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珀菲特企業(yè)管理
Karen /鄭老師
KEY WORDS OF Corporate Training
參加對象：系統(tǒng)支撐、市場營銷部、運營分析部相關(guān)技術(shù)及應(yīng)用人員。
課程費用：電話咨詢（含：講師費、稅費、教材費、會務(wù)費、拍攝費）
授課天數(shù)：2-4 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
微信咨詢：Karen（注明來意）
課程背景| Course Background
這是一個互聯(lián)的世界，點與點的數(shù)據(jù)的交換，線與線的信息的連接。如何理解你所看到的數(shù)據(jù)？如何探索數(shù)據(jù)的模式？如何尋找數(shù)據(jù)間的相關(guān)性？如何從你所有的數(shù)據(jù)中去挖掘商業(yè)機會？一切等待思考和解答……
本課程從實際的市場營銷問題出發(fā)，構(gòu)建數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘模型，以解決實際的商業(yè)問題。并對大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)進行了全面的介紹，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，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，幫助市場營銷團隊深入理解業(yè)務(wù)運作，支持業(yè)務(wù)策略制定以及運營決策。
課程收益| Program Benefits
1、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。
2、了解基本的營銷理論，并學(xué)會基于營銷理念來展開大數(shù)據(jù)分析。
3、熟悉數(shù)據(jù)挖掘的標(biāo)準(zhǔn)過程，掌握常用的數(shù)據(jù)挖掘方法。
4、熟悉Excel數(shù)據(jù)分析工具，能夠利用Excel和SPSS軟件解決實際的營銷問題（比如定價/因素影響/預(yù)測/客戶需求/客戶價值/市場細分等）。
課程大綱| Course Outline
第一部分：大數(shù)據(jù)核心理念
問題：大數(shù)據(jù)的核心價值是什么？大數(shù)據(jù)是怎樣用于業(yè)務(wù)決策？
1、大數(shù)據(jù)時代：你缺的不是一堆方法，而是大數(shù)據(jù)思維
2、大數(shù)據(jù)是探索事物發(fā)展和變化規(guī)律的工具
3、一切不以解決業(yè)務(wù)問題為導(dǎo)向的大數(shù)據(jù)都是耍流氓
4、大數(shù)據(jù)的核心能力
發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)運行規(guī)律及問題
探索業(yè)務(wù)未來發(fā)展趨勢
5、從案例看大數(shù)據(jù)的核心本質(zhì)
用趨勢圖來探索產(chǎn)品銷量規(guī)律
從谷歌的GFT產(chǎn)品探索用戶需求變化
從美國總統(tǒng)競選看大數(shù)據(jù)對選民行為進行分析
從大數(shù)據(jù)炒股看大數(shù)據(jù)如何探索因素的相關(guān)性
6、認識大數(shù)據(jù)分析
什么是數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析的三大作用
常用分析的三大類別
案例：喜歡賺“差價”的營業(yè)員（用數(shù)據(jù)管理來識別）
7、數(shù)據(jù)分析需要什么樣的能力
懂業(yè)務(wù)、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈現(xiàn)
8、大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)的四層結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層、數(shù)據(jù)模型層、業(yè)務(wù)模型層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層
9、大數(shù)據(jù)分析的兩大核心理念
10、大數(shù)據(jù)分析面臨的常見問題
不知道分析什么（分析目的不明確）
