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珀菲特企業(yè)管理
Karen /鄭老師
KEY WORDS OF Corporate Training
參加對(duì)象:業(yè)務(wù)支撐部、運(yùn)營(yíng)分析部、數(shù)據(jù)分析部、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)部等對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析有較高要求的相關(guān)人員。
課程費(fèi)用:電話咨詢(含:講師費(fèi)、稅費(fèi)、教材費(fèi)、會(huì)務(wù)費(fèi)、拍攝費(fèi))
授課天數(shù):3 天
授課形式:內(nèi)訓(xùn)
聯(lián)系電話:400-008-4600;13382173255(Karen /鄭老師)
官網(wǎng):www.verocapadvisors.com
課程背景| Course Background
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(duì)復(fù)雜業(yè)務(wù)問(wèn)題的數(shù)據(jù)挖掘綜合能力。
課程收益| Program Benefits
熟悉數(shù)據(jù)挖掘的標(biāo)準(zhǔn)過(guò)程,熟悉每個(gè)步驟的具體操作。
掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理的任務(wù),熟練使用SPSS工具完成預(yù)處理。
熟練掌握常用的業(yè)務(wù)專題分析模型:
學(xué)會(huì)做市場(chǎng)客戶細(xì)分,劃分客戶群
學(xué)會(huì)實(shí)現(xiàn)客戶價(jià)值評(píng)估
學(xué)會(huì)產(chǎn)品功能設(shè)計(jì)與新產(chǎn)品銷量預(yù)測(cè)
熟悉產(chǎn)品定價(jià)策略,尋找產(chǎn)品最優(yōu)定價(jià)
熟悉精準(zhǔn)推薦策略,學(xué)會(huì)精準(zhǔn)推薦產(chǎn)品
掌握信用評(píng)分卡的模型構(gòu)建
課程大綱| Course Outline
數(shù)據(jù)挖掘流程—挖掘步驟篇
數(shù)據(jù)挖掘概述
數(shù)據(jù)挖掘的標(biāo)準(zhǔn)流程(CRISP-DM)
商業(yè)理解
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
數(shù)據(jù)理解
模型建立
模型評(píng)估
模型應(yīng)用
案例:客戶流失預(yù)測(cè)及客戶挽留
數(shù)據(jù)集概述
SPSS工具介紹
數(shù)據(jù)挖掘常用模型
數(shù)據(jù)挖掘流程—數(shù)據(jù)預(yù)處理
如何整理數(shù)據(jù),了解數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理?
數(shù)據(jù)預(yù)處理的四大任務(wù)
數(shù)據(jù)集成:多個(gè)數(shù)據(jù)集合并
數(shù)據(jù)清洗:異常值的處理
樣本處理:樣本篩選、樣本抽樣、樣本平衡
變量處理:變量變換、變量派生、變量精簡(jiǎn)
數(shù)據(jù)集成(數(shù)據(jù)集合并)
樣本追加(添加數(shù)據(jù)行):橫向合并
變量合并(添加變量列):縱向合并
數(shù)據(jù)清洗(異常數(shù)據(jù)處理)
取值范圍限定
重復(fù)值處理
無(wú)效值/錯(cuò)誤值處理
缺失值處理
離群值/極端值處理
數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估
樣本處理:行處理
樣本篩選:指定條件篩選指定樣本集(減少樣本數(shù)量)
樣本抽樣:隨機(jī)抽取部分樣本集(減少樣本數(shù)量)
樣本平衡:正反樣本比例均衡
變量處理:列處理
變量變換:原變量取值更新,比如標(biāo)準(zhǔn)化
變量派生:根據(jù)舊變量生成新的變量
變量精簡(jiǎn):變量刪除/降維,減少變量個(gè)數(shù)
類型轉(zhuǎn)換:數(shù)據(jù)類型的相互轉(zhuǎn)換
變量精簡(jiǎn)/變量降維常用方法
常用降維方法
如何確定降維后變量個(gè)數(shù)
特征選擇:選擇重要變量,剔除不重要變量
基于變量本身特征來(lái)選擇屬性
基于數(shù)據(jù)間的相關(guān)性來(lái)選擇屬性
利用IV值篩選
基于信息增益來(lái)選擇屬性
因子合并:將多個(gè)變量進(jìn)行合并
PCA主成分分析
判別分析
類型轉(zhuǎn)換
因子合并/主成分分析
因子分析的原因
因子個(gè)數(shù)選擇原則
如何解讀因子含義
案例:提取影響電信客戶流失的主成分分析
數(shù)據(jù)探索性分析
演練:描述性分析(頻數(shù)、描述、探索、分類匯總)
數(shù)據(jù)可視化
演練:各種圖形繪制
市場(chǎng)細(xì)分模型—聚類模型篇
問(wèn)題:我們的客戶有幾類?各類特征是什么?如何實(shí)現(xiàn)客戶細(xì)分,開發(fā)符合細(xì)分市場(chǎng)的新產(chǎn)品?如何提取客戶特征,從而對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行市場(chǎng)定位?
