數(shù)據(jù)分析方法及生產(chǎn)運(yùn)營實(shí)際應(yīng)用
數(shù)據(jù)分析方法及生產(chǎn)運(yùn)營實(shí)際應(yīng)用詳細(xì)內(nèi)容
數(shù)據(jù)分析方法及生產(chǎn)運(yùn)營實(shí)際應(yīng)用
數(shù)據(jù)分析方法及生產(chǎn)運(yùn)營實(shí)際應(yīng)用
【課程目標(biāo)】
本課程主要介紹數(shù)據(jù)分析在生產(chǎn)運(yùn)營過程中的應(yīng)用,適用于制造行業(yè)/保險(xiǎn)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員等。
本課程的主要目的是,幫助學(xué)員了解大數(shù)據(jù)的本質(zhì),培養(yǎng)學(xué)員的數(shù)據(jù)意識和數(shù)據(jù)思維,掌握常用的統(tǒng)計(jì)分析方法和工具,以及生產(chǎn)、運(yùn)營過程中的應(yīng)用,并以概率的方式來進(jìn)行決策,提升學(xué)員的數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用能力。
本課程具體內(nèi)容包括:
數(shù)據(jù)決策邏輯,數(shù)據(jù)決策路徑。
數(shù)據(jù)分析過程,數(shù)據(jù)分析框架。
數(shù)據(jù)分析方法,數(shù)據(jù)分析工具。
概率分布,參數(shù)估計(jì),假設(shè)檢驗(yàn)。
本課程從實(shí)際的業(yè)務(wù)需求出發(fā),結(jié)合行業(yè)的典型應(yīng)用特點(diǎn),圍繞實(shí)際的商業(yè)問題,對數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了全面的介紹(從數(shù)據(jù)收集與處理,到數(shù)據(jù)分析與挖掘,再到數(shù)據(jù)可視化和報(bào)告撰寫),通過大量的操作演練,幫助學(xué)員掌握數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的思路、方法、表達(dá)、工具,從大量的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)中進(jìn)行分析,挖掘客戶行為特點(diǎn),幫助運(yùn)營團(tuán)隊(duì)深入理解業(yè)務(wù)運(yùn)作,以達(dá)到提升學(xué)員的數(shù)據(jù)綜合分析能力,支撐運(yùn)營決策的目的。
通過本課程的學(xué)習(xí),達(dá)到如下目的:
了解數(shù)據(jù)分析的本質(zhì),理解數(shù)據(jù)決策的底層邏輯
學(xué)會搭建數(shù)據(jù)分析框架,熟悉常用的業(yè)務(wù)模型
熟悉數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn)過程,能夠按步驟進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
掌握常用統(tǒng)計(jì)分析方法,熟練使用Excel高級數(shù)據(jù)分析工具
掌握常用的概率分布,利用概率進(jìn)行業(yè)務(wù)決策
理解大數(shù)定律,中心極限定理等原理
熟練各種參數(shù)估計(jì),假設(shè)檢驗(yàn)的分布及應(yīng)用
【授課時(shí)間】
2天時(shí)間(每天6個(gè)小時(shí))
【授課對象】
生產(chǎn)部、運(yùn)營部、銷售部、業(yè)務(wù)支撐部、經(jīng)營分析部等對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析有一定要求的相關(guān)人員。
【學(xué)員要求】
每個(gè)學(xué)員自備一臺便攜機(jī)(必須)。
便攜機(jī)中事先安裝好Excel 2013版本(建議2016版本以上)。
注:講師可以提供試用版本軟件及分析數(shù)據(jù)源。
【授課方式】
數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) + 方法講解 + 實(shí)際業(yè)務(wù)問題分析 + 工具實(shí)踐操作
采用互動式教學(xué),圍繞業(yè)務(wù)問題,展開數(shù)據(jù)分析過程,全過程演練操作,讓學(xué)員在分析、分享、講授、總結(jié)、自我實(shí)踐過程中獲得能力提升。
【課程大綱】
數(shù)據(jù)核心理念—數(shù)據(jù)思維篇
問題:什么是數(shù)據(jù)思維?大數(shù)據(jù)決策的底層邏輯以及決策依據(jù)是什么?