不知道怎樣分析（缺少分析方法）
不知道收集什么樣的數(shù)據(jù)（業(yè)務(wù)理解不足）
不知道下一步怎么做（不了解分析過程）
看不懂?dāng)?shù)據(jù)表達的意思（數(shù)據(jù)解讀能力差）
擔(dān)心分析不夠全面（分析思路不系統(tǒng)）
第二部分：數(shù)據(jù)分析過程
1、數(shù)據(jù)分析的六步曲
2、步驟1：明確目的--理清思路
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
3、步驟2：數(shù)據(jù)收集—理清思路
明確收集數(shù)據(jù)范圍
確定收集來源
確定收集方法
4、步驟3：數(shù)據(jù)預(yù)處理—尋找答案
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
5、步驟4：數(shù)據(jù)分析--尋找答案
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
6、步驟5：數(shù)據(jù)展示--觀點表達
選擇恰當(dāng)?shù)膱D表
選擇合適的可視化工具
7、步驟6：報表撰寫--觀點表達
選擇報告種類
完整的報告結(jié)構(gòu)
8、數(shù)據(jù)分析的三大誤區(qū)
演練：如何用大數(shù)據(jù)來支撐手機精準(zhǔn)營銷項目
第三部分：大數(shù)據(jù)營銷概述
1、傳統(tǒng)營銷的困境與挑戰(zhàn)
2、營銷理論的變革
第一代：4P理論
第二代：4C理論
第三代：nPnC理論
3、大數(shù)據(jù)引領(lǐng)傳統(tǒng)營銷
4、大數(shù)據(jù)在營銷中的典型應(yīng)用
市場定位與客戶細分
客戶需求與產(chǎn)品設(shè)計
精準(zhǔn)廣告與精準(zhǔn)推薦
……
5、大數(shù)據(jù)營銷的基石：用戶畫像
6、客戶生存周期中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用
第四部分：統(tǒng)計分析方法篇
問題：數(shù)據(jù)分析有什么方法可依?不同的方法適用解決什么樣的問題？
1、數(shù)據(jù)分析方法的層次
基本分析法（對比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢/…）
高級分析法（相關(guān)/方差/驗證/回歸/時序/…）
數(shù)據(jù)挖掘法（聚類/分類/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…）
2、基本分析方法及其適用場景
對比分析（查看數(shù)據(jù)差距）
演練：按性別、省份、產(chǎn)品進行分類統(tǒng)計
演練：如何提升用戶消費能力
分組分析（查看數(shù)據(jù)分布）
案例：銀行ATM柜員機現(xiàn)金管理分析（銀行）
案例：排班后面隱藏的貓膩
案例：通信運營商的流量套餐的合理性評估（通信）
演練：銀行用戶消費層次分析（銀行）
演練：呼叫中心接聽電話效率分析（呼叫中心）
演練：客服中心科學(xué)排班人數(shù)需求分析（客服中心）
演練：客戶年齡分布分析
結(jié)構(gòu)分析（評估事物構(gòu)成）
案例：用戶市場占比結(jié)構(gòu)分析
案例：物流費用占比結(jié)構(gòu)分析（物流）
案例：用戶收入結(jié)構(gòu)分析
案例：動態(tài)結(jié)構(gòu)分析
趨勢分析（發(fā)現(xiàn)變化規(guī)律）
案例：破解零售店銷售規(guī)律
案例：手機銷量的淡旺季分析
演練：發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品銷售的時間規(guī)律
交叉分析（多維數(shù)據(jù)分析）
演練：用戶性別+地域分布分析
演練：不同區(qū)域的產(chǎn)品偏好分析
演練：不同教育水平的業(yè)務(wù)套餐偏好分析
第五部分：用戶行為分析-思路篇
問題：數(shù)據(jù)分析思路是怎樣的？如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏？
1、數(shù)據(jù)分析的思路
從KPI指標(biāo)開始
從營銷/管理模型開始
2、常用分析思路模型
3、用戶消費行為分析（5W2H分析法）
WHY：原因
WHAT：產(chǎn)品
WHO：客戶
WHEN：時間
WHERE：區(qū)域/渠道
HOW：支付方式
HOW MUCH：價格