市場(chǎng)細(xì)分的常用方法
有指導(dǎo)細(xì)分
無(wú)指導(dǎo)細(xì)分
聚類分析
如何更好的了解客戶群體和市場(chǎng)細(xì)分?
如何識(shí)別客戶群體特征?
如何確定客戶要分成多少適當(dāng)?shù)念悇e?
聚類方法原理介紹
聚類方法作用及其適用場(chǎng)景
聚類分析的種類
K均值聚類
層次聚類
兩步聚類
K均值聚類(快速聚類)
案例:移動(dòng)三大品牌細(xì)分市場(chǎng)合適嗎?
演練:寶潔公司如何選擇新產(chǎn)品試銷區(qū)域?
演練:如何自動(dòng)評(píng)選優(yōu)秀員工?
演練:中國(guó)各省份發(fā)達(dá)程度分析,讓數(shù)據(jù)自動(dòng)聚類
層次聚類(系統(tǒng)聚類):發(fā)現(xiàn)多個(gè)類別
R型聚類與Q型聚類的區(qū)別
案例:中移動(dòng)如何實(shí)現(xiàn)客戶細(xì)分及營(yíng)銷策略
演練:中國(guó)省市經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況分析(Q型聚類)
演練:裁判評(píng)分的標(biāo)準(zhǔn)衡量,避免“黑哨”(R型聚類)
兩步聚類
客戶細(xì)分與PCA分析法
PCA主成分分析的原理
PCA分析法的適用場(chǎng)景
演練:利用PCA對(duì)汽車客戶群進(jìn)行細(xì)分
演練:如何針對(duì)汽車客戶群設(shè)計(jì)汽車
客戶價(jià)值評(píng)估—RFM模型篇
營(yíng)銷問(wèn)題:如何評(píng)估客戶的價(jià)值?不同的價(jià)值客戶有何區(qū)別對(duì)待?
如何評(píng)價(jià)客戶生命周期的價(jià)值
貼現(xiàn)率與留存率
評(píng)估客戶的真實(shí)價(jià)值
使用雙向表衡量屬性敏感度
變化的邊際利潤(rùn)
案例:評(píng)估營(yíng)銷行為的合理性
RFM模型(客戶價(jià)值評(píng)估)
RFM模型,更深入了解你的客戶價(jià)值
RFM模型與市場(chǎng)策略
RFM模型與活躍度分析
演練:“雙11”淘寶商家如何選擇價(jià)值客戶進(jìn)行促銷
演練:結(jié)合響應(yīng)模型,宜家IKE實(shí)現(xiàn)最大化營(yíng)銷利潤(rùn)
案例:重購(gòu)用戶特征分析
產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化—隨機(jī)效用理論
產(chǎn)品專題分析主要任務(wù)
產(chǎn)品設(shè)計(jì)分析
市場(chǎng)占有分析
累計(jì)銷量分析
定價(jià)策略分析
產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化(聯(lián)合分析法)
問(wèn)題:如何設(shè)計(jì)最優(yōu)的功能特征?
評(píng)估功能特征的重要性
評(píng)估功能特征的價(jià)值
案例:產(chǎn)品開發(fā)與設(shè)計(jì)分析
產(chǎn)品評(píng)估模型(隨機(jī)效用理論)
屬性重要性評(píng)估
市場(chǎng)占有率評(píng)估
產(chǎn)品價(jià)格彈性評(píng)估
評(píng)估產(chǎn)品的品牌價(jià)值
動(dòng)態(tài)調(diào)價(jià)(納會(huì)均衡價(jià)格)
案例:品牌價(jià)值與價(jià)格敏感度分析
案例:納什均衡價(jià)格
產(chǎn)品定價(jià)策略—最優(yōu)定價(jià)篇
營(yíng)銷問(wèn)題:產(chǎn)品如何實(shí)現(xiàn)最優(yōu)定價(jià)?套餐價(jià)格如何確定?采用哪種定價(jià)策略可達(dá)到利潤(rùn)最大化?
