作效率和 资源利用率。
创新思维
培养创新思维，能够灵活运 用数字技术解决问题。
数字化管理的优点和缺点
1 优点
提高工作效率、减少人力成本、增强决策依 据、促进企业创新。
2 缺点
技术依赖性、数据安全隐患、员工接受度、 初期投入成本。
数字化管理在企业中的应用
零售业
通过数字化管理系统提升库存管 理和销售分析。
医疗行业
利用数字化管理来提高病历管理 和医疗资源调配。
《数字化管理培训课件》
数字化管理培训课件
什么是数字化管理
数字化管理是指通过科技和信息技术手段，将传统管理方法与数字技术相结 合，以提高企业效率和创新能力。
数字化管理所需技能
数据分析
掌握数据分析方法和工具， 理解数据背后的洞察力。
数据安全管理培训材料课件
02
数据安全风险评估
与防范
数据安全风险评估方法
定量评估法
通过数学方法对数据资产 价值、威胁频率、脆弱性 严重程度等要素进行量化 评估，计算风险值。
定性评估法
采用专家经验、历史数据 、行业标准等非量化指标 ，对数据安全风险进行主 观判断。
综合评估法
结合定量和定性评估方法 ，综合考虑多个因素，形 成全面、客观的风险评估 结果。
。
数据库漏洞扫描与修复
漏洞扫描
采用专业的数据库漏洞扫描工具，定期对数据库进行全面扫描， 发现潜在的安全隐患。
漏洞修复
针对扫描发现的漏洞，及时采取修复措施，如升级数据库版本、修 补漏洞补丁、调整安全配置等。
安全加固
通过对数据库进行安全加固，提高数据库的安全性和抗攻击能力， 如启用强密码策略、限制远程访问、开启防火墙等。
风险防范措施与策略
加强技术防护
采用加密、防火墙、入侵检测 等技术手段，提高系统安全性
。
完善管理制度
建立数据安全管理制度，明确 各部门职责和操作流程。
提高员工安全意识
定期开展数据安全培训，提高 员工安全意识和操作技能。
建立应急响应机制
制定数据安全应急预案，及时 响应和处理安全事件。
数据加密与传输安
数据库安全与防护
04
数据库安全威胁分析
SQL注入攻击
利用应用程序对用户输入的处理 不当，注入恶意SQL代码，实现 对数据库的非法访问和操作。
权限提升攻击
攻击者通过获取数据库的低权限 账户，尝试提升权限，以获取更 高的访问权限和数据操作能力。
数据泄露
由于数据库配置不当、漏洞或恶 意攻击等原因，导致敏感数据泄 露，给企业和个人带来严重损失
数字化质量管理：数字化技术在2024年制造业中的质量控制应用培训课件
量管理和决策提供支持。
05
数字化技术在持续改进中应用
质量数据分析与挖掘技术
数据采集与预处理
利用传感器、SCADA系统等手段收集生产过程中的各种数据，并进 行清洗、整合和转换等预处理操作，以保证数据质量和一致性。
统计分析与可视化
运用统计学方法对质量数据进行描述性、推断性和探索性分析，通 过图表、图像等方式直观展示数据分布、异常值和趋势等信息。
建立数字化质量管理制度，明确各部门职责和权限，确保数字化质 量管理的有效实施。
构建数字化质量信息平台
建设数字化质量信息系统
基于云计算、大数据、物联网等技术，构建数字化质量信 息系统，实现数据采集、传输、存储、处理和分析的自动 化和智能化。
整合质量信息资源
整合企业内部和外部的质量信息资源，包括产品设计、生 产、检验、销售等各环节的数据，形成完整的质量信息链 。
数据挖掘与模式识别
应用数据挖掘技术，如聚类分析、分类算法、关联规则挖掘等，发现 隐藏在大量数据中的有用信息和知识，为质量改进提供决策支持。
基于大数据的质量预测模型构建
大数据平台搭建
构建分布式存储和计算平台，实现海量数据的存储、处理和分析，提供实时数据流处理和 批量数据处理能力。
特征工程
从原始数据中提取与质量问题相关的特征，如设备参数、工艺条件、环境变量等，并进行 特征选择和降维处理，以提高模型性能和可解释性。
基于数据分析结果，对生产过程和产品质 量进行优化和改进，提高产品质量水平和 生产效率。
2024年制造业对数字化需求
智能化生产需求
随着制造业智能化程度的提升，对数字化质量管理的需求 也日益增长。企业需要实现生产过程的自动化、智能化和 柔性化，以适应多变的市场需求。
05
数字化技术在持续改进中应用
质量数据分析与挖掘技术
数据采集与预处理
