呼叫中心绩效管理与数据分析教学大纲

《数据分析方法与软件》课程教学大纲

课程类型： 选修 课程代码： 课程总学时：64 总学分： 2 实验课程性质： 非独立 课程实验学时： 32 实验学分： 课程类别：专业课 适用专业： 计信本

开课时间： 04 年级 6 学期 开课单位： 计算机学院 大纲执笔人： 彭平 大纲审定人： 一、实验课程名称：

数据分析方法（Methods of Data Analysis with software） 二、课程简介

数据分析是分析和处理数据的理论和方法，从中获取有用的信息。数据作为

信息的重要载体在当今信息化社会扮演着重要的角色。信息与计算科学专业则主要研究信息技术的核心基础与运用现代计算机工具高效求解科学与工程问题的数学理论与方法。基于这一专业定位，信息与计算科学可包括信息科学与科学计算两个大的方向。而信息科学可以理解为“有关信息获取、信息传输、信息处理与信息控制基础的科学”。数据分析正是信息科学的重要专业基础课程。 三、适用专业与学时学分：

1．信息与计算科学 课程总学时：64；总学分：4实验32学时 四、教学目的和内容要求

通过本课程的学

《云计算与大数据分析》教学大纲

课程编号：1208137 编写人： 刘志明

开课学期：春季学期 开课单位：计算机科学与技术学院 课程中文名称：云计算与大数据分析

课程英文名称：Introduction to Modern Systems Engineering

主讲教师：刘志明 教授 总学时：32， 其中：理论 24学时 实验：8学时 学分： 2学分 课程性质：非学位课 考核方式：考查 先修课程：操作系统、数据库原理、面向对象程序设计

一、课程教学目的（说明本课程与专业培养目标、研究方向、培养要求）与要求（限300字）：

云计算和大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革,已经成为IT行业主流技术。云计算通过分布式操作系统、虚拟化、并行计算、弹性计算、效用计算等关键技术，为大数据提供了基础物理平台，大数据是落地的云，技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术，包括数据采集、海量数据存储、非关系型数据管理、数据挖掘、数据可视化以及智能分析技术如模式识别、自然语言理解、应用知识库等。

本课程为计算机、软件工程硕士生开设的一门专业选修课程，主要学习云计算和大数据处理的相关原理和技术，结合核

《Excel商务数据分析与应用》

教学大纲

一、课程信息

课程名称：Excel商务数据分析与应用

课程类别：专业基础课

课程性质：必修

计划学时：60

计划学分：3

先修课程：无

适用专业：本书可作为高等院校电子商务方向相关专业及电子商务技能培训班的学习教材。

课程负责人：

二、课程简介

本书以Excel在电商运营商务数据分析中的实际应用为主线，主要从电商卖家自身、商品、顾客、进销存管理、竞争对手，以及行业状况等方面对商务数据分析进行了深入讲解。

本书分为10章，主要内容包括：商务数据分析与应用基础、使用Excel管理店铺信息、商品销售情况管理、买家购买情况分析与评估、商品销售情况统计与分析、商品采购成本分析与控制、商品库存数据管理与分析、畅销商品统计与分析、竞争对手与行业状况分析，以及销售市场预测分析等。

三、课程教学要求

注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。

四、课程教学内容

五、考核要求及成绩评定

注：此表中内容为该课程的全部考核方式

呼叫中心绩效管理

呼叫中心绩效管理要结合所在公司的呼叫中心工作内容及公司长远发展目标来制定，我们可以把呼叫中心绩效管理分为3个部分，可以将它分为基层员工，基层管理人员与高层决策管理者，对于这三个呼

叫中心工作模块，制定相应的绩效考核，并在之间建立密切关联项，起到良好的薪酬管理目的。

基层员工绩效考核标准：

对于外呼营销座席代表来讲，合理的绩效设置是对基层座席人员的有效激励手段，岗位绩效管理部分可以分为话务指标、质量指标与日常管理指标，相对于呼入型呼叫中心，效能指标就没有作用。