常見的定價(jià)方法
產(chǎn)品定價(jià)的理論依據(jù)
需求曲線與利潤(rùn)最大化
如何求解最優(yōu)定價(jià)
案例:產(chǎn)品最優(yōu)定價(jià)求解
如何評(píng)估需求曲線
價(jià)格彈性
曲線方程(線性、乘冪)
如何做產(chǎn)品組合定價(jià)
如何做產(chǎn)品捆綁/套餐定價(jià)
最大收益定價(jià)(演進(jìn)規(guī)劃求解)
避免價(jià)格反轉(zhuǎn)的套餐定價(jià)
案例:電信公司的寬帶、IPTV、移動(dòng)電話套餐定價(jià)
非線性定價(jià)原理
要理解支付意愿曲線
支付意愿曲線與需求曲線的異同
案例:雙重收費(fèi)如何定價(jià)(如會(huì)費(fèi)+按次計(jì)費(fèi))
階梯定價(jià)策略
案例:電力公司如何做階梯定價(jià)
數(shù)量折扣定價(jià)策略
案例:如何通過(guò)折扣來(lái)實(shí)現(xiàn)薄利多銷
定價(jià)策略的評(píng)估與選擇
案例:零售公司如何選擇最優(yōu)定價(jià)策略
航空公司的收益管理
收益管理介紹
如何確定機(jī)票預(yù)訂限制
如何確定機(jī)票超售數(shù)量
如何評(píng)估模型的收益
案例:FBN航空公司如何實(shí)現(xiàn)收益管理(預(yù)訂/超售)
產(chǎn)品推薦算法—推薦模型篇
問(wèn)題:購(gòu)買A產(chǎn)品的顧客還常常要購(gòu)買其他什么產(chǎn)品?應(yīng)該給客戶推薦什么產(chǎn)品最有可能被接受?
從搜索引擎到推薦引擎
常用產(chǎn)品推薦模型及算法
基于流行度的推薦
基于排行榜的推薦,適用于剛注冊(cè)的用戶
優(yōu)化思路:分群推薦
基于內(nèi)容的推薦CBR
關(guān)鍵問(wèn)題:如何計(jì)算物品的相似度
優(yōu)缺點(diǎn)
優(yōu)化:Rocchio算法、基于標(biāo)簽的推薦、基于興趣度的推薦
基于用戶的推薦
關(guān)鍵問(wèn)題:如何對(duì)用戶分類/計(jì)算用戶的相似度
算法:按屬性分類、RFM模型、PCA、聚類、按偏好分類、按地理位置
協(xié)同過(guò)濾的推薦
基于用戶的協(xié)同過(guò)濾
基于物品的協(xié)同過(guò)濾
冷啟動(dòng)的問(wèn)題
案例:計(jì)算用戶相似度、計(jì)算物品相似度
基于關(guān)聯(lián)分析的推薦
如何制定套餐,實(shí)現(xiàn)交叉/捆綁銷售
案例:啤酒與尿布、颶風(fēng)與蛋撻
關(guān)聯(lián)分析模型原理(Association)
關(guān)聯(lián)規(guī)則的兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)
支持度
置信度
關(guān)聯(lián)分析的適用場(chǎng)景
案例:購(gòu)物籃分析與產(chǎn)品捆綁銷售/布局優(yōu)化
案例:通信產(chǎn)品的交叉銷售與產(chǎn)品推薦
基于分類模型的推薦
其它推薦算法
LFM基于隱語(yǔ)義模型
按社交關(guān)系
基于時(shí)間上下文
多推薦引擎的協(xié)同工作
銀行信用評(píng)估—信用評(píng)分卡模型
信用評(píng)分卡模型簡(jiǎn)介
評(píng)分卡的關(guān)鍵問(wèn)題
信用評(píng)分卡建立過(guò)程
篩選重要屬性
數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化
建立分類模型
計(jì)算屬性分值
確定審批閾值
篩選重要屬性
屬性分段
基本概念:WOE、IV
屬性重要性評(píng)估
數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化
連續(xù)屬性最優(yōu)分段
計(jì)算屬性取值的WOE
建立分類模型
訓(xùn)練邏輯回歸模型
評(píng)估模型
得到字段系數(shù)
計(jì)算屬性分值
計(jì)算補(bǔ)償與刻度值
計(jì)算各字段得分
生成評(píng)分卡
確定審批閾值
畫K-S曲線
計(jì)算K-S值
獲取最優(yōu)閾值
案例:構(gòu)建銀行小額貸款的用戶信用模型
結(jié)束:課程總結(jié)與問(wèn)題答疑。
講師背景| Introduction to lecturers
講師:傅一航
傅一航,華為系大數(shù)據(jù)專家。
計(jì)算機(jī)軟件與理論碩士研究生(研究方向:數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎)。在華為工作十年,五項(xiàng)國(guó)家專利,在華為工作期間獲得華為數(shù)項(xiàng)獎(jiǎng)項(xiàng),曾在英國(guó)、日本、荷蘭和比利時(shí)等海外市場(chǎng)做項(xiàng)目,對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)有深入的研究。
傅老師專注于大數(shù)據(jù)分析與挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等應(yīng)用技術(shù),以及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)部署解決方案。旨在將大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模應(yīng)用于行業(yè)及商業(yè)領(lǐng)域,解決行業(yè)實(shí)際的問(wèn)題。
1、讓管理更高效:將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于企業(yè)管理,用大數(shù)據(jù)探索企業(yè)發(fā)展規(guī)律和行業(yè)發(fā)展趨勢(shì),有效預(yù)判市場(chǎng)變化和需求,基于規(guī)律和預(yù)判來(lái)進(jìn)行管理決策,并實(shí)現(xiàn)組織架構(gòu)演變、人才新技能培養(yǎng)、生產(chǎn)流程優(yōu)化,以及服務(wù)效率提升,最終匹配市場(chǎng)未來(lái)的變化需要,提升企業(yè)管理效率。