數(shù)字化五大技術(shù)戰(zhàn)略:ABCDI戰(zhàn)略
A:人工智能,目的是用機(jī)器模擬人類行為
B:區(qū)塊鏈,構(gòu)建不可篡改的分布記賬系統(tǒng)
C:云計(jì)算,搭建按需分配的計(jì)算資源平臺
D:大數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)智能化的判斷和決策機(jī)制
I:物聯(lián)網(wǎng),實(shí)現(xiàn)萬物互聯(lián)通信的基礎(chǔ)架構(gòu)
大數(shù)據(jù)的本質(zhì)
數(shù)據(jù),是事物發(fā)展和變化過程中留下的痕跡
大數(shù)據(jù)不在于量大,而在于全(多維性)
業(yè)務(wù)導(dǎo)向還是技術(shù)導(dǎo)向
大數(shù)據(jù)決策的底層邏輯(即四大核心價(jià)值)
探索業(yè)務(wù)規(guī)律,按規(guī)律來管理決策
案例:客流規(guī)律與排班及最佳營銷時(shí)機(jī)
案例:致命交通事故發(fā)生的時(shí)間規(guī)律
發(fā)現(xiàn)運(yùn)營變化,定短板來運(yùn)營決策
案例:考核周期導(dǎo)致的員工月初懈怠
案例:工序信號異常監(jiān)測設(shè)備故障
理清要素關(guān)系,找影響因素來決策
案例:情緒對于股市漲跌的影響
案例:為何升職反而會增加離職風(fēng)險(xiǎn)?
預(yù)測未來趨勢,通過預(yù)判進(jìn)行決策
案例:惠普預(yù)測員工離職風(fēng)險(xiǎn)及挽留
案例:保險(xiǎn)公司的車險(xiǎn)預(yù)測與個(gè)性化保費(fèi)定價(jià)
大數(shù)據(jù)決策的三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化:將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問題
數(shù)據(jù)信息化:提取數(shù)據(jù)中的業(yè)務(wù)規(guī)律信息
信息策略化:基于規(guī)律形成業(yè)務(wù)應(yīng)對策略
案例:用數(shù)據(jù)來識別喜歡賺“差價(jià)”的營業(yè)員
數(shù)據(jù)分析過程—流程步驟篇
數(shù)據(jù)分析的六步曲
步驟1:明確目的,確定分析思路
確定分析目的:要解決什么樣的業(yè)務(wù)問題
確定分析思路:分解業(yè)務(wù)問題,構(gòu)建分析框架
步驟2:收集數(shù)據(jù),尋找分析素材
明確數(shù)據(jù)范圍
確定收集來源
確定收集方法
步驟3:整理數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)質(zhì)量
數(shù)據(jù)質(zhì)量評估
數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理和變量處理
探索性分析
步驟4:分析數(shù)據(jù),尋找業(yè)務(wù)答案
選擇合適的分析方法
構(gòu)建合適的分析模型
選擇合適的分析工具
步驟5:呈現(xiàn)數(shù),解讀業(yè)務(wù)規(guī)律
選擇恰當(dāng)?shù)膱D表
選擇合適的可視化工具
提煉業(yè)務(wù)含義
步驟6:撰寫報(bào)告,形成業(yè)務(wù)策略
選擇報(bào)告種類
完整的報(bào)告結(jié)構(gòu)
演練:產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷案例分析
如何搭建精準(zhǔn)營銷分析框架
精準(zhǔn)營銷分析的過程和步驟
數(shù)據(jù)分析方法—統(tǒng)計(jì)方法篇
問題:數(shù)據(jù)分析方法的種類?分析方法的不同應(yīng)用場景?