话务指标指坐席代表在单位时间内完成的电话服务个数，一般计算单位为月，管理人员可以结合自

身管理特点进行指标分解，以完成有效管理和数据的及时跟进。

１、话务考核指标

话务量指标＝（电话呼出（呼入）个数－处理客户投诉个数） / 单位话务指标 * 100% 其中的客诉部分要结合公司情况考虑客户投诉及处理客户投诉工作给坐席人员带来的绩效考核影

响，以一个坐席月单位话务指标考核５０００通电话为例，实行首问负责制的呼叫中心坐席人员在正常提供营销服务的同时可能会在一个月的时间里受理５００个客户二次咨询与客户问题投诉，那么减去这一部分的话务数量就可见至关重要的，这样可以有效的提升

《绩效管理》教学大纲

（理论课程）

开课院（部）：工商管理学院 课程编号：010312 课程类型：专业必修课 理论教学学时：33（总学时：48） 学分：3 适用专业：人力资源管理本科专业 先修课程：组织行为学、人力资源管理

一、课程简述

本课程是人力资源管理专业的一门应用性很强的必修专业课程。本课程涉及到诸如经济学、管理学等多个学科的理论。绩效管理分两个层次，组织的绩效管理和员工个人的绩效管理。组织的绩效管理主要研究如何对企业的绩效进行管理。员工绩效管理主要研究如何通过对员工的绩效进行管理来最大可能的提高员工的绩效，从而提高整个组织的绩效，进而有效的达成组织的整体目标。通过对绩效管理的学习，要求学生对绩效管理有一个全面、系统的掌握，并应对国内外发展与现状有所认识。为学生以后在相应领域工作或研究奠定一个较为扎实的知识基础。具备从事绩效管理的能力，为学生将来从事绩效管理以及其它管理工作打下一个良好的专业基础。

二、课程要求 1、教学方法

要求任课教师具有系统而扎实的绩效管理及人力资源管理理论知识和较丰富的课堂教学经验，应通过深入浅出的讲解，并辅以课堂讨论、案例分析等互动

管理数据分析实验教程

第1章 财务会计模型 孙梦楠

会计为管理者提供信息，会计的目标是帮助管理者制定经济活动的决策。

1.1 会计凭证概述

会计要真实、准确、及时、完整地反映各单位的经济活动，就必须按照一定的格式填制会计凭证，并按照严格的程序审核、处理会计凭证。

1.1.1 会计凭证

会计凭证是记录经济业务、明确经济责任的书面证明，是登记账簿的重要依据。 会计凭证一般分为原始凭证和记账凭证两类，在实际工作中一般采用通用记账凭证格式。

1.1.2 记账凭证的填制

记账凭证填制的程序是：首先审核原始凭证；其次，根据原始凭证或原始凭证汇总表中所记录的经济业务内容，按照会计制度的规定，运用复式记账原理，确定应借、应贷的会计科目和金额；再次，填制记账凭证；最后，将填制好的记账凭证交由审核人员进行审核，审核通过后作为登记账簿的依据。

1.2 上机一 财务会计模型（一）

一、实验目的

1．掌握记账凭证模板的修改方法 2．学习记账凭证的填制方法

二、实验内容

1．记账凭证模板的修改：自动生成合计；函数校验；单元格内容的保护；保存记账凭证模板

2．记账凭证的填制：复制工作表；填制经济业务的会计分录

三、操作指导

1．记账凭证模板的修改

服装销售数据分析原则

253法则

很多时候，都会矛盾？！

款式太多，不知该重点推介销售哪些款才好？款式太少又不能满足客户需

求，多了又照顾不过来,造成销售没有重心!