2、讓決策更科學(xué):將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于運(yùn)營(yíng)決策,用大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)企業(yè)整體經(jīng)營(yíng)狀況,診斷運(yùn)營(yíng)問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn),找到業(yè)務(wù)短板,全面理解組織、產(chǎn)品、人員、營(yíng)銷、財(cái)務(wù)等要素間的相關(guān)性,實(shí)現(xiàn)企業(yè)資源的最優(yōu)化配置,提升科學(xué)決策能力。
3、讓營(yíng)銷更精準(zhǔn):將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于市場(chǎng)營(yíng)銷,解決營(yíng)銷中的用戶群細(xì)分和品牌定位,客戶價(jià)值評(píng)估,分析用戶需求,產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化,產(chǎn)品最優(yōu)定價(jià)等實(shí)際問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷和精準(zhǔn)推薦,以最小的營(yíng)銷成本實(shí)現(xiàn)最大化的營(yíng)銷效果。
傅老師目前致力于將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于通信、金融、電商、互聯(lián)網(wǎng)、制造業(yè)、政府等領(lǐng)域。傅老師的課程最大特色:實(shí)戰(zhàn)性強(qiáng)!“圍繞業(yè)務(wù)問(wèn)題+搭建分析框架+運(yùn)用分析方法+建立分析模型+熟悉分析工具+形成業(yè)務(wù)策略”。以商業(yè)目標(biāo)為起點(diǎn),基于實(shí)際的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景(明確目的),搭建全面系統(tǒng)的業(yè)務(wù)框架和分析維度(分析思路),選擇最合適的方法(分析方法),深入淺出的理論講解(分析模型),使用簡(jiǎn)單實(shí)用的工具操作(分析工具),對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行有效的解讀(數(shù)據(jù)可視化),最終形成具體的業(yè)務(wù)建議,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)分析/數(shù)據(jù)分析的閉環(huán)。
重思路:數(shù)據(jù)思維+分析框架;
重體系:分析維度+分析過(guò)程;
重實(shí)戰(zhàn):分析方法+分析模型+分析工具;
重落地:可視化+數(shù)據(jù)解讀+業(yè)務(wù)策略。
董事長(zhǎng)總經(jīng)理高管的課程:
《數(shù)字化戰(zhàn)略與商業(yè)變革》
《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及應(yīng)用創(chuàng)新》
《領(lǐng)導(dǎo)干部的大數(shù)據(jù)思維與決策》
大數(shù)據(jù)市場(chǎng)營(yíng)銷的課程:
《大數(shù)據(jù)時(shí)代的精準(zhǔn)營(yíng)銷》
《“數(shù)”說(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷分析實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
《市場(chǎng)營(yíng)銷大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》
《大數(shù)據(jù)助力市場(chǎng)營(yíng)銷與服務(wù)提升》
大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用類的課程:
《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升實(shí)戰(zhàn)》
《大數(shù)據(jù)建模與模型優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》
《大數(shù)據(jù)挖掘之SPSS工具入門與提高》
《金融行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模式實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》
大數(shù)據(jù)分析語(yǔ)言Python課程:
《Python開發(fā)基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》
《Python數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)戰(zhàn)》
《Python數(shù)據(jù)建模與模型優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)》
《Python數(shù)據(jù)挖掘?qū)n}分析》
《Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)》
《Python RPA辦公流程自動(dòng)化》
傅老師曾提供過(guò)培訓(xùn)咨詢服務(wù)的客戶遍及通信、金融、交通、制造、政府等行業(yè),其中包括中移動(dòng)、華為、施耐德、富士康、平安集團(tuán)、中國(guó)銀行、西部航空、廣州地鐵、東風(fēng)日產(chǎn)、廣州稅務(wù)、良品鋪?zhàn)印⒅幸辟惖?、埃森哲、海天集團(tuán)、正泰電器等公司和單位。
銀行/郵政/保險(xiǎn)/證券等金融行業(yè)培訓(xùn)客戶
中國(guó)銀行:《大數(shù)據(jù)變革與商業(yè)模式創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)時(shí)代的精準(zhǔn)營(yíng)銷》
