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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機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)

參加對(duì)象:IT系統(tǒng)部、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)部、大數(shù)據(jù)建模等IT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(lái)意)

課程收益| Program Benefits

熟悉常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。

掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的算法原理,以及數(shù)據(jù)推導(dǎo)。

學(xué)會(huì)使用Python來(lái)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,以及優(yōu)化算法。

掌握scikit-learn擴(kuò)展庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

課程大綱| Course Outline

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介

機(jī)器學(xué)習(xí)的種類

監(jiān)督學(xué)習(xí)/無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)/半監(jiān)督學(xué)習(xí)/強(qiáng)化學(xué)習(xí)

批量學(xué)習(xí)和在線學(xué)習(xí)

基于實(shí)例與基于模型

機(jī)器學(xué)習(xí)的主要戰(zhàn)挑

數(shù)據(jù)量不足

數(shù)據(jù)質(zhì)量差

無(wú)關(guān)特征

過(guò)擬合/擬合不足

機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)

監(jiān)督:分類、回歸

無(wú)監(jiān)督:聚類、降維、關(guān)聯(lián)規(guī)則

機(jī)器學(xué)習(xí)基本過(guò)程

機(jī)器學(xué)習(xí)常用庫(kù)

 

回歸算法實(shí)現(xiàn)

建模的本質(zhì),其實(shí)是一個(gè)最優(yōu)化問(wèn)題

回歸模型的基礎(chǔ)

基本概念:損失函數(shù)

線性回歸常用算法

普通最小二乘法OLS

梯度下降算法

牛頓法/擬牛頓法

最小二乘法

數(shù)學(xué)推導(dǎo)

OLS存在的問(wèn)題

過(guò)擬合解決方法:正則化

嶺回歸(Ridge

套索回歸Lasso

ElasticNet回歸

各種算法的適用場(chǎng)景

超大規(guī)模數(shù)據(jù)集的回歸模型:迭代算法

梯度概念

梯度下降/上升算法

批量梯度BGD/隨機(jī)梯度SGD/小批量梯度MBGD

學(xué)習(xí)率的影響

早期停止法

梯度算法的關(guān)鍵問(wèn)題

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

 

邏輯回歸算法

邏輯回歸基礎(chǔ)

LR的常用算法

最大似然估計(jì)法

梯度算法

牛頓法

最大似然估計(jì)法

似然函數(shù)/損失函數(shù)

數(shù)學(xué)推導(dǎo)

模型優(yōu)化

迭代樣本的隨機(jī)選擇

變化的學(xué)習(xí)率

邏輯回歸+正則項(xiàng)

求解算法與懲罰項(xiàng)的關(guān)系

多元邏輯回歸處理

ovo

ovr

優(yōu)缺點(diǎn)比較

邏輯回歸建模實(shí)戰(zhàn)

案例sklearn庫(kù)實(shí)現(xiàn)銀行貸款違約預(yù)測(cè)

案例:訂閱者用戶的典型特征(二元邏輯回歸)

案例:通信套餐的用戶畫(huà)像(多元邏輯回歸)

 

決策樹(shù)算法

決策樹(shù)簡(jiǎn)介

演練:識(shí)別銀行欠貨風(fēng)險(xiǎn),提取欠貸者的特征

決策樹(shù)的三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題

最優(yōu)屬性選擇

熵、基尼系數(shù)

信息增益、信息增益率

屬性最佳劃分

多元?jiǎng)澐峙c二元?jiǎng)澐?

連續(xù)變量最優(yōu)劃分

決策樹(shù)修剪

剪枝原則

預(yù)剪枝與后剪枝

構(gòu)建決策樹(shù)的算法

ID3、C4.5、C5.0

CART

決策樹(shù)的超參優(yōu)化

決策樹(shù)的解讀

決策樹(shù)建模過(guò)程

案例商場(chǎng)酸奶購(gòu)買用戶特征提取

案例:客戶流失預(yù)警與客戶挽留

案例:識(shí)別拖欠銀行貨款者的特征,避免不良貨款

案例:識(shí)別電信詐騙者嘴臉,讓通信更安全

案例:電力竊漏用戶自動(dòng)識(shí)別

 

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介(ANN

神經(jīng)元基本原理

加法器

激活函數(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

隱藏層數(shù)量

神經(jīng)元個(gè)數(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立步驟

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵問(wèn)題

BP算法實(shí)現(xiàn)

MLP多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

學(xué)習(xí)率的設(shè)置

案例評(píng)估銀行用戶拖欠貨款的概率

案例:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)產(chǎn)品銷量

 

線性判別算法

判別分析簡(jiǎn)介

判別分析算法

中心和方差

類間散席Sb

類內(nèi)散席Sw

特征值和特征向量

多分類LDA算法

算法實(shí)戰(zhàn)

案例:MBA學(xué)生錄取判別分析

案例:上市公司類別評(píng)估

 

最近鄰算法(KNN

KNN的基本原理

K近鄰的關(guān)鍵問(wèn)題

距離公式

投票機(jī)制

KNN算法實(shí)現(xiàn)

Brute(蠻力計(jì)算)

Kd_treeKD樹(shù))

Ball_tre(球樹(shù))

算法比較

 

