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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:銷售部門、營(yíng)業(yè)廳、呼叫中心、業(yè)務(wù)支撐、經(jīng)營(yíng)分析部、運(yùn)營(yíng)分析部等對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析有基本要求的相關(guān)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):ricosauthenticitalian.com
課程背景| Course Background
本課程為基礎(chǔ)課程,面向所有業(yè)務(wù)部門。
本課程的主要目的是,幫助學(xué)員了解大數(shù)據(jù)的本質(zhì),培養(yǎng)學(xué)員的數(shù)據(jù)意識(shí)和數(shù)據(jù)思維,掌握常用的統(tǒng)計(jì)分析方法和工具,以業(yè)務(wù)問題為導(dǎo)向,提升學(xué)員的數(shù)據(jù)分析綜合能力。
課程收益| Program Benefits
了解數(shù)據(jù)分析的本質(zhì),理解數(shù)據(jù)決策的底層邏輯
學(xué)會(huì)搭建數(shù)據(jù)分析框架,熟悉常用的業(yè)務(wù)模型
熟悉數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn)過程,能夠按步驟進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
掌握常用統(tǒng)計(jì)分析方法,熟練使用Excel高級(jí)數(shù)據(jù)分析工具
熟悉大數(shù)據(jù)分析工具Power BI,提升數(shù)據(jù)分析效率,避免重復(fù)工作
課程大綱| Course Outline
數(shù)據(jù)核心理念—數(shù)據(jù)思維篇
問題:什么是數(shù)據(jù)思維?大數(shù)據(jù)決策的底層邏輯以及決策依據(jù)是什么?
數(shù)字化五大技術(shù)戰(zhàn)略:ABCDI戰(zhàn)略
A:人工智能,目的是用機(jī)器模擬人類行為
B:區(qū)塊鏈,構(gòu)建不可篡改的分布記賬系統(tǒng)
C:云計(jì)算,搭建按需分配的計(jì)算資源平臺(tái)
D:大數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)智能化的判斷和決策機(jī)制
I:物聯(lián)網(wǎng),實(shí)現(xiàn)萬物互聯(lián)通信的基礎(chǔ)架構(gòu)
大數(shù)據(jù)的本質(zhì)
數(shù)據(jù),是事物發(fā)展和變化過程中留下的痕跡
大數(shù)據(jù)不在于量大,而在于全(多維性)
業(yè)務(wù)導(dǎo)向還是技術(shù)導(dǎo)向
大數(shù)據(jù)決策的底層邏輯(即四大核心價(jià)值)
探索業(yè)務(wù)規(guī)律,按規(guī)律來管理決策
案例:客流規(guī)律與排班及最佳營(yíng)銷時(shí)機(jī)
案例:致命交通事故發(fā)生的時(shí)間規(guī)律
發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)變化,定短板來運(yùn)營(yíng)決策
案例:考核周期導(dǎo)致的員工月初懈怠
案例:工序信號(hào)異常監(jiān)測(cè)設(shè)備故障
理清要素關(guān)系,找影響因素來決策
案例:情緒對(duì)于股市漲跌的影響
案例:為何升職反而會(huì)增加離職風(fēng)險(xiǎn)?
預(yù)測(cè)未來趨勢(shì),通過預(yù)判進(jìn)行決策
案例:惠普預(yù)測(cè)員工離職風(fēng)險(xiǎn)及挽留
案例:保險(xiǎn)公司的車險(xiǎn)預(yù)測(cè)與個(gè)性化保費(fèi)定價(jià)
大數(shù)據(jù)決策的三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化:將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問題
數(shù)據(jù)信息化:提取數(shù)據(jù)中的業(yè)務(wù)規(guī)律信息
信息策略化:基于規(guī)律形成業(yè)務(wù)應(yīng)對(duì)策略
案例:用數(shù)據(jù)來識(shí)別喜歡賺“差價(jià)”的營(yíng)業(yè)員
數(shù)據(jù)分析過程—流程步驟篇
數(shù)據(jù)分析的六步曲
步驟1:明確目的,確定分析思路
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
步驟2:收集數(shù)據(jù),尋找分析素材
明確數(shù)據(jù)范圍
確定收集來源
確定收集方法
步驟3:整理數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)質(zhì)量
數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估
數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理和變量處理
探索性分析
步驟4:分析數(shù)據(jù),尋找業(yè)務(wù)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
步驟5:呈現(xiàn)數(shù),解讀業(yè)務(wù)規(guī)律
選擇恰當(dāng)?shù)膱D表
選擇合適的可視化工具
提煉業(yè)務(wù)含義
步驟6:撰寫報(bào)告,形成業(yè)務(wù)策略
選擇報(bào)告種類
完整的報(bào)告結(jié)構(gòu)
演練:產(chǎn)品精準(zhǔn)營(yíng)銷案例分析
如何搭建精準(zhǔn)營(yíng)銷分析框架
精準(zhǔn)營(yíng)銷分析的過程和步驟
數(shù)據(jù)分析方法—統(tǒng)計(jì)方法篇
問題:數(shù)據(jù)分析方法的種類?分析方法的不同應(yīng)用場(chǎng)景?