中信銀行:《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》《Python風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)建模》
招商銀行:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》《數(shù)說(shuō)營(yíng)銷》《Python數(shù)據(jù)分析》
平安銀行:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》《數(shù)說(shuō)營(yíng)銷》《Python數(shù)據(jù)分析》
廣發(fā)銀行:《大數(shù)據(jù)下的精準(zhǔn)營(yíng)銷》《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
光大銀行:《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用》《大數(shù)據(jù)時(shí)代下的精準(zhǔn)營(yíng)銷》
交通銀行:《大數(shù)據(jù)時(shí)代的精準(zhǔn)營(yíng)銷》《數(shù)說(shuō)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)》
建設(shè)銀行:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
浦發(fā)銀行:《大數(shù)據(jù)時(shí)代下的精準(zhǔn)營(yíng)銷》
農(nóng)業(yè)銀行:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》《Python數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模》
民生銀行:《Python數(shù)據(jù)建模與模型優(yōu)化》
農(nóng)商行:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力》《Python數(shù)據(jù)分析》《Python數(shù)據(jù)建?!?
微眾銀行:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
廣東郵政:《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》《大數(shù)據(jù)建模與模型優(yōu)化》
廣西郵政:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
山東郵政:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
平安集團(tuán):《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
平安產(chǎn)險(xiǎn):《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》《大數(shù)據(jù)建模與優(yōu)化》
平安人壽:《大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)時(shí)代下的精準(zhǔn)營(yíng)銷》
平安醫(yī)保科技:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
天安財(cái)險(xiǎn):《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
中華人壽:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
太平洋保險(xiǎn):《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
廣電銀通:《大數(shù)據(jù)綜合能力提升》
安信證券:《大數(shù)據(jù)時(shí)代下的金融發(fā)展》
平安普惠:《Hadoop解決方案技術(shù)培訓(xùn)》
廣汽理匯:《大數(shù)據(jù)思維與數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)》
金融壹帳通:《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升實(shí)戰(zhàn)》
陸金所:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
中金所:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
馬上消費(fèi)金額:《數(shù)說(shuō)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)》
易鑫集團(tuán):《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
五礦經(jīng)易期貨:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
杭州銀貨通科技:《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展及應(yīng)用創(chuàng)新》
中郵金融科技:《Python基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)分析》
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制造行業(yè)培訓(xùn)客戶
施耐德:《大數(shù)據(jù)分析》《大數(shù)據(jù)挖掘》《大數(shù)據(jù)建模及優(yōu)化》
富士康:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
中冶賽迪:《Python數(shù)據(jù)分析》《Python數(shù)據(jù)建?!?
