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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、網(wǎng)絡(luò)中心、IT系統(tǒng)部、數(shù)據(jù)分析部等對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析有較高要求的相關(guān)專業(yè)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)：2 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(lái)意）
課程背景| Course Background
本數(shù)據(jù)分析與挖掘系列課程包括三個(gè)等級(jí)的課程：
1、基礎(chǔ)課程，專注于經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)分析，適合于一般業(yè)務(wù)部門要求的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析，內(nèi)容系統(tǒng)且全面，由淺入深，使用工具為Excel 2010版本以上。
2、中級(jí)課程，專注于行業(yè)數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘，適合于數(shù)據(jù)分析部、業(yè)務(wù)支撐部等對(duì)數(shù)據(jù)分析與挖掘要求較高的部門，使用專業(yè)數(shù)據(jù)分析與挖掘工具SPSS v19版本以上。
3、高級(jí)課程，專注于較深入的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括挖掘模型原理介紹，數(shù)據(jù)建模，挖掘算法，適合于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)及數(shù)據(jù)分析專業(yè)人士，需要有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（統(tǒng)計(jì)與概率），使用數(shù)據(jù)流挖掘工具M(jìn)odeler 14.1版本以上。
本課程為高級(jí)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。
本課程培訓(xùn)覆蓋以下內(nèi)容：
1、數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程。
2、數(shù)據(jù)挖掘探索性分析。
3、數(shù)據(jù)挖掘模型原理。
本課程從實(shí)際的電信運(yùn)營(yíng)商的業(yè)務(wù)需求出發(fā)，對(duì)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，通過(guò)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、工具，從大量的企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)中進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)運(yùn)作規(guī)律，進(jìn)行客戶洞察，挖掘客戶行為特點(diǎn)，消費(fèi)行為，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，幫助運(yùn)營(yíng)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(yíng)決策的目的。
課程收益| Program Benefits
1、掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本過(guò)程和步驟。
2、掌握數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)處理方法，探索數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，為建模打下基礎(chǔ)。
3、理解數(shù)據(jù)挖掘的常見(jiàn)模型，原理及適用場(chǎng)景。
4、熟練掌握Modeler基本操作，能利用Modeler進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。
課程大綱| Course Outline
第一部分：數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程
1、數(shù)據(jù)挖掘概述
2、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：通信客戶流失分析及預(yù)警模型
3、數(shù)據(jù)建模示例
案例：宜家IKE如何通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘來(lái)降低營(yíng)銷成本提升利潤(rùn)？
第二部分：數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程
1、數(shù)據(jù)挖掘處理的一般過(guò)程
數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)理解數(shù)據(jù)準(zhǔn)備探索分析數(shù)據(jù)建模模型評(píng)估
2、數(shù)據(jù)讀入
讀入文本文件
讀入Excel電子表格
讀入SPSS格式文件
讀入數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)