業(yè)務(wù)分析的三個(gè)階段
現(xiàn)狀分析:通過企業(yè)運(yùn)營指標(biāo)來發(fā)現(xiàn)規(guī)律及短板
原因分析:查找數(shù)據(jù)相關(guān)性,探尋目標(biāo)影響因素
預(yù)測分析:合理配置資源,預(yù)判業(yè)務(wù)未來的趨勢
常用的數(shù)據(jù)分析方法種類
描述性分析法(對比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢/交叉…)
相關(guān)性分析法(相關(guān)/方差/卡方…)
預(yù)測性分析法(回歸/時(shí)序/決策樹/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)…)
專題性分析法(聚類/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…)
統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)
統(tǒng)計(jì)分析兩大關(guān)鍵要素(類別、指標(biāo))
統(tǒng)計(jì)分析的操作模式(類別指標(biāo))
統(tǒng)計(jì)分析三個(gè)操作步驟(統(tǒng)計(jì)、畫圖、解讀)
透視表的三個(gè)組成部分
常用的描述性指標(biāo)
集中程度:均值、中位數(shù)、眾數(shù)
離散程度:極差、方差/標(biāo)準(zhǔn)差、IQR
分布形態(tài):偏度、峰度
基本分析方法及其適用場景
對比分析(查看數(shù)據(jù)差距,發(fā)現(xiàn)事物變化)
演練:尋找用戶的地域分布特征
演練:分析產(chǎn)品受歡迎情況及貢獻(xiàn)大小
演練:用數(shù)據(jù)來探索增量不增收困境的解決方案
分布分析(查看數(shù)據(jù)分布,探索業(yè)務(wù)層次)
演練:銀行用戶的消費(fèi)水平和消費(fèi)層次分析
演練:客戶年齡分布/收入分布分析
案例:通信運(yùn)營商的流量套餐劃分合理性的評估
演練:呼叫中心接聽電話效率分析(呼叫中心)
結(jié)構(gòu)分析(查看指標(biāo)構(gòu)成,評估結(jié)構(gòu)合理性)
案例:增值業(yè)務(wù)收入結(jié)構(gòu)分析(通信)
案例:物流費(fèi)用成本結(jié)構(gòu)分析(物流)
案例:中移動用戶群動態(tài)結(jié)構(gòu)分析
演練:財(cái)務(wù)領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)瀑布圖、財(cái)務(wù)收支的變化瀑布圖
趨勢分析(發(fā)現(xiàn)事物隨時(shí)間的變化規(guī)律)
案例:破解零售店銷售規(guī)律
案例:手機(jī)銷量的淡旺季分析
案例:微信用戶的活躍時(shí)間規(guī)律
演練:發(fā)現(xiàn)客流量的時(shí)間規(guī)律
交叉分析(從多個(gè)維度的數(shù)據(jù)指標(biāo)分析)
演練:用戶性別+地域分布分析
演練:不同客戶的產(chǎn)品偏好分析
演練:不同學(xué)歷用戶的套餐偏好分析
演練:銀行用戶的違約影響因素分析
概率分布基礎(chǔ)—概率決策篇
問題:掌握隨機(jī)事件的規(guī)律性,利用概率來做最優(yōu)決策
基本概念
隨機(jī)事件與隨機(jī)變量
頻率與概率
概率分布及表示方式
離散型變量概率分布
伯努利分布
案例:產(chǎn)品質(zhì)量合格率
二項(xiàng)分布
案例:保費(fèi)設(shè)計(jì)與盈利分析
案例:設(shè)備維修方案設(shè)計(jì)
泊松分布
案例:最佳庫存量設(shè)計(jì)
案例:客服來電次數(shù)概率
案例:保險(xiǎn)賠付概率計(jì)算
連續(xù)型變量概率分布
均值分布
指數(shù)分布
案例:排隊(duì)時(shí)長評估
案例:來電時(shí)間間隔分析
案例:產(chǎn)品故障率及平均故障時(shí)間MTBF分布
案例:產(chǎn)品擔(dān)保期如何設(shè)計(jì)
正態(tài)分布
案例:產(chǎn)品銷售金額評估
其他常用分布
χ2分布
F分布
T分布
案例:營業(yè)廳客流趨勢分析
產(chǎn)品質(zhì)量評估—參數(shù)估計(jì)
抽樣估計(jì)基本概念
抽樣方式
抽樣估計(jì)的原理
大數(shù)據(jù)定律
中心極限定理
參數(shù)估計(jì)—點(diǎn)估計(jì)
案例:汽車油耗估計(jì)
案例:市場占有率估計(jì)
案例:產(chǎn)品壽命估計(jì)
參數(shù)估計(jì)—區(qū)間估計(jì)
均值區(qū)間估計(jì)
案例:灌裝液的灌裝量評估
案例:藥效評估
案例:設(shè)備穩(wěn)定性評估
案例:信用卡刷卡金額估計(jì)
方差區(qū)間估計(jì)
案例:配件長度波動性檢驗(yàn)
比例區(qū)間估計(jì)
案例:汽車占有率評估
案例:候選人獲勝率評估
抽樣誤差與樣本容量
產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)—假設(shè)檢驗(yàn)
問題:產(chǎn)品的壽命是多少?新營銷手段是否有效提升產(chǎn)品銷量?新的裝配方法能否提高產(chǎn)品質(zhì)量?兩種配方的效果是否有顯著差異?