案例：用戶購買行為分析（5W2H）
第六部分：影響因素分析
營銷問題：哪些是影響市場銷量的關(guān)鍵因素？比如，產(chǎn)品在貨架上的位置是否對銷量有影響？價格和廣告開銷是如何影響銷量的？
風(fēng)險控制的關(guān)鍵因素有哪些？如何判斷？
1、相關(guān)分析（因素影響的相關(guān)性分析，相關(guān)程度計算）
相關(guān)系數(shù)
解讀相關(guān)系數(shù)
案例：體重與腰圍的相關(guān)分析
案例：推廣費用與銷售金額的相關(guān)分析
演練：家庭生活開支的相關(guān)分析
2、方差分析（影響關(guān)鍵因素分析，影響因素組合分析）
方差分析模型及適用場景
單因素分析/多因素分析
案例：終端陳列位置對銷量的影響分析
案例：廣告形式、地區(qū)對銷量的影響因素分析
3、列聯(lián)分析（影響關(guān)鍵因素分析）
交叉表與列聯(lián)表
卡方檢驗的原理
案例：套餐類型與客戶流失是否有關(guān)系？
第七部分：銷量預(yù)測分析
營銷問題：如何預(yù)測未來的產(chǎn)品銷量？如果產(chǎn)品跟隨季節(jié)性變動，該如何預(yù)測？新產(chǎn)品上市，如果評估銷量上限及銷售增速？
1、銷量預(yù)測與市場預(yù)測模型介紹
時序預(yù)測
回歸模型
季節(jié)性預(yù)測（相加/相乘模型）
產(chǎn)品預(yù)測（珀爾曲線/龔鉑茲曲線）
2、回歸模型
回歸模型用于因素影響判斷
回歸模型原理及適用場景
解讀回歸方程的五步法
案例：營銷費用預(yù)算分析（推廣費用與銷售額的回歸分析）
3、尋找最佳回歸擬合線來判斷和預(yù)測（模型優(yōu)化思路）
如何判斷是否可以用回歸分析來作預(yù)測
如何判斷線性回歸的預(yù)測準(zhǔn)確性
如何判斷自變量對目標(biāo)變量是否有顯著影響
如何處理異常數(shù)據(jù)（殘差與異常值排除）
如何進行非線性關(guān)系檢驗
如何進行相互作用檢驗
如何檢驗誤差項
案例：汽車銷量預(yù)測分析
案例：工齡、性別與銷量的回歸分析
4、季節(jié)性預(yù)測模型
季節(jié)性回歸模型的參數(shù)
常用季節(jié)性預(yù)測模型（相加、相乘）
案例：美國航空旅客里程的季節(jié)性趨勢分析
案例：產(chǎn)品銷售季節(jié)性趨勢預(yù)測分析
5、S曲線與新產(chǎn)品銷量預(yù)測
如何評估銷量增長的拐點
珀爾曲線與龔鉑茲曲線
案例：如何預(yù)測產(chǎn)品的銷售增長拐點，以及銷量上限
6、自定義模型（如何利用規(guī)劃求解進行自定義模型）
案例：如何對客流量進行建模及模型優(yōu)化
第八部分：客戶行為預(yù)測
問題：如何評估客戶購買產(chǎn)品的可能性？如何預(yù)測客戶的購買行為？如何提取某類客戶的典型特征？如何向客戶精準(zhǔn)推薦產(chǎn)品或業(yè)務(wù)？
1、分類模型概述
2、常見分類預(yù)測模型
3、邏輯回歸模型
邏輯回歸模型原理及適用場景
邏輯回歸種類：二元/多元邏輯回歸
如何解讀邏輯回歸方程
案例：如何評估用戶是否會購買某產(chǎn)品（二元邏輯）
消費者品牌選擇模型分析
案例：品牌選擇模型分析，你的品牌適合哪些人群？（多元邏輯）
4、分類決策樹
問題：如何預(yù)測客戶行為？如何識別潛在客戶？
風(fēng)控：如何識別欠貸者的特征，以及預(yù)測欠貸概率？
客戶保有：如何識別流失客戶特征，以及預(yù)測客戶流失概率？
決策樹分類簡介
如何評估分類性能？
案例：美國零售商（Target）如何預(yù)測少女懷孕
案例：商場酸奶購買用戶特征提取
案例：客戶流失預(yù)警與客戶挽留
案例：識別拖欠銀行貨款者的特征，避免不良貨款
案例：識別電信詐騙者嘴臉，讓通信更安全
第九部分：市場細分模型篇
問題：我們的客戶有幾類？各類特征是什么？如何實現(xiàn)客戶細分，開發(fā)符合細分市場的新產(chǎn)品？如何提取客戶特征，從而對產(chǎn)品進行市場定位？
1、市場細分的常用方法
有指導(dǎo)細分
無指導(dǎo)細分
2、聚類分析
如何更好的了解客戶群體和市場細分？
如何識別客戶群體特征？
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景
聚類分析的種類
K均值聚類（快速聚類）
案例：移動三大品牌細分市場合適嗎？
演練：寶潔公司如何選擇新產(chǎn)品試銷區(qū)域？
演練：如何評選優(yōu)秀員工？
演練：中國各省份發(fā)達程度分析，讓數(shù)據(jù)自動聚類
層次聚類（系統(tǒng)聚類）：發(fā)現(xiàn)多個類別