貝葉斯算法(NBN

貝葉斯簡(jiǎn)介

貝葉斯分類原理

先驗(yàn)概率和后驗(yàn)概率

條件概率和類概率

常見(jiàn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

計(jì)算類別屬性的條件概率

估計(jì)連續(xù)屬性的條件概率

預(yù)測(cè)分類概率(計(jì)算概率)

拉普拉斯修正

案例評(píng)估銀行用戶拖欠貨款的概率

 

支持向量機(jī)算法(SVM

支持向量機(jī)簡(jiǎn)介

適用場(chǎng)景

支持向量機(jī)原理

支持向量

最大邊界超平面

線性不可分處理

松弛系數(shù)

非線性SVM分類

常用核函數(shù)

線性核函數(shù)

多項(xiàng)式核

高斯RBF

核函數(shù)的選擇原則

SMO算法

 

模型集成優(yōu)化篇

模型的優(yōu)化思想

集成模型的框架

Bagging

Boosting

Stacking

集成算法的關(guān)鍵過(guò)程

弱分類器如何構(gòu)建

組合策略:多個(gè)弱學(xué)習(xí)器如何形成強(qiáng)學(xué)習(xí)器

Bagging集成算法

數(shù)據(jù)/屬性重抽樣

決策依據(jù):少數(shù)服從多數(shù)

隨機(jī)森林RandomForest

Boosting集成算法

基于誤分?jǐn)?shù)據(jù)建模

樣本選擇權(quán)重更新

決策依據(jù):加權(quán)投票

AdaBoost模型

GBDT模型

XGBoost模型

LightGBM模型

 

聚類分析(客戶細(xì)分)實(shí)戰(zhàn)

聚類基本原理

K均值聚類算法

K均值算法

距離計(jì)算公式

閔可夫斯基距離(Minkowski Distance)

曼哈頓距離(Manhattan Distance)

歐氏距離(Euclidean Distance)

切比雪夫距離(Chebyshev Distance)

余弦距離(Cosine)

Pearson相似距離

馬哈拉諾比斯距離(Mahalanobis

漢明距離(Hamming distance)

杰卡德相似系數(shù)(Jaccard similarity coefficient)

相對(duì)熵(K-L距離)

K均值算法的關(guān)鍵問(wèn)題

初始中心的選取方式

最優(yōu)K值的選取

聚類算法的評(píng)價(jià)方法

Elbow method(手肘法)

Calinski-Harabasz IndexCH準(zhǔn)則法)

Silhouette Coefficient(輪廓系數(shù)法)

Gap Statistic(間隔統(tǒng)計(jì)量法)

Canopy算法

算法實(shí)戰(zhàn)

案例使用SKLearn實(shí)現(xiàn)K均值聚類

 

關(guān)聯(lián)規(guī)則算法

關(guān)聯(lián)規(guī)則基本原理

常用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法

Apriori算法

發(fā)現(xiàn)頻繁集

生成關(guān)聯(lián)規(guī)則

FP-Growth算法

構(gòu)建FP樹(shù)

提取規(guī)則

算法實(shí)戰(zhàn)

案例使用apriori庫(kù)實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)分析

案例:中醫(yī)證型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

 

協(xié)同過(guò)濾算法

協(xié)同過(guò)濾基本原理

協(xié)同過(guò)濾的兩各類型

基于用戶的協(xié)同過(guò)濾UserCF

基于物品的協(xié)同過(guò)濾ItemCF

相似度評(píng)估常用公式

UserCF算法實(shí)現(xiàn)

計(jì)算用戶間的興趣相似度

篩選前K個(gè)相似用戶

合并相似用戶購(gòu)買過(guò)的物品集

剔除該用戶已經(jīng)購(gòu)買過(guò)的產(chǎn)品,得到候選物品集

計(jì)算該用戶對(duì)物品的喜歡程度,物品集排序

優(yōu)先推薦前N個(gè)物品

ItemCF算法實(shí)現(xiàn)

計(jì)算物品間的相似度

篩選前K個(gè)喜歡的物品

合并與前K個(gè)物品相似的前L個(gè)物品集

剔除該用戶已經(jīng)購(gòu)買過(guò)的物品,得到候選物品集

計(jì)算該用戶到候選物品的喜愛(ài)程度,物品排序

優(yōu)先推薦前N個(gè)物品

關(guān)于冷啟動(dòng)問(wèn)題

協(xié)同過(guò)濾算法比較

 

結(jié)束:課程總結(jié)問(wèn)題答疑。

講師背景| Introduction to lecturers

珀菲特顧問(wèn)|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(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。



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(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷分析實(shí)戰(zhàn)與沙盤(pán)》

《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(kāi)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(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?!?

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?!?

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(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:《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(pán)》

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(pán)》

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(pán)》

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(pán)》

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(pán)》

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(pán)》

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》

……

 

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》

……


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(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)。

  • 豐富的案例庫(kù)及落地方案

    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。

  • 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(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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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).

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    輻射城市

線下業(yè)務(wù)

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  • 內(nèi)訓(xùn)課

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  • 項(xiàng)目咨詢

    人才梯隊(duì)建設(shè)咨詢項(xiàng)目

    工廠運(yùn)營(yíng)咨詢項(xiàng)目

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  • 公開(kāi)課

    領(lǐng)導(dǎo)力公開(kāi)課

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Karen /鄭老師