假設(shè)檢驗(yàn)種類與作用
假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想
假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟
拒絕域檢驗(yàn)
顯著性檢驗(yàn)
均值檢驗(yàn)
案例:包裝機(jī)是否正常工作
案例:牛奶是否摻水檢驗(yàn)
案例:產(chǎn)品壽命合格性檢驗(yàn)
案例:焦慮指數(shù)評估
方差檢驗(yàn)
案例:銅絲的折斷力檢驗(yàn)
案例:電池壽命波動檢驗(yàn)
案例:車床精度檢驗(yàn)
比例檢驗(yàn)
案例:滿意度調(diào)查評估
差異性檢驗(yàn)—雙樣本檢驗(yàn)
獨(dú)立雙樣本假設(shè)檢驗(yàn)
均值差異檢驗(yàn)
案例:兩種催化劑效果檢驗(yàn)
案例:供應(yīng)商交付周期差異評估
案例:煙齡是否會導(dǎo)致膽固醇升高
方差差異檢驗(yàn)
案例:兩臺機(jī)器的穩(wěn)定性比較
配對雙樣本假設(shè)檢驗(yàn)
配對設(shè)計(jì)
配對雙樣本均值差異檢驗(yàn)
案例:施肥對幼苗成長影響
案例:基建螺旋柱長度估計(jì)值與實(shí)際值差異評估
結(jié)束:課程總結(jié)與問題答疑。
傅一航老師的其它課程
大數(shù)據(jù)建模大賽輔導(dǎo)實(shí)戰(zhàn)【課程目標(biāo)】本課程主要面向?qū)I(yè)人士的大數(shù)據(jù)建模競賽輔導(dǎo)需求(假定學(xué)員已經(jīng)完成Python建模及優(yōu)化--回歸篇/分類篇的學(xué)習(xí))。通過本課程的學(xué)習(xí),達(dá)到如下目的:熟悉大賽常用集成模型掌握模型優(yōu)化常用措施,掌握超參優(yōu)化策略掌握特征工程處理,以及對模型質(zhì)量的影響掌握建模工程管道類(Pipeline,ColumnTransformer)的使用【授
講師:傅一航詳情
大數(shù)據(jù)時(shí)代的精準(zhǔn)營銷【課程目標(biāo)】本課程從實(shí)際的市場營銷問題出發(fā),了解大數(shù)據(jù)在市場營銷領(lǐng)域的價(jià)值以及應(yīng)用。并對大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)進(jìn)行了介紹,通過從大量的市場營銷數(shù)據(jù)中分析潛在的客戶特征,挖掘客戶行為特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷,幫助市場營銷團(tuán)隊(duì)深入理解業(yè)務(wù)運(yùn)作,支持業(yè)務(wù)策略制定以及營銷決策。通過本課程的學(xué)習(xí),達(dá)到如下目的:了解大數(shù)據(jù)營銷內(nèi)容,掌握大數(shù)據(jù)在營銷中的應(yīng)用。
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大數(shù)據(jù)時(shí)代的精準(zhǔn)營銷【課程目標(biāo)】本課程從實(shí)際的市場營銷問題出發(fā),了解大數(shù)據(jù)在市場營銷領(lǐng)域的價(jià)值以及應(yīng)用。并對大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)進(jìn)行了介紹,通過從大量的市場營銷數(shù)據(jù)中分析潛在的客戶特征,挖掘客戶行為特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷,幫助市場營銷團(tuán)隊(duì)深入理解業(yè)務(wù)運(yùn)作,支持業(yè)務(wù)策略制定以及營銷決策。通過本課程的學(xué)習(xí),達(dá)到如下目的:了解大數(shù)據(jù)營銷內(nèi)容,掌握大數(shù)據(jù)在營銷中的應(yīng)用。
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大數(shù)據(jù)決策思維與商業(yè)模式創(chuàng)新,賦能企業(yè)增長【課程目標(biāo)】本課程主要幫助大家理解大數(shù)據(jù)的基本概念,著重探索大數(shù)據(jù)的本質(zhì),理解大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值,以及掌握實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值的三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié),大數(shù)據(jù)解決業(yè)務(wù)問題的六個(gè)步驟,然后聚焦大數(shù)據(jù)的七大核心思維,最后,再用案例說明了大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的應(yīng)用場景。大數(shù)據(jù)思維,讓決策更科學(xué)!讓管理更高效!讓營銷更精準(zhǔn)!通過本課程的學(xué)習(xí),達(dá)到如
