1.日常生產相關異常單據數據庫維護
2.根據生產需求以及其他銷售部門需求數據庫取數，K3 BOS制訂新表單并發(fā)布
1.利用Excel對公司銷售數據進行清洗，異常數據處理，并將清洗好的數據每日更新發(fā)布，以便公司使用和操作。
2.主要負責每日提取學員信息表，學員訂單信息表，交易額統(tǒng)計表，上課記錄表，根據運營，銷售部門的需求，提取客戶轉化率，成交金額，退學率，續(xù)課率等對應指標。
3.承接運營，銷售部門需求，利用AARRR,RFM等分析方法論對數據針對性分析，對數據進一步挖掘，對用戶價值進行分類，制作用戶畫像，以便對于用戶展開精細化運營活動。
1.統(tǒng)計治具每日生產情況，匯總生產數據，搭建生產指標體系，為生產部門制作日報周報，監(jiān)測生產情況并及時反饋異常保證日常生產順利進行
2.新產品產線架設期間提取每日治具測試數據，篩選關鍵測試項，對比分析測試數據，評估治具穩(wěn)定性，為測試部門以及供應商提供數據依據。
由于新產品產線架設引進新設備，應測試部門需求對治具產品測試時間，測試通過率，新增測試項平均測試數值等指標評測，判斷新設備生產效率情況。從數據庫提取數據，了解測試流程，獲取測試項指標，運用對比分析法，對比新老治具測試數據，利用Excel制作可視化圖表并整合成PPT報告。
分析用戶行為數據，衡量客戶續(xù)課率，深入了解用戶畫像以及行為偏好，挖掘出影響用戶續(xù)課的關鍵因素。從而更好的完善小助理輔助學員上課行為，作業(yè)監(jiān)督等，最終提高用戶續(xù)課率。
結論:根據用戶直播課的直播在線率，直播課回看率，作業(yè)提交率，對用戶續(xù)課率進行關系分析，最新發(fā)現作業(yè)提交率對用戶是否續(xù)課影響較大，且作業(yè)提交率大于80%都存在續(xù)課行為。
應運營與銷售部門需求分析公司2021年下半年直播平臺的客戶轉化率和銷售額兩個指標。根據數據庫中訂單數據，直播在線數據，產品加購收藏數據，微信通話等數據表，利用AARRR模型對用戶各個階段行為進行分析，計算各階段轉化率，制作BI數據看板。
