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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)支持部、數(shù)據(jù)分析部、系統(tǒng)設(shè)計(jì)部、系統(tǒng)開發(fā)部、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維部等相關(guān)技術(shù)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
本課程主要講解如何利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)建模,建立數(shù)學(xué)模型,來擬合業(yè)務(wù)的各個(gè)要素之間的關(guān)系,來模擬業(yè)務(wù)的未來發(fā)展和變化。
基于真實(shí)的業(yè)務(wù)問題,在數(shù)據(jù)建模的標(biāo)準(zhǔn)過程指導(dǎo)下,從模型選擇到特征工程,從訓(xùn)練模型到算法實(shí)現(xiàn),從模型評(píng)估到模型優(yōu)化,再到模型解讀及模型應(yīng)用,帶領(lǐng)大家一步步實(shí)現(xiàn)一個(gè)回歸預(yù)測(cè)模型。
課程收益| Program Benefits
掌握數(shù)據(jù)建模的標(biāo)準(zhǔn)流程。
掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理常用的方法,包括特征篩選、變量合并等。
掌握回歸模型的原理,以及算法實(shí)現(xiàn)。
熟練使用模型的評(píng)估指標(biāo),評(píng)估方法,以及過擬合的評(píng)估。
掌握模型優(yōu)化的基本措施,學(xué)會(huì)欠擬合的解決方法。
學(xué)會(huì)過擬合評(píng)估,學(xué)會(huì)使用有正則項(xiàng)來解決過擬合問題。
熟練使用sklearn庫的常用回歸類。
學(xué)會(huì)超參優(yōu)化的常用方法,能夠設(shè)置最優(yōu)超參。
課程大綱| Course Outline
預(yù)測(cè)建?;A(chǔ)
數(shù)據(jù)建模六步法
選擇模型:基于業(yè)務(wù)選擇恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)模型
屬性篩選:選擇對(duì)目標(biāo)變量有顯著影響的屬性來建模
訓(xùn)練模型:采用合適的算法,尋找到最合適的模型參數(shù)
評(píng)估模型:進(jìn)行評(píng)估模型的質(zhì)量,判斷模型是否可用
優(yōu)化模型:如果評(píng)估結(jié)果不理想,則需要對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化
應(yīng)用模型:如果評(píng)估結(jié)果滿足要求,則可應(yīng)用模型于業(yè)務(wù)場(chǎng)景
數(shù)據(jù)挖掘常用的模型
數(shù)值預(yù)測(cè)模型:回歸預(yù)測(cè)、時(shí)序預(yù)測(cè)等
分類預(yù)測(cè)模型:邏輯回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等
市場(chǎng)細(xì)分:聚類、RFM、PCA等
產(chǎn)品推薦:關(guān)聯(lián)分析、協(xié)同過濾等
產(chǎn)品優(yōu)化:回歸、隨機(jī)效用等
產(chǎn)品定價(jià):定價(jià)策略/最優(yōu)定價(jià)等
屬性篩選/特征選擇/變量降維
基于變量本身特征
基于相關(guān)性判斷
因子合并(PCA等)
IV值篩選(評(píng)分卡使用)
基于信息增益判斷(決策樹使用)
訓(xùn)練模型及實(shí)現(xiàn)算法
模型原理
算法實(shí)現(xiàn)
模型評(píng)估
評(píng)估指標(biāo)
評(píng)估方法
過擬合評(píng)估
模型優(yōu)化
優(yōu)化模型:選擇新模型/修改模型
優(yōu)化數(shù)據(jù):新增顯著自變量
優(yōu)化公式:采用新的計(jì)算公式
模型應(yīng)用
模型解讀
模型部署
模型應(yīng)用
好模型是優(yōu)化出來的
回歸模型評(píng)估
三個(gè)基本概念:SST、SSR、SSE
三個(gè)方面評(píng)估:指標(biāo)、方法、過擬合
擬合程度指標(biāo)
簡(jiǎn)單判定系數(shù):
調(diào)整判定系數(shù):
預(yù)測(cè)值誤差指標(biāo)
平均絕對(duì)誤差:MAE
根均方差:RMSE
平均絕對(duì)誤差率:MAPE
信息損失準(zhǔn)則指標(biāo)
赤池信息準(zhǔn)則:AIC
貝葉斯信息準(zhǔn)則:BIC
HQ信息準(zhǔn)則:HQIC
評(píng)估方法
原始評(píng)估法
留出法(Hold-Out)
交叉驗(yàn)證法(k-fold cross validation)
自助采樣法(Bootstrapping)
其它評(píng)估
過擬合評(píng)估:學(xué)習(xí)曲線
殘差評(píng)估:白噪聲評(píng)估
影響因素分析
問題:如何選擇合適的屬性來進(jìn)行建模預(yù)測(cè)?如何做特征選擇/特征降維?