R型聚類與Q型聚類的區(qū)別
案例：中移動如何實現(xiàn)客戶細分及營銷策略
演練：中國省市經(jīng)濟發(fā)展情況分析（Q型聚類）
演練：裁判評分的標(biāo)準(zhǔn)衡量，避免“黑哨”（R型聚類）
兩步聚類
3、客戶價值評估與RFM模型
問題：如何評估客戶的價值？如何針對不同客戶采取不同的營銷策略？
RFM模型，更深入了解你的客戶價值
RFM的客戶細分框架理解
RFM模型與市場策略
RFM模型與活躍度
演練：“雙11”淘寶商家如何選擇客戶進行促銷
演練：結(jié)合響應(yīng)模型，宜家IKE實現(xiàn)最大化營銷利潤
第十部分：客戶價值分析
營銷問題：如何評估客戶的價值？不同的價值客戶有何區(qū)別對待？
1、如何評價客戶生命周期的價值
貼現(xiàn)率與留存率
評估客戶的真實價值
使用雙向表衡量屬性敏感度
變化的邊際利潤
案例：評估營銷行為的合理性
2、RFM模型（客戶價值評估）
RFM模型，更深入了解你的客戶價值
RFM模型與市場策略
RFM模型與活躍度分析
案例：客戶價值評估與促銷名單
案例：重購用戶特征分析
第十一部分：產(chǎn)品推薦模型篇
問題：購買A產(chǎn)品的顧客還常常要購買其他什么產(chǎn)品？應(yīng)該給客戶推薦什么產(chǎn)品最有可能被接受？
1、常用產(chǎn)品推薦模型
2、關(guān)聯(lián)分析
如何制定套餐，實現(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)則的兩個關(guān)鍵參數(shù)
a)支持度
b)置信度
關(guān)聯(lián)分析的適用場景
案例：購物籃分析與產(chǎn)品捆綁銷售/布局優(yōu)化
案例：理財產(chǎn)品的交叉銷售與產(chǎn)品推薦
3、協(xié)同過濾
第十二部分：客戶需求分析
營銷問題：如何評估客戶購買產(chǎn)品的可能性？或者說，影響客戶購買意向的產(chǎn)品關(guān)鍵特性是什么？
1、邏輯回歸模型
邏輯回歸模型原理及適用場景
評估客戶購買產(chǎn)品的概率
案例：雜志社訂閱模型
消費者品牌選擇模型分析
案例：品牌選擇模型分析，你的品牌適合哪些人群？
2、離散選擇分析
如何評估客戶購買產(chǎn)品的概率
如何指導(dǎo)產(chǎn)品開發(fā)？如何確定產(chǎn)品的重要特性
如何評估品牌價值
競爭下的產(chǎn)品動態(tài)調(diào)價
如何評估產(chǎn)品的價格彈性
案例：產(chǎn)品開發(fā)與設(shè)計分析
案例：品牌價值與價格敏感度分析
案例：納什均衡價格
第十三部分：客戶價值分析
營銷問題：如何評估客戶的價值？不同的價值客戶有何區(qū)別對待？
3、如何評價客戶生命周期的價值
貼現(xiàn)率與留存率
評估客戶的真實價值
使用雙向表衡量屬性敏感度
變化的邊際利潤
案例：評估營銷行為的合理性
4、RFM模型（客戶價值評估）
RFM模型，更深入了解你的客戶價值
RFM模型與市場策略
RFM模型與活躍度
案例：淘寶客戶價值評估與促銷名單
結(jié)束：課程總結(jié)與問題答疑。
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。
計算機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，五項國家專利，在華為工作期間獲得華為數(shù)項獎項，曾在英國、日本、荷蘭和比利時等海外市場做項目，對大數(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)實際的問題。
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，有效預(yù)判市場變化和需求，基于規(guī)律和預(yù)判來進行管理決策，并實現(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，最終匹配市場未來的變化需要，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)用于運營決策，用大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)企業(yè)整體經(jīng)營狀況，診斷運營問題和風(fēng)險，找到業(yè)務(wù)短板，全面理解組織、產(chǎn)品、人員、營銷、財務(wù)等要素間的相關(guān)性，實現(xiàn)企業(yè)資源的最優(yōu)化配置，提升科學(xué)決策能力。