利用传感器、SCADA系统等手段收集生产过程中的各种数据，并进 行清洗、整合和转换等预处理操作，以保证数据质量和一致性。
统计分析与可视化
运用统计学方法对质量数据进行描述性、推断性和探索性分析，通 过图表、图像等方式直观展示数据分布、异常值和趋势等信息。
建立数字化质量管理制度，明确各部门职责和权限，确保数字化质 量管理的有效实施。
构建数字化质量信息平台
建设数字化质量信息系统
基于云计算、大数据、物联网等技术，构建数字化质量信 息系统，实现数据采集、传输、存储、处理和分析的自动 化和智能化。
整合质量信息资源
整合企业内部和外部的质量信息资源，包括产品设计、生 产、检验、销售等各环节的数据，形成完整的质量信息链 。
数据挖掘与模式识别
应用数据挖掘技术，如聚类分析、分类算法、关联规则挖掘等，发现 隐藏在大量数据中的有用信息和知识，为质量改进提供决策支持。
基于大数据的质量预测模型构建
大数据平台搭建
构建分布式存储和计算平台，实现海量数据的存储、处理和分析，提供实时数据流处理和 批量数据处理能力。
特征工程
从原始数据中提取与质量问题相关的特征，如设备参数、工艺条件、环境变量等，并进行 特征选择和降维处理，以提高模型性能和可解释性。
基于数据分析结果，对生产过程和产品质 量进行优化和改进，提高产品质量水平和 生产效率。
2024年制造业对数字化需求
智能化生产需求
随着制造业智能化程度的提升，对数字化质量管理的需求 也日益增长。企业需要实现生产过程的自动化、智能化和 柔性化，以适应多变的市场需求。
《数据化运营管理》教学课件01—数据化运营基础
在数据分析时，可通过图表显示数据，如通过柱形图展现不同时期的交易 额对比情况、通过饼图展现价格带分布占比等。
1.3.5 策略的形成
策略的制定取决于数据化运营的目的和数据分析的结果。需要注意的是， 每一次数据分析形成的策略都可能不一样，应根据具体问题以及具体的业务场 景制定有效的策略。比如，通过数据分析发现某个市场的竞争性较弱，如果该 市场有一定的份额占比和发展前景，那么就可以制定进入市场抢占份额的策略， 但如果该市场已经处于淘汰或正在淘汰的边缘，则不应该进入该市场。
1.2.5 结合
结合实际上提倡的就是多维度数据分析和处理。因为所有电 商的核心数据在一段时间内兼具偶然性和关联性的特性，单独 利用一种维度来追踪一个数据会显得比较片面，严重时会导致 结论出错。所以处理数据一定要多个维度一起分析。
目录
CONTENTS
1.1 数据化运营概述 2. 数据化运营的基本思路 3. 数据化运营的业务流程 4. 实战训练
1.3.1 目标的明确
数据化运营是有明确目的的行为。这个目的可以是短期的、一次性的，也可以是长期 的、周期性的。因此在进行数据化运营之前，都必须先确定明确的目标。根据数据化运营 场景的不同，可以将数据化运营的目标进行分类。
以某一具 体指标为
目的
以发现问题 解决问题为
目的
以掌握产品 生态为目的
以发现潜 在方向为
目录
CONTENTS
1.1 数据化运营概述 2. 数据化运营的基本思路 3. 数据化运营的业务流程 4. 实战训练
1.2.1 对比
对比是最常见、最直接和 最容易的数据处理方式。比如， 通过网店间销量的对比来分析 自己与竞争对手的经营情况、 通过一年中每个月销量的对比 来规划淡季和旺季的运营思路 等，这些都可以直接利用数据 对比的思路完成运营操作。通 过对比，能够直观发现差距， 找到优化的正确方向。
1.3.5 策略的形成
策略的制定取决于数据化运营的目的和数据分析的结果。需要注意的是， 每一次数据分析形成的策略都可能不一样，应根据具体问题以及具体的业务场 景制定有效的策略。比如，通过数据分析发现某个市场的竞争性较弱，如果该 市场有一定的份额占比和发展前景，那么就可以制定进入市场抢占份额的策略， 但如果该市场已经处于淘汰或正在淘汰的边缘，则不应该进入该市场。
1.2.5 结合
结合实际上提倡的就是多维度数据分析和处理。因为所有电 商的核心数据在一段时间内兼具偶然性和关联性的特性，单独 利用一种维度来追踪一个数据会显得比较片面，严重时会导致 结论出错。所以处理数据一定要多个维度一起分析。
目录
CONTENTS