業(yè)務(wù)分析的三個(gè)階段
現(xiàn)狀分析:通過企業(yè)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)來發(fā)現(xiàn)規(guī)律及短板
原因分析:查找數(shù)據(jù)相關(guān)性,探尋目標(biāo)影響因素
預(yù)測(cè)分析:合理配置資源,預(yù)判業(yè)務(wù)未來的趨勢(shì)
常用的數(shù)據(jù)分析方法種類
描述性分析法(對(duì)比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢(shì)/交叉…)
相關(guān)性分析法(相關(guān)/方差/卡方…)
預(yù)測(cè)性分析法(回歸/時(shí)序/決策樹/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)…)
專題性分析法(聚類/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…)
統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)
統(tǒng)計(jì)分析兩大關(guān)鍵要素(類別、指標(biāo))
統(tǒng)計(jì)分析的操作模式(類別à指標(biāo))
統(tǒng)計(jì)分析三個(gè)操作步驟(統(tǒng)計(jì)、畫圖、解讀)
透視表的三個(gè)組成部分
常用的描述性指標(biāo)
集中程度:均值、中位數(shù)、眾數(shù)
離散程度:極差、方差/標(biāo)準(zhǔn)差、IQR
分布形態(tài):偏度、峰度
基本分析方法及其適用場(chǎng)景
對(duì)比分析(查看數(shù)據(jù)差距,發(fā)現(xiàn)事物變化)
演練:尋找用戶的地域分布特征
演練:分析產(chǎn)品受歡迎情況及貢獻(xiàn)大小
演練:用數(shù)據(jù)來探索增量不增收困境的解決方案
分布分析(查看數(shù)據(jù)分布,探索業(yè)務(wù)層次)
演練:銀行用戶的消費(fèi)水平和消費(fèi)層次分析
演練:客戶年齡分布/收入分布分析
案例:通信運(yùn)營(yíng)商的流量套餐劃分合理性的評(píng)估
演練:呼叫中心接聽電話效率分析(呼叫中心)
結(jié)構(gòu)分析(查看指標(biāo)構(gòu)成,評(píng)估結(jié)構(gòu)合理性)
案例:增值業(yè)務(wù)收入結(jié)構(gòu)分析(通信)
案例:物流費(fèi)用成本結(jié)構(gòu)分析(物流)
案例:中移動(dòng)用戶群動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)分析
演練:財(cái)務(wù)領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)瀑布圖、財(cái)務(wù)收支的變化瀑布圖
趨勢(shì)分析(發(fā)現(xiàn)事物隨時(shí)間的變化規(guī)律)
案例:破解零售店銷售規(guī)律
案例:手機(jī)銷量的淡旺季分析
案例:微信用戶的活躍時(shí)間規(guī)律
演練:發(fā)現(xiàn)客流量的時(shí)間規(guī)律
交叉分析(從多個(gè)維度的數(shù)據(jù)指標(biāo)分析)
演練:用戶性別+地域分布分析
演練:不同客戶的產(chǎn)品偏好分析
演練:不同學(xué)歷用戶的套餐偏好分析
演練:銀行用戶的違約影響因素分析
數(shù)據(jù)分析方法—分析框架篇
問題:如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏?如何分解和細(xì)化業(yè)務(wù)問題?
業(yè)務(wù)分析思路和分析框架來源于業(yè)務(wù)模型
常用的業(yè)務(wù)模型
外部環(huán)境分析:PEST
業(yè)務(wù)專題分析:5W2H
競(jìng)品/競(jìng)爭(zhēng)分析:SWOT、波特五力
營(yíng)銷市場(chǎng)專題分析:4P/4C等
用戶行為分析(5W2H分析思路和框架)
WHY:原因(用戶需求、產(chǎn)品亮點(diǎn)、競(jìng)品優(yōu)劣勢(shì))
WHAT:產(chǎn)品(產(chǎn)品喜好、產(chǎn)品貢獻(xiàn)、產(chǎn)品功能、產(chǎn)品結(jié)構(gòu))
WHO:客戶(基本特征、消費(fèi)能力、產(chǎn)品偏好)
WHEN:時(shí)間(淡旺季、活躍時(shí)間、重購(gòu)周期)
WHERE:區(qū)域/渠道(區(qū)域喜好、渠道偏好)
HOW:支付/促銷(支付方式、促銷方式有效性評(píng)估等)
HOW MUCH:價(jià)格(費(fèi)用、成本、利潤(rùn)、收入結(jié)構(gòu)、價(jià)格偏好等)
案例討論:結(jié)合公司情況,搭建用戶消費(fèi)習(xí)慣的分析框架(5W2H)
數(shù)據(jù)分析方法—分析策略篇
問題:數(shù)據(jù)多,混亂不堪,不知道從何處看出業(yè)務(wù)問題?