正泰電器:《大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)》《大數(shù)據(jù)建模及優(yōu)化》
海天集團(tuán):《大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)》《大數(shù)據(jù)思維與可視化》
ABB:《大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》
延峰海納川:《Python基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)分析》《Python數(shù)據(jù)建?!贰?/span>RAP辦公自動(dòng)化》
昌碩科技:《大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)》
村田電子:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
博西家用電器:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
深圳YKK吉田拉鏈:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
雅圖仕:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
索菲亞:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
沁園:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
浦林成山:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
翔路騰龍:《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及應(yīng)用創(chuàng)新》
泰科:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
萬(wàn)家樂(lè):《Python基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)分析》
億力機(jī)電:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
深圳大疆:《數(shù)說(shuō)營(yíng)銷》
一汽解放錫柴:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
通信/運(yùn)營(yíng)商行業(yè)培訓(xùn)客戶
華為技術(shù):《話務(wù)量預(yù)測(cè)與排班管理》
聯(lián)通研究院:《大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)建模優(yōu)化》《Python數(shù)據(jù)分析》
北京聯(lián)通:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》《數(shù)說(shuō)營(yíng)銷》《數(shù)據(jù)挖掘?qū)n}分析》
廣州電信:《大數(shù)據(jù)時(shí)代的精準(zhǔn)營(yíng)銷》
北京電信:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
香港電信:《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)》
上海電信:《渠道大數(shù)據(jù)分析與挖掘思路及方法》兩期
河北電信:《數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)下的大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升實(shí)戰(zhàn)》
南京電信:《大數(shù)據(jù)視圖支撐精準(zhǔn)化營(yíng)銷》
佛山電信:《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用培訓(xùn)》
泉州電信:《大數(shù)據(jù)挖掘、信息分析及應(yīng)用培訓(xùn)》
湖北聯(lián)通:《大數(shù)據(jù)分析與商業(yè)智能》
廣東聯(lián)通:《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)培訓(xùn)》兩期
江蘇聯(lián)通:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
吉林聯(lián)通:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升-中級(jí)》
烏魯木齊聯(lián)通:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
上海移動(dòng):《大數(shù)據(jù)分析與挖掘、建模及優(yōu)化》叁期
浙江移動(dòng):《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》
江蘇移動(dòng):《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷技能提升實(shí)戰(zhàn)》
深圳移動(dòng):《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
廣西移動(dòng):《大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)及在公司營(yíng)銷領(lǐng)域的應(yīng)用》
遼寧移動(dòng)2期:《數(shù)據(jù)分析方法與經(jīng)營(yíng)分析技巧》
泉州移動(dòng)3期:《數(shù)說(shuō)營(yíng)銷—市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析與挖掘應(yīng)用》
德陽(yáng)移動(dòng)2期:《大數(shù)據(jù)挖掘與建模優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》
浙江移動(dòng):《大數(shù)據(jù)產(chǎn)品營(yíng)銷能力提升》
四川移動(dòng):《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》
吉林移動(dòng):《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)》;
貴州移動(dòng):《“數(shù)”說(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
海南移動(dòng):《基于大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的用戶行為分析與精準(zhǔn)定位》
山東移動(dòng):《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
深圳移動(dòng):《大數(shù)據(jù)在行業(yè)內(nèi)外的應(yīng)用》
中國(guó)移動(dòng)終端公司:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升培訓(xùn)》
中山移動(dòng):《“數(shù)”說(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
東莞移動(dòng):《“數(shù)”說(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
成都移動(dòng):《數(shù)字化運(yùn)營(yíng)下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》
眉山移動(dòng)2期:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
云浮移動(dòng):《大數(shù)據(jù)挖掘和信息提煉專項(xiàng)培訓(xùn)》
陽(yáng)江移動(dòng):《小數(shù)據(jù)·大運(yùn)營(yíng)--運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的分析與挖掘》
德陽(yáng)移動(dòng):《電信運(yùn)營(yíng)商市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用典型案例》
陜西在線:《“數(shù)”說(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
四川在線:《“數(shù)”說(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
大連移動(dòng):《“數(shù)”說(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
內(nèi)蒙古移動(dòng):《大數(shù)據(jù)分析與Hadoop大數(shù)據(jù)解決方案》