1.1 数据化运营概述 2. 数据化运营的基本思路 3. 数据化运营的业务流程 4. 实战训练
1.3.1 目标的明确
数据化运营是有明确目的的行为。这个目的可以是短期的、一次性的，也可以是长期 的、周期性的。因此在进行数据化运营之前，都必须先确定明确的目标。根据数据化运营 场景的不同，可以将数据化运营的目标进行分类。
以某一具 体指标为
目的
以发现问题 解决问题为
目的
以掌握产品 生态为目的
以发现潜 在方向为
目录
CONTENTS
1.1 数据化运营概述 2. 数据化运营的基本思路 3. 数据化运营的业务流程 4. 实战训练
1.2.1 对比
对比是最常见、最直接和 最容易的数据处理方式。比如， 通过网店间销量的对比来分析 自己与竞争对手的经营情况、 通过一年中每个月销量的对比 来规划淡季和旺季的运营思路 等，这些都可以直接利用数据 对比的思路完成运营操作。通 过对比，能够直观发现差距， 找到优化的正确方向。
数据安全管理培训材料PPT课件
提高数据安全管理水平的建议和措施
01
制定完善的数据安全管 理制度和流程，明确各 部门和人员的职责和权 限。
02
加强员工的数据安全意 识培训，提高全员的安 全防范意识。
03
采用先进的数据加密技 术和安全防护措施，确 保数据的机密性、完整 性和可用性。
04
定期进行数据安全风险 评估和漏洞扫描，及时 发现和修复潜在的安全 隐患。
结合对称加密和非对称加密的优势， 在保证安全性密，使用一对密钥来分别 完成加密和解密操作，其中一个公开 发布（即公钥），另一个由用户自己 秘密保存（即私钥）。
数据备份与恢复策略
完全备份
对所有数据进行完整的 备份，包括系统和数据
。
增量备份
仅备份自上次备份以来 发生变化的数据。
漏洞扫描与修复
应急响应计划
定期对系统和应用进行漏洞扫描，及时发 现并修复潜在的安全隐患。
制定详细的应急响应计划，明确在发生安 全事件时的处置流程、责任人和联系方式 ，确保在第一时间做出有效应对。
数据安全事件应急
05
处理
应急处理预案的制定和演练
预案制定
根据组织实际情况，制定全面、详细的数据安全事件应急处 理预案，明确应急处理的目标、原则、组织架构、资源保障 、处置流程等内容。
预案演练
定期组织应急处理预案的演练，提高应急响应人员的熟练度 和协作能力，确保在真实事件发生时能够迅速、有效地进行 处置。
应急处理流程的执行和监控
流程启动
在发生数据安全事件时，迅速启 动应急处理流程，通知相关人员 进入应急状态，并按照预案中的 处置流程进行处置。
流程监控
对应急处理流程的执行情况进行 实时监控，确保各项处置措施得 以有效实施，同时及时发现和解 决流程执行过程中的问题。
《数据化管理应用》课件
企业实施数据化管理的挑战和解决方案
数据隐私和安全
加强数据安全措施，建立隐私保护机制，确保 数据的保密性和完整性。
数据文化
建立数据驱动的文化，促进数据共享和数据驱 动的决策。
技术和人员能力
提供培训和支持，建立数据分析团队，提升员 工的数据分析技能。
数据一致性
确保不同部门和系统的数据一致性，建立数据 标准和数据管理流程。
《数据化管理应用》PPT 课件
本PPT课件将介绍数据化管理的定义和目的，数据化管理工具和应用场景，数 据源的选择和管理流程，以及如何分析和优化数据。同时，还将分享数据可 视化技巧和数据报表的创建方法，以及企业实施数据化管理所面临的挑战和 解决方案。最后，我们将得出结论并提供实用建议。
数据化管理的定义和目的
数据化管理是指通过收集、存储、分析和应用数据，为企业的决策和业务运营提供支持的管理方法。数据化管 理的目的在于帮助企业实现效益最大化、资源优化和风险控制。
数据化管理工具和应用场景
数据分析工具
包括BI工具、数据挖掘工具等， 用于发现数据之间的相关性和洞 察潜在机会。
业务指标仪表盘
大数据基础设施
可视化展示关键指标和业务趋势， 帮助管理者迅速了解企业运营状 况。
数据存储与备份
4
选择合适的数据存储方式，如云存储或
本地服务器，并定期备份数据以防止数
据丢失。
5
数据更新与维护
根据需求定期更新数据，并进行数据质 量监控和维护。
如何分析和优化数据
1 数据清晰目标