屬性篩選/變量降維的常用方法
影響因素分析常用方法
相關(guān)分析
方差分析
卡方檢驗(yàn)
相關(guān)分析(衡量變量間的線性相關(guān)性)
問題:這兩個(gè)屬性是否會(huì)相互影響?影響程度大嗎?
相關(guān)分析簡(jiǎn)介
相關(guān)分析的三個(gè)種類
簡(jiǎn)單相關(guān)分析
偏相關(guān)分析
相關(guān)系數(shù)的三種計(jì)算公式
Pearson相關(guān)系數(shù)
Spearman相關(guān)系數(shù)
Kendall相關(guān)系數(shù)
相關(guān)分析的假設(shè)檢驗(yàn)
相關(guān)分析的四個(gè)基本步驟
演練:體重與腰圍的關(guān)系
演練:營(yíng)銷費(fèi)用會(huì)影響銷售額嗎
演練:網(wǎng)齡與消費(fèi)水平的關(guān)系
偏相關(guān)分析
偏相關(guān)原理:排除不可控因素后的兩變量的相關(guān)性
偏相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式
偏相關(guān)分析的適用場(chǎng)景
方差分析(衡量類別變量與數(shù)據(jù)變量的相關(guān)性)
問題:哪些才是影響銷量的關(guān)鍵因素?主要因素是哪些?次要因素是哪些?
方差分析的應(yīng)用場(chǎng)景
方差分析原理
方差分析前提:齊性檢驗(yàn)
方差分析的三個(gè)種類
單因素方差分析
多因素方差分析
協(xié)方差分析
方差分析的四個(gè)步驟
分析結(jié)果解讀要點(diǎn)
演練:終端擺放位置與終端銷量有關(guān)嗎
演練:客戶學(xué)歷對(duì)消費(fèi)水平的影響分析
演練:廣告形式和價(jià)格是影響終端銷量的關(guān)鍵因素嗎
演練:營(yíng)業(yè)員的性別、技能級(jí)別對(duì)產(chǎn)品銷量有影響嗎
演練:尋找影響產(chǎn)品銷量的關(guān)鍵因素
多因素方差分析原理
多因素方差分析的作用
多因素方差結(jié)果的解讀
演練:廣告形式、地區(qū)對(duì)銷量的影響因素分析
協(xié)方差分析原理
協(xié)方差分析的適用場(chǎng)景
演練:排除收入后,網(wǎng)齡對(duì)消費(fèi)水平的影響大小分析
列聯(lián)分析/卡方檢驗(yàn)(兩類別變量的相關(guān)性分析)
卡方檢驗(yàn)應(yīng)用場(chǎng)景
交叉表與列聯(lián)表
計(jì)數(shù)值與期望值
卡方檢驗(yàn)的原理
卡方檢驗(yàn)的幾個(gè)計(jì)算公式
列聯(lián)表分析的適用場(chǎng)景
案例:套餐類型對(duì)客戶流失的影響分析
案例:學(xué)歷對(duì)業(yè)務(wù)套餐偏好的影響分析
案例:行業(yè)/規(guī)模對(duì)風(fēng)控的影響分析
屬性重要程度排序/篩選
主成份分析(PCA)
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
線性回歸模型
問題:如何預(yù)測(cè)產(chǎn)品的銷量/銷售金額?