3、數(shù)據(jù)集成
變量合并（增加變量）
數(shù)據(jù)追加（添加記錄）
4、數(shù)據(jù)理解
取值范圍限定
重復(fù)數(shù)據(jù)處理
缺失值處理
無(wú)效值處理
離群點(diǎn)和極端值的修正
數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估
5、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)篩選：數(shù)據(jù)抽樣/選擇（減少樣本數(shù)量）
數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)：數(shù)據(jù)分段/離散化（減少變量的取值）
數(shù)據(jù)平衡：正反樣本比例均衡
其它：排序、分類匯總
6、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：變量處理
變量變換：原變量值更新
變量派生：生成新的變量
變量精簡(jiǎn)：降維，減少變量個(gè)數(shù)
7、基本分析
單變量：數(shù)據(jù)基本描述分析
雙變量：相關(guān)性分析
變量精簡(jiǎn)：特征選擇、因子分析
8、特征選擇
特征選擇方法：選擇重要變量，剔除不重要的變量
從變量本身考慮
從輸入變量與目標(biāo)變量的相關(guān)性考慮
9、因子分析（主成分分析）
因子分析的原理
因子個(gè)數(shù)如何選擇
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
第三部分：因素影響分析（特征重要性分析）
問(wèn)題：如何判斷一個(gè)因素對(duì)另一個(gè)因素有影響？
比如營(yíng)銷費(fèi)用是否會(huì)影響銷售額？產(chǎn)品價(jià)格是否會(huì)影響銷量？產(chǎn)品的陳列位置是否會(huì)影響銷量？
1、常用特征重要性分析的方法
特征選擇（減少變量個(gè)數(shù)）：相關(guān)分析、方差分析、卡方檢驗(yàn)
因子分析（減少變量個(gè)數(shù)）：主成分分析
確定變量個(gè)數(shù)參考表
2、相關(guān)分析（數(shù)值+數(shù)值，相關(guān)程度計(jì)算）
問(wèn)題：這兩個(gè)屬性是否會(huì)相互影響？影響程度大嗎？
相關(guān)分析概述
相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式
相關(guān)性假設(shè)檢驗(yàn)
案例：通信基本費(fèi)用與開通月數(shù)的相關(guān)分析
3、方差分析（分類+數(shù)值，影響因素分析）
問(wèn)題：哪些才是影響銷量的關(guān)鍵因素？
方差分析原理
方差分析的步驟
方差分析適用場(chǎng)景
案例：開通月數(shù)對(duì)客戶流失的影響分析
4、列聯(lián)分析（分類+分類，影響因素分析）
列聯(lián)表的原理
卡方檢驗(yàn)的步驟
列聯(lián)表分析的適用場(chǎng)景
案例：套餐類型對(duì)對(duì)客戶流失的影響分析
第四部分：數(shù)值預(yù)測(cè)模型篇
問(wèn)題：如何預(yù)測(cè)產(chǎn)品的銷量/銷售金額？如果產(chǎn)品跟隨季節(jié)性變動(dòng)，該如何預(yù)測(cè)？新產(chǎn)品上市，如果評(píng)估銷量上限及銷售增速？
1、銷量預(yù)測(cè)與市場(chǎng)預(yù)測(cè)——讓你看得更遠(yuǎn)
2、回歸預(yù)測(cè)/回歸分析
問(wèn)題：如何預(yù)測(cè)未來(lái)的銷售量（定量分析）？
回歸分析的基本原理和應(yīng)用場(chǎng)景
回歸分析的種類（一元/多元、線性/曲線）
得到回歸方程的幾種常用方法
回歸分析的五個(gè)步驟與結(jié)果解讀
回歸預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)估（如何評(píng)估預(yù)測(cè)質(zhì)量，如何選擇最佳回歸模型）
演練：散點(diǎn)圖找推廣費(fèi)用與銷售額的關(guān)系（一元線性回歸）
演練：推廣費(fèi)用、辦公費(fèi)用與銷售額的關(guān)系（多元線性回歸）
演練：讓你的營(yíng)銷費(fèi)用預(yù)算更準(zhǔn)確
演練：如何選擇最佳的回歸預(yù)測(cè)模型（曲線回歸）
帶分類變量的回歸預(yù)測(cè)
演練：汽車季度銷量預(yù)測(cè)
演練：工齡、性別與終端銷量的關(guān)系
演練：如何評(píng)估銷售目標(biāo)與資源配置（營(yíng)業(yè)廳）
3、時(shí)序預(yù)測(cè)
問(wèn)題：隨著時(shí)間變化，未來(lái)的銷量變化趨勢(shì)如何？
時(shí)序分析的應(yīng)用場(chǎng)景（基于時(shí)間的變化規(guī)律）
移動(dòng)平均MA的預(yù)測(cè)原理
指數(shù)平滑ES的預(yù)測(cè)原理
自回歸移動(dòng)平均ARIMA模型
如何評(píng)估預(yù)測(cè)值的準(zhǔn)確性？
案例：銷售額的時(shí)序預(yù)測(cè)及評(píng)估
演練：汽車銷量預(yù)測(cè)及評(píng)估
演練：電視機(jī)銷量預(yù)測(cè)分析
演練：上海證券交易所綜合指數(shù)收益率序列分析
演練：服裝銷售數(shù)據(jù)季節(jié)性趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析
4、季節(jié)性預(yù)測(cè)模型
季節(jié)性回歸模型的參數(shù)
常用季節(jié)性預(yù)測(cè)模型（相加、相乘）
案例：美國(guó)航空旅客里程的季節(jié)性趨勢(shì)分析