3、讓營銷更精準(zhǔn)：將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于市場營銷，解決營銷中的用戶群細分和品牌定位，客戶價值評估，分析用戶需求，產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化，產(chǎn)品最優(yōu)定價等實際問題，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷和精準(zhǔn)推薦，以最小的營銷成本實現(xiàn)最大化的營銷效果。
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：實戰(zhàn)性強！“圍繞業(yè)務(wù)問題+搭建分析框架+運用分析方法+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，基于實際的業(yè)務(wù)應(yīng)用場景（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），使用簡單實用的工具操作（分析工具），對分析結(jié)果進行有效的解讀（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+分析過程；
重實戰(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)市場營銷的課程：
《大數(shù)據(jù)時代的精準(zhǔn)營銷》
《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷分析實戰(zhàn)與沙盤》
《市場營銷大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)培訓(xùn)》
《大數(shù)據(jù)助力市場營銷與服務(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戰(zhàn)》
《大數(shù)據(jù)建模與模型優(yōu)化實戰(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)險預(yù)測模式實戰(zhàn)培訓(xùn)》
大數(shù)據(jù)分析語言Python課程：
《Python開發(fā)基礎(chǔ)實戰(zhàn)培訓(xùn)》
《Python數(shù)據(jù)分析與可視化實戰(zhàn)》
《Python數(shù)據(jù)建模與模型優(yōu)化實戰(zhàn)》
《Python數(shù)據(jù)挖掘?qū)ｎ}分析》
《Python機器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)》
《Python RPA辦公流程自動化》
傅老師曾提供過培訓(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、華為、施耐德、富士康、平安集團、中國銀行、西部航空、廣州地鐵、東風(fēng)日產(chǎn)、廣州稅務(wù)、良品鋪子、中冶賽迪、埃森哲、海天集團、正泰電器等公司和單位。
銀行/郵政/保險/證券等金融行業(yè)培訓(xùn)客戶
中國銀行：《大數(shù)據(jù)變革與商業(yè)模式創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)時代的精準(zhǔn)營銷》
中信銀行：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》《Python風(fēng)險預(yù)測建?！?
招商銀行：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》《數(shù)說營銷》《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)說營銷》《Python數(shù)據(jù)分析》
廣發(fā)銀行：《大數(shù)據(jù)下的精準(zhǔn)營銷》《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)時代下的精準(zhǔn)營銷》
交通銀行：《大數(shù)據(jù)時代的精準(zhǔn)營銷》《數(shù)說營銷實戰(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)時代下的精準(zhǔn)營銷》
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?！?