常用數(shù)值預(yù)測(cè)的模型
通用預(yù)測(cè)模型:回歸模型
線性回歸應(yīng)用場(chǎng)景
線性回歸模型種類
一元線性回歸
多元線性回歸
線性回歸建模過程
帶分類變量的回歸建模
回歸模型的質(zhì)量評(píng)估
回歸方程的解讀
回歸算法實(shí)現(xiàn)
基本概念
損失函數(shù)
普通最小二乘法OLS
數(shù)學(xué)推導(dǎo)
OLS存在的問題
梯度下降算法
梯度概念
梯度下降/上升算法
批量梯度/隨機(jī)梯度/小批量梯度
學(xué)習(xí)率的影響
早期停止法
牛頓法/擬牛頓法
泰勒公式(Taylor)
牛頓法(Newton)
擬牛頓法(Quasi-Newton)的優(yōu)化
DFP/BFGS/L-BFGS
算法比較-優(yōu)缺點(diǎn)
回歸模型優(yōu)化
回歸分析的基本原理
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?
因素的顯著性檢驗(yàn):自變量是否可用?
擬合優(yōu)度檢驗(yàn):回歸模型的質(zhì)量評(píng)估?
理解標(biāo)準(zhǔn)誤差的含義:預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性?
欠擬合解決:多項(xiàng)式回歸
剔除離群值
剔除非顯著因素
非線性關(guān)系檢驗(yàn)
相互作用檢驗(yàn)
共線性檢驗(yàn)
檢驗(yàn)誤差項(xiàng)
案例:銷量預(yù)測(cè)模型優(yōu)化示例
過擬合解決:正則項(xiàng)
嶺回歸(Ridge)
套索回歸(Lasso)
彈性網(wǎng)絡(luò)回歸(ElasticNet)
超參優(yōu)化
手工遍歷cross_val_score
交叉驗(yàn)證RidgeCV/LassCV/ElasticNetCV
網(wǎng)格搜索GridSearchCV
隨機(jī)搜索RandomizedSearchCV
自定義模型
自定義回歸模型
模型參數(shù)最優(yōu)法方法
全局優(yōu)化/暴力破解brute
局部?jī)?yōu)化fmin
有約束優(yōu)化minimize
好模型都是優(yōu)化出來的
案例:餐廳客流量進(jìn)行建模及模型優(yōu)化
基于回歸季節(jié)模型
季節(jié)性回歸模型的參數(shù)
相加模型
相乘模型
模型解讀/模型含義
案例:美國(guó)航空旅客里程的季節(jié)性趨勢(shì)分析
新產(chǎn)品預(yù)測(cè)與S曲線
產(chǎn)品累計(jì)銷量的S曲線模型
如何評(píng)估銷量增長(zhǎng)的上限以及拐點(diǎn)
珀?duì)柷€
龔鉑茲曲線
案例:預(yù)測(cè)IPAD的銷售增長(zhǎng)拐點(diǎn),以及銷量上限
案例實(shí)戰(zhàn)
客戶消費(fèi)金額預(yù)測(cè)模型
房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型及優(yōu)化
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(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?!?
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)建模》《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》
萬家樂:《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)說營(yíng)銷—市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析與挖掘應(yīng)用》
德陽移動(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:《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(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、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)過多年的經(jīng)驗(yàn),我們積累了豐富的案例庫,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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We are? Talent training and intelligent manufacturing solutions provider.
What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.
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中大型企業(yè)共同選擇
累計(jì)培訓(xùn)學(xué)員
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