明确分析目的，并定义关 键指标，以便更好地理解 数据并提出可行的优化方 案。
2 数据可视化
使用图表、图形和仪表盘 等可视化工具，将数据可 视化，以帮助发现趋势、 关联和异常。
数据化管理培训提纲ppt课件
数据化管理的意义
量化管理 最大化销售业绩 提高企业管理者决策的速度和正确性 有效的节约企业成本-生产、费用、人力等 部门协调/管理的工具
【数据化管理】培训提纲
13.0h 5.0h 3.5h
4.5h
八大培训主题
4.0h 6.0h
6.0h
7.0h
【一】
如何提高团队数据化管理意识？
序号
课程内容
课程时长 适合对象
在从事多年快速消费品的工作后，2007进入到一个新的领域，从事企业咨询及培训的工作。他希望 将他丰富的销售市场管理经验传递给更多的企业。对数据有极强的敏感度、在数据化管理方面有自己的 独特见解。目前是多家大型服装公司、百货商场的数据化管理方面的顾问及培训师。 • AREAS OF EXPERTISE 专业领域
备注
【八】
EXCEL技巧培训
序号
课程内容
课程时长 适合对象
备注
1
函数的高级组合应用
3.5
2
数据透视表的高级应用
3 如何制作大数据交互式图表
熟练掌握一门
2.5
销售管理者 工具是数据分
商品管理者
4.0
析人员的必须 数据分析人员
技能
4 如何利用EXCEL建立分析模板 3.0
培训目的 1. 提高数据分析人员的专业度 2. 提高学员的EXCEL的高级使用，提高工作效率，融合业务逻辑的能力
备注
1
什么是数据化管理
1.5
2
如何识别有问题的数据
0.5
店长
有大量的真实
销售管理者
3 如何防止被数据忽悠及案例 1.0
案例来说明相
商品管理者
4
用数据说话
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
14
管理模板
• 销售追踪预测模型 • 商品分析模板 • 月/年目标设定-追踪-预测模板
员工培训
• 提高数据化管理意识 • 提高数据分析能力 • 解读零售业规律及KPI
我们提供
咨询报告
• 行业数据分析报告 • 企业月度咨询报告 • 其他咨询报告
咨询服务
• 提供数据分析 • 建立数据化管理体系 • 提供策略制定数据支持
PPT学习交流
10
【五】
零售策略中的数据化管理
序号
课程内容
课程时长 适合对象
备注
1 如何搭建企业数据化管理体系 0.5
2
会员（VIP）的数据分析
3
如何制定年度销售目标
4
如何分解月度销售目标
1.5
随机测试是企
销售管理者
业制定策略的
1.0
商品管理者
一个有效的分
0.5
数据分析人员 析工具
5
用随机测试来提升销售
PPT学习交流
3
数据化管理的意义
量化管理
最大化销售业绩
提高企业管理者决策的速度和正确性
有效的节约企业成本-生产、费用、人力等
部门协调/管理的工具
PPT学习交流
4
【数据化管理】培训提纲
PPT学习交流
5
13.0h 5.0h 3.5h
4.5h
八大培训主题
PPT学习交流
4.0h 6.0h
6.0h
7.0h
3.5
2
数据透视表的高级应用
3 如何制作大数据交互式图表
熟练掌握一门
2.5
销售管理者 工具是数据分
商品管理者
4.0
析人员的必须 数据分析人员
技能
4 如何利用EXCEL建立分析模板 3.0
培训目的 1. 提高数据分析人员的专业度 2. 提高学员的EXCEL的高级使用，提高工作效率，融合业务逻辑的能力
PPT学习交流
3
数据可视化、让数据易读
4 如何做合格的数据分析报告
1.5 销售管理者
1.0
商品管理者
0.5
数据分析人员
5
如何解读数据分析报告
0.5
6
数据定性分析的定量化
1.0
培训目的 1. 提高学员数据分析人员的专业度
PPT学习交流
备注
13
【八】
EXCEL技巧培训
序号
课程内容
课程时长 适合对象
备注
1
函数的高级组合应用
PPT学习交流
15
理论及 实例
PPT学习交流
点
线
面
16
理论及
实例
数据化管理常规模板分类
• 零售店铺
– 《日销售追踪、预测、分析模板》-店铺版（实现按店员、时段销售量化管理，并提前预测月销售）
– 《进销存量化管理模板》-店铺版（可实现自动补、转货提示）