不知道该在什么时候，实行什么样的定价策略组合?要不要打不打折呢？

打几折呢？在什么时候打折呢？。

要做促销，可以拿多少款呢？什么时候做好？

特价活动应该拿哪些款？要不要做特价？特价做到什么价格才合适？ 做个简单的试算，假如总额为10000万的服装，20%正常销售，50%促销，30%

特卖：

20/80法则

任何时候，20%左右的款会产生80%的销售业绩！ 80%的款式只产生20%的销售业绩！

也就是说只有20%左右的款会是畅销款。

所以，终端销售如何管理好货品，找出其中20%的款，并让其产生80%的销售，是终端货品管理的重点。

从表中可看出： 1、 加盟商综合毛利率为14%，厂家综合毛利率为13%； 2、 销售时，可以通过一定的结构式定价组合，来实现有效销售； 3、 只要抓住20%的的重点款，其他，每销售多一件，就会产生多一份利润； 4、 产生任何库存

都会削弱利润水平；

现把以上试算，进行结构变换：

从以上二表试算可以看出： 1、20%的款式，是

产生价值的主要货品；如何卖好20

《数据挖掘》课程教学大纲

课程名称：数据挖掘 课程编号：11630603 英文课程名称：Discrete Mathematics 适用专业：软件工程本科专业；

总学时数：45 学分数：4

理论教学时数：41 实验 (实践)教学时数：4 执笔者：赵曦 编写日期：2012.2

一、课程性质和目的

数据挖掘技术经过十几年的发展，已经取得一些重要成果，特别是在基本概念、基本原理、基本算法等方面发展的越来越清晰。因此，现在开设此课程具备基本的技术条件。本课程以介绍基本概念和基本算法为主，以前沿问题的讨论与探索为辅，其目的是为学生将来研究和学习提供知识储备。

数据挖掘作为高级数据处理和分析技术，其目的是通过本课程学习让学生了解信息处理技术的发展方向以及数据挖掘技术本身的概念、原理和方法。

二、课程教学内容、要求及学时分配

（一）第1张 绪论（2学时）

本章作为绪论，其目的是让学生对数据挖掘技术有一个总体

《数据挖掘》课程教学大纲

课程名称：数据挖掘 课程编号：11630603 英文课程名称：Discrete Mathematics 适用专业：软件工程本科专业；

总学时数：45 学分数：4

理论教学时数：41 实验 (实践)教学时数：4 执笔者：赵曦 编写日期：2012.2

一、课程性质和目的

数据挖掘技术经过十几年的发展，已经取得一些重要成果，特别是在基本概念、基本原理、基本算法等方面发展的越来越清晰。因此，现在开设此课程具备基本的技术条件。本课程以介绍基本概念和基本算法为主，以前沿问题的讨论与探索为辅，其目的是为学生将来研究和学习提供知识储备。

数据挖掘作为高级数据处理和分析技术，其目的是通过本课程学习让学生了解信息处理技术的发展方向以及数据挖掘技术本身的概念、原理和方法。

二、课程教学内容、要求及学时分配

（一）第1张 绪论（2学时）

本章作为绪论，其目的是让学生对数据挖掘技术有一个总体

河北经贸大学课程水平认定 《数据挖掘》学习大纲

课程名称 总 学 时 适用专业

数据挖掘 32学时 统计学 课程类型 学 分 开课单位 必修课 2学分 数统学院 一、学习性质

《数据挖掘》是大数据背景下现代统计数据分析不可缺少的重要工具。通过本课程的学习，培养学生的数据分析技能，熟悉和掌握大数据信息提取与结果分析，培养适应社会数据分析岗位需求的专业人才。

二、学习目的

本课程目的主要是让学生在学习期间掌握数据挖掘理论以及如何用数据挖掘来解决实际问题，了解某个数据挖掘解决方案对特定问题是否切实可行，学习知识发现的过程，利用基本的统计和非统计技术评估数据挖掘对话的结果等。

三、学习要求

重点掌握几种数据挖掘策略及每种策略的适用时机；如何通过几种数据挖掘技术建立模型来解决问题。

四、课程内容与学时分配

课程内容与学时分配 学时分配 课 程 内 容 自学 第一章 引言 第二章 数据预处理 第三章 分类和预测 第四章 复杂类型数据的挖掘 第五章 数据挖掘的应用和发展趋势

2 2 4 4 2 自学研讨调研 2 2 8 4 2 五、课程考核和成绩评定

课程考核为闭卷考试。

成绩评定：考试成绩实行百分制，其中基础知识测试题的分值掌握在40