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企業(yè)內(nèi)訓(xùn)課關(guān)鍵詞

KEY WORDS OF Corporate Training

培訓(xùn)地址:
關(guān)鍵字:
Python數(shù)據(jù)建模及模型優(yōu)化(回歸篇)

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

微信咨詢:Karen(注明來意)

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

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)問題答疑。

講師背景| Introduction to lecturers

珀菲特顧問|傅一航老師

講師簡(jiǎn)介 / About the Program Leader

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。



培訓(xùn)課程 / Training courses

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》



代表性客戶 / PART OF TRAINED COMPANIES INCLUDED BUT NOT LIMITED TO

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:《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》

……

 

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)》

……

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》

……


服務(wù)流程

Service Procedure

  • 提交需求
  • 溝通診斷
  • 項(xiàng)目調(diào)研
  • 方案設(shè)計(jì)
  • 達(dá)成共識(shí)
  • 項(xiàng)目實(shí)施
  • 持續(xù)跟蹤
  • 效果評(píng)估

服務(wù)優(yōu)勢(shì)

Service Advantages

  • 對(duì)行業(yè)特性的深刻理解

    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)。

  • 豐富的案例庫及落地方案

    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。

  • 經(jīng)驗(yàn)深厚的咨詢團(tuán)隊(duì)

    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。

關(guān)于珀菲特顧問

ABOUT PERFECT CONSULTANT

我們是?人才培養(yǎng)與智能制造解決方案提供商。

We are? Talent training and intelligent manufacturing solutions provider.

我們做什么?承接組織績(jī)效提升與人才學(xué)習(xí)發(fā)展業(yè)務(wù)。

What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.

服務(wù)的客戶:世界五百?gòu)?qiáng)企業(yè)、合資工廠、國(guó)有企業(yè)、快速發(fā)展的民營(yíng)企業(yè)、行業(yè)領(lǐng)頭企業(yè)。

Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).

  • 2011年成立

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    中大型企業(yè)共同選擇

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    現(xiàn)有公開課

  • 10000+

    現(xiàn)有內(nèi)訓(xùn)課

  • 800+

    現(xiàn)有在線課程

  • 20+

    輻射城市

線下業(yè)務(wù)

OFFLINE BUSINESS

  • 內(nèi)訓(xùn)課

    高層團(tuán)隊(duì)引導(dǎo)工作坊

    中層管理內(nèi)訓(xùn)

    基層管理內(nèi)訓(xùn)

  • 項(xiàng)目咨詢

    人才梯隊(duì)建設(shè)咨詢項(xiàng)目

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    TTT內(nèi)訓(xùn)師咨詢項(xiàng)目

  • 公開課

    領(lǐng)導(dǎo)力公開課

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Karen /鄭老師