貴州中移通信:《SPSS數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》
天翼愛音樂(lè):《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
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能源電力交通物流培訓(xùn)客戶
西部航空:《數(shù)字化運(yùn)營(yíng)下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用培訓(xùn)》
貴賓公司:《市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)的分析》
海南航空:《利用大數(shù)據(jù)營(yíng)銷提升航線收益》
南方航空:《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)》
深圳公交集團(tuán):《大數(shù)據(jù)與智慧交通》
東風(fēng)日產(chǎn):《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》
柳州上汽五菱:《大數(shù)據(jù)下的精準(zhǔn)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)》
東風(fēng)商用:《數(shù)說(shuō)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)》
東風(fēng)出行:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
廣州地鐵:《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)》兩期
富維江森:《數(shù)字化運(yùn)營(yíng)下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用培訓(xùn)》
保時(shí)捷:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)》
忻州供電局:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
延長(zhǎng)殼牌:《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》
寶雞國(guó)電:《大數(shù)據(jù)分析與挖掘》兩期
寧夏國(guó)電:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》兩期
云南電網(wǎng):《大數(shù)據(jù)時(shí)代下的精準(zhǔn)營(yíng)銷》
天津國(guó)電:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
上海城投水務(wù):《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
深圳水務(wù):《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
中海油:《大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)》
神南礦業(yè):《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與應(yīng)用創(chuàng)新》
珠海港興:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
神南礦業(yè):《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與應(yīng)用創(chuàng)新》
安能物流:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
順豐速運(yùn):《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》《數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)》
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直銷/零售/電商/互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)培訓(xùn)客戶
良品鋪?zhàn)樱骸?/span>大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》兩期
周大福:《大數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)培訓(xùn)》
新時(shí)代:《問(wèn)題的挖掘、分析—數(shù)據(jù)分析技巧》兩期培訓(xùn)
深圳欣盛商:《電商大數(shù)據(jù)分析》
無(wú)限極:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》兩期
歐萊雅:《Python根因分析與預(yù)測(cè)》
玫琳凱:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)》
上海找鋼網(wǎng):《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
頂新國(guó)際:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
華潤(rùn)集團(tuán):《大數(shù)據(jù)時(shí)代下的精準(zhǔn)營(yíng)銷》
壹藥網(wǎng):《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
其他行業(yè)部分培訓(xùn)客戶
埃森哲:《Python基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)分析》《Python數(shù)據(jù)分析與可視化》《RAP流程自動(dòng)化化》
嶺南集團(tuán):《大數(shù)據(jù)時(shí)代下的精準(zhǔn)營(yíng)銷》
贛州監(jiān)獄:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》叁期
貴州中煙:《互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代的大數(shù)據(jù)思維》
廣州稅務(wù):《大數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)》叁期
西部數(shù)據(jù):《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
文思海輝:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
內(nèi)蒙古社科聯(lián):《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
深圳會(huì)展中心:《大數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用創(chuàng)新》
重慶國(guó)際復(fù)材:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
挑戰(zhàn)牧業(yè):《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
廣東立白:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
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Service Procedure
Service Advantages
我們擁有幾百家各類企業(yè)的項(xiàng)目咨詢基礎(chǔ)、多行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)、多年的行業(yè)經(jīng)驗(yàn),并對(duì)企業(yè)進(jìn)行深度研究和剖析,總結(jié)出一系列深入的觀點(diǎn)和經(jīng)驗(yàn)。
我們的咨詢方案的設(shè)計(jì)過(guò)程秉承“知行合一”的理念,既具備理論知識(shí),又重視項(xiàng)目的實(shí)操性。經(jīng)過(guò)多年的經(jīng)驗(yàn),我們積累了豐富的案例庫(kù),涉及18個(gè)領(lǐng)域,近千個(gè)案例,并將案例與咨詢項(xiàng)目完美結(jié)合。
我們的咨詢團(tuán)隊(duì)分布于各大領(lǐng)域,擁有多年的業(yè)內(nèi)從業(yè)經(jīng)驗(yàn),具備豐富的企業(yè)管理實(shí)操經(jīng)驗(yàn)。在定制咨詢方案前,我們會(huì)為客戶匹配多位業(yè)內(nèi)咨詢師,供客戶進(jìn)行比對(duì)選擇,根據(jù)客戶需求及問(wèn)題,定制化地設(shè)計(jì)咨詢方案,確保項(xiàng)目的順利進(jìn)行。
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