案例：產(chǎn)品銷售季節(jié)性趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析
5、新產(chǎn)品預(yù)測(cè)模型與S曲線
如何評(píng)估銷量增長(zhǎng)的拐點(diǎn)
珀?duì)柷€與龔鉑茲曲線
案例：如何預(yù)測(cè)產(chǎn)品的銷售增長(zhǎng)拐點(diǎn)，以及銷量上限
演戲：預(yù)測(cè)IPad產(chǎn)品的銷量
6、自定義模型（如何利用規(guī)劃求解進(jìn)行自定義模型）
案例：如何對(duì)餐廳客流量進(jìn)行建模及模型優(yōu)化
第五部分：回歸模型優(yōu)化篇
1、回歸模型的基本原理
三個(gè)基本概念：總變差、回歸變差、剩余變差
方程的顯著性檢驗(yàn)：是否可以做回歸分析？
擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：回歸模型的質(zhì)量評(píng)估？
因素的顯著性檢驗(yàn)：自變量是否可用？
理解標(biāo)準(zhǔn)誤差的含義：預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性？
2、模型優(yōu)化思路：尋找最佳回歸擬合線
如何處理異常數(shù)據(jù)（殘差與異常值排除）
如何剔除非顯著因素（因素顯著性檢驗(yàn)）
如何進(jìn)行非線性關(guān)系檢驗(yàn)
如何進(jìn)行相互作用檢驗(yàn)
如何進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)
如何檢驗(yàn)誤差項(xiàng)
如何判斷模型過(guò)擬合
案例：模型優(yōu)化案例
第六部分：分類預(yù)測(cè)模型
1、分類概述
分類的基本過(guò)程
常見(jiàn)分類預(yù)測(cè)模型
2、邏輯回歸分析模型
問(wèn)題：如果評(píng)估用戶是否購(gòu)買產(chǎn)品的概率？
邏輯回歸分析
邏輯回歸的原理
案例：客戶購(gòu)買預(yù)測(cè)分析（二元邏輯回歸）
3、決策樹分類
問(wèn)題：如何提取客戶流失者、拖欠貨款者的特征？如何預(yù)測(cè)其流失的概率？
決策樹分類的原理
決策樹的三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題
決策樹算法
如何評(píng)估分類模型的性能（查準(zhǔn)率、查全率）
案例：識(shí)別銀行欠貨風(fēng)險(xiǎn)，提取欠貨者的特征
案例：客戶流失預(yù)警與客戶挽留模型
4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
神經(jīng)元工作原理
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立步驟
B-P反向傳播網(wǎng)絡(luò)（MLP）
徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)（RBF）
5、支持向量機(jī)
SVM基本原理
維災(zāi)難與核函數(shù)
6、樸素貝葉斯分類
條件概率
樸素貝葉斯
TAN貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
馬爾科夫毯網(wǎng)絡(luò)
第七部分：客戶細(xì)分與聚類
1、客戶細(xì)分常用方法
2、聚類分析（Clustering）
問(wèn)題：如何對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行細(xì)分？如何提取客戶特征，從而對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行市場(chǎng)定位？
聚類方法原理介紹
聚類方法適用場(chǎng)景
如何細(xì)分客戶群，并提取出客戶群的特征？
K均值聚類（快速聚類）
兩步聚類
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？
3、RFM模型分析
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
案例：淘寶客戶價(jià)值評(píng)估與促銷名單
第八部分：產(chǎn)品推薦與關(guān)聯(lián)分析
問(wèn)題：購(gòu)買面包的人是否也會(huì)購(gòu)買牛奶？他們同時(shí)購(gòu)買哪些產(chǎn)品？
關(guān)聯(lián)規(guī)則原理介紹
關(guān)聯(lián)規(guī)則適用場(chǎng)景：交叉銷售、捆綁營(yíng)銷、產(chǎn)品布局
案例：超市商品交叉銷售與布局優(yōu)化（關(guān)聯(lián)分析）
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)?、中冶賽迪、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?！?
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)?？萍迹骸洞髷?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》
……
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)建模》
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(ài)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)》
……
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。
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