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)建模》
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：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
平安產(chǎn)險：《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)用實戰(zhàn)》《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)時代下的精準(zhǔn)營銷》
平安醫(yī)?？萍迹骸洞髷?shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
天安財險：《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：《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)分析實戰(zhàn)》
金融壹帳通：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升實戰(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》
馬上消費金額：《數(shù)說營銷實戰(zhàn)》
易鑫集團：《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》
……
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)分析實戰(zhàn)》《大數(shù)據(jù)建模及優(yōu)化》
海天集團：《大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)》《大數(shù)據(jù)思維與可視化》
ABB：《大數(shù)據(jù)分析實戰(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辦公自動化》
昌碩科技：《大數(shù)據(jù)分析實戰(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》
萬家樂：《Python基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)分析》
億力機電：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
深圳大疆：《數(shù)說營銷》
一汽解放錫柴：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
通信/運營商行業(yè)培訓(xùn)客戶
華為技術(shù)：《話務(wù)量預(yù)測與排班管理》
聯(lián)通研究院：《大數(shù)據(jù)預(yù)測建模優(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)說營銷》《數(shù)據(jù)挖掘?qū)ｎ}分析》
廣州電信：《大數(shù)據(jù)時代的精準(zhǔn)營銷》
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)營銷實戰(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)化運營下的大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升實戰(zhàn)》
南京電信：《大數(shù)據(jù)視圖支撐精準(zhǔn)化營銷》
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》
烏魯木齊聯(lián)通：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
上海移動：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘、建模及優(yōu)化》叁期
浙江移動：《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實戰(zhàn)》
江蘇移動：《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷技能提升實戰(zhàn)》
深圳移動：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
廣西移動：《大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢及在公司營銷領(lǐng)域的應(yīng)用》
遼寧移動2期：《數(shù)據(jù)分析方法與經(jīng)營分析技巧》
泉州移動3期：《數(shù)說營銷—市場營銷數(shù)據(jù)分析與挖掘應(yīng)用》
德陽移動2期：《大數(shù)據(jù)挖掘與建模優(yōu)化實戰(zhàn)培訓(xùn)》
浙江移動：《大數(shù)據(jù)產(chǎn)品營銷能力提升》
四川移動：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》
吉林移動：《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)》；
貴州移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》
海南移動：《基于大數(shù)據(jù)運營的用戶行為分析與精準(zhǔn)定位》
山東移動：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
深圳移動：《大數(shù)據(jù)在行業(yè)內(nèi)外的應(yīng)用》
中國移動終端公司：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升培訓(xùn)》
中山移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》
東莞移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》
成都移動：《數(shù)字化運營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》
眉山移動2期：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
云浮移動：《大數(shù)據(jù)挖掘和信息提煉專項培訓(xùn)》
陽江移動：《小數(shù)據(jù)·大運營--運營數(shù)據(jù)的分析與挖掘》
德陽移動：《電信運營商市場營銷數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用典型案例》
陜西在線：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》
四川在線：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》
大連移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》
內(nèi)蒙古移動：《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)用實戰(zhàn)》
天翼愛音樂：《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)字化運營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用培訓(xùn)》
貴賓公司：《市場營銷數(shù)據(jù)的分析》
海南航空：《利用大數(shù)據(jù)營銷提升航線收益》
南方航空：《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷實戰(zhàn)》
深圳公交集團：《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)營銷實戰(zhàn)》
東風(fēng)商用：《數(shù)說營銷實戰(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)字化運營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用培訓(xùn)》
保時捷：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)》
忻州供電局：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
延長殼牌：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》
寶雞國電：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘》兩期
寧夏國電：《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)時代下的精準(zhǔn)營銷》
天津國電：《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：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》《數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷實戰(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
良品鋪子：《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)》
新時代：《問題的挖掘、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》
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》
頂新國際：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
華潤集團：《大數(shù)據(jù)時代下的精準(zhǔn)營銷》
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流程自動化化》
嶺南集團：《大數(shù)據(jù)時代下的精準(zhǔn)營銷》
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》
深圳會展中心：《大數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)與應(yīng)用創(chuàng)新》
重慶國際復(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
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我們擁有幾百家各類企業(yè)的項目咨詢基礎(chǔ)、多行業(yè)數(shù)據(jù)庫、多年的行業(yè)經(jīng)驗，并對企業(yè)進行深度研究和剖析，總結(jié)出一系列深入的觀點和經(jīng)驗。
我們的咨詢方案的設(shè)計過程秉承“知行合一”的理念，既具備理論知識，又重視項目的實操性。經(jīng)過多年的經(jīng)驗，我們積累了豐富的案例庫，涉及18個領(lǐng)域，近千個案例，并將案例與咨詢項目完美結(jié)合。
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