– 《数据化排班模板》-店铺版（遏制排班漏洞、追求销售的最大化）
6
【一】
如何提高团队数据化管理意识？
序号
课程内容
课程时长 适合对象
备注
1
什么是数据化管理
1.5
2
如何识别有问题的数据
0.5
店长
有大量的真实
销售管理者
3 如何防止被数据忽悠及案例 1.0
案例来说明相
商品管理者
4
用数据说话
0.5
关主题 数据分析人员
5
用图表说话
0.5
培训目的 1. 提高学员对数据思维的兴趣 2. 建立团队用数据说话的意识并能在实际的工作中识别有问题的数据
PPT学习交流
7
【二】
发现零售业的销售规律
序号
课程内容
课程时长 适合对象
备注
1
周销售权重指数及概念
2.5
店长
通过周权重指 数可以实现日
2
周销售权重指数的应用
2.0
销售管理者 目标分解、月
商品管理者 销售预测、促
3
神奇的黄氏曲线，发现零售 密码
1.5
数据分析人员 销评估、发现 销售异动等
培训目的
1. 提高学员利用数据进行目标管理和销售预测的能力
2. 提高学员利用权重指数的概念发现销售中存在的各种问题
3. 发现销售中的异动实现销售额的最大化
PPT学习交流
8
【三】
销售中的数据化管理
序号
课程内容
课程时长 适合对象
备注
1 日销售中的数据分析及追踪 0.5
2
月销售数据分析及追踪
0.5
3
促销中的数据化管理
1.0
4 常用的分析指标（人-货-场） 2.5
1.0
培训目的
1. 提高学员对数据化管理的整体认识，能进行一些特殊策略的分析及管理 2. 对会员进行分析，洞悉会员的消费密码，提高消费频次
PPT学习交流
11
【六】
必知必会的数据分析方法
序号
课程内容
课程时长 适合对象
备注
1
月、年度销售预测
1.0
2
如何确定数据分析点线面
0.5
5
常用的数据分析方法
2.0
– 《月度KPI分析及管理模板》（实现店铺的自动分类管理，找到最佳的KPI组合）
– 《月度销售报告模板》（销售主任、经理使用的标准化月报）
– 《年度销售预测模板》（实现对店铺、城市、区域、公司的年度销售预测，指导销售策略）
培训目的 1. 提高分析人员的数据分析专业度
PPT学习交流
常用的数据分 析方法 包括如 销售管理者 何确定KPI权 商品管理者 重值、二八法 数据分析人员 则、ABC分析、 杜邦分析、四 象限分析等
12
【七】
数据分析与数据挖掘
序号
课程内容
课程时长
1 如何做个合格数据分析人员
0.5
适合对象
2ห้องสมุดไป่ตู้
数据分析与挖掘流程
5
数据化排班
1.5
店长 销售管理者 数据分析人员
实现数据化管 理的监控、评 估、分析等的 功能
培训目的
1. 提高学员利用数据远距离对店铺实现追踪及监控的目的
2. 熟练使用服装行业各种分析指标
3. 数据化排班实现销售最大化
PPT学习交流
9
【四】
商品中的数据化管理
序号 1 2 3 4 5
课程内容 常用的商品分析方法 库存的数据化管理
• 人力资源部
– 《店铺人力最佳配置数据分析模板》（控制人力成本）
– 《数据化排班模板》-管理版（遏制排班漏洞、量化排班的系统管理、精确的店铺人员评估）
• 营销总部及分部
– 《日销售追踪、预测、分析模板》-管理版（实现远程监控店铺、销售、城市、区域的日销售进展）
– 《月销售对比分析模板》（实现销售对比，发现销售差异和机会点，实现差异化管理）
【数据化管理】系列之
【数据化管理】
By Chemy Huang
PPT学习交流
1
什么是数据化管理
➢ 是指运用分析工具对客观、真实的数 据进行科学分析，并将分析结果运用到 生产、销售等各个环节中去的一种管理 方法！
PPT学习交流
2
数据化管理的三个层次
经营策略管理 还要干什么？ 营运分析管理 可否深入优化？ 业务指导管理 在干什么？干得如何？
数据化陈列 商品的利润管理 如何算出一盘买货计划
课程时长 适合对象
备注
1.0
买货计划包括
1.5
销售管理者
买货前计划、
商品管理者
0.5
买货中判断，
财务人员
1.5
买货后评估等 数据分析人员
几部分
2.5
培训目的
1. 让学员洞悉商品上市波段密码、有效的库存管理、利用销售数据进行陈列 2. 提高商品买货人员的精准度和工具化