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大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新【課程目標(biāo)】本課程主要幫助大家理解大數(shù)據(jù)的基本概念,著重探索大數(shù)據(jù)的本質(zhì),理解大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值,以及掌握實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值的三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié),大數(shù)據(jù)解決業(yè)務(wù)問題的六個(gè)步驟,然后聚焦大數(shù)據(jù)的七大核心思維,最后,再用案例說明了大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的應(yīng)用場景。大數(shù)據(jù)思維,讓決策更科學(xué)!讓管理更高效!讓營銷更精準(zhǔn)!通過本課程的學(xué)習(xí),達(dá)到如下目的:了解大數(shù)據(jù)基本
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講師:傅一航詳情
大數(shù)據(jù)挖掘工具:SPSSStatistics入門與提高【課程目標(biāo)】本課程為數(shù)據(jù)分析和挖掘的工具篇,本課程面向數(shù)據(jù)分析部等專門負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析與挖掘的人士,專注大數(shù)據(jù)挖掘工具SPSSStatistics的培訓(xùn)。IBMSPSS工具是面向非專業(yè)人士的高級的分析工具(挖掘工具),它提供大量的分析方法和分析模型,能夠解決更復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題,比如影響因素分析、客戶行為預(yù)測/精
講師:傅一航詳情
金融行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型實(shí)戰(zhàn)【課程目標(biāo)】本課程專注于金融行業(yè)的風(fēng)控模型,面向數(shù)據(jù)分析部等專門負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析與建模的人士。本課程的主要目的是,培養(yǎng)學(xué)員的大數(shù)據(jù)意識和大數(shù)據(jù)思維,掌握常用的數(shù)據(jù)分析方法和數(shù)據(jù)分析模型,并能夠用于對客戶行為作分析和預(yù)測,提升學(xué)員的數(shù)據(jù)分析綜合能力。通過本課程的學(xué)習(xí),達(dá)到如下目的:掌握數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)建模的基本過程和步驟掌握客戶行為分析中常用
講師:傅一航詳情
大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升實(shí)戰(zhàn)【課程目標(biāo)】本課程為高階課程,面向所有業(yè)務(wù)支撐部門及數(shù)據(jù)分析部門。本課程的主要目的是,幫助學(xué)員掌握一些業(yè)務(wù)專題挖掘模型,幫助學(xué)員建立對復(fù)雜業(yè)務(wù)問題的數(shù)據(jù)挖掘綜合能力。本課程具體內(nèi)容包括:數(shù)據(jù)挖掘流程,數(shù)據(jù)預(yù)處理用戶專題分析:用戶群劃分/客戶價(jià)值評估/客戶偏好分析/用戶行為預(yù)測產(chǎn)品專題分析:產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化、產(chǎn)品功能評估、產(chǎn)品最優(yōu)定
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