數(shù)據(jù)分析策略
先宏觀,后微觀
先整體,再部分
先普遍,再個(gè)別
先單維,再多維
先表象,再根因
先過去,再未來
數(shù)據(jù)解讀要訣
看差距,找短板
看極值,評(píng)優(yōu)劣
看分布,分層次
看結(jié)構(gòu),思重點(diǎn)
看趨勢(shì),思重點(diǎn)
看峰谷,找規(guī)律
看異常,找原因
解讀要符合業(yè)務(wù)邏輯
案例:營(yíng)業(yè)廳客流趨勢(shì)分析
數(shù)據(jù)分析報(bào)告—數(shù)據(jù)可視化篇(根據(jù)需要講解,課件留給學(xué)員參考)
常用圖形類型及選擇原則
基本圖形畫圖技巧
圖形美化原則
表格美化技巧
案例:繪圖示例
數(shù)據(jù)分析報(bào)告—數(shù)據(jù)報(bào)告篇(根據(jù)需要講解,課件留給學(xué)員參考)
問題:如何讓你的分析報(bào)告顯得更專業(yè)?
分析報(bào)告的種類與作用
報(bào)告的結(jié)構(gòu)
報(bào)告命名的要求
報(bào)告的目錄結(jié)構(gòu)
前言
正文
結(jié)論與建議
數(shù)據(jù)分析工具—Power Query數(shù)據(jù)預(yù)處理
問題:如何提高數(shù)據(jù)預(yù)處理效率?如何避免重復(fù)工作避免加班?
Power BI微軟專業(yè)數(shù)據(jù)工具簡(jiǎn)介
Power BI組件框架
Power Query超級(jí)查詢器
Power Pivot超級(jí)透視表
Power View交互式圖表工具
PQ數(shù)據(jù)預(yù)處理功能
數(shù)據(jù)集成:數(shù)據(jù)集合并
數(shù)據(jù)清洗:異常數(shù)據(jù)處理
樣本處理:行篩選、提升標(biāo)題等
變量處理:列篩選、填充/合并/派生等
其它:表/查詢管理及其它
多數(shù)據(jù)源讀取
多數(shù)據(jù)源讀取
演練:從文件/Excel/數(shù)據(jù)庫(kù)/Web頁(yè)獲取數(shù)據(jù)源
數(shù)據(jù)組合/集成
樣本追加:橫向合并
變量合并:縱向合并/連接類型
文件夾合并
演練:數(shù)據(jù)集成(追加、合并、文件夾)
數(shù)據(jù)整理/預(yù)處理
數(shù)據(jù)表的管理
數(shù)據(jù)行的操作
數(shù)據(jù)列的操作
數(shù)據(jù)類型和格式
演練:數(shù)據(jù)預(yù)處理操作
數(shù)據(jù)共享
PQ的本質(zhì)—強(qiáng)大M語言
演練:多表合并/成績(jī)排名/借貸費(fèi)用處理/采購(gòu)計(jì)劃處理等
數(shù)據(jù)分析工具—Power View交互式圖表
問題:如何讓你的分析結(jié)果更直觀易懂?如何讓數(shù)據(jù)“慧”說話?
Power view簡(jiǎn)介
圖表類型與作用
常用圖形及適用場(chǎng)景
常用圖表格式化
柱狀圖、條形圖(差距對(duì)比分析)
折線圖(趨勢(shì)變化)
直方圖(分布層次分析)
餅圖、瀑布圖(指標(biāo)構(gòu)成分析)
雙坐標(biāo)圖(不同量綱呈現(xiàn))
散點(diǎn)圖/氣泡圖(矩陣分析法)
漏斗圖(用戶轉(zhuǎn)化率分析)
演練:圖表制作與演示
交互式圖表(快速交叉分析的法寶)
分層鉆取(精簡(jiǎn)不同維度的分析圖)
四種篩選器(不同級(jí)別的篩選)
數(shù)據(jù)分析工具—Power Pivot數(shù)據(jù)建模
超級(jí)透視表Power Pivot簡(jiǎn)介
PP主要功能
關(guān)系模型:建立多表關(guān)聯(lián),跨表作透視
計(jì)算列:生成新字段
新建表:生成新的表
度量值:定義統(tǒng)計(jì)指標(biāo)
演練:數(shù)據(jù)預(yù)處理操作
計(jì)算列
新建簡(jiǎn)單列、關(guān)聯(lián)列、索引列等
計(jì)算列與度量值的區(qū)別
度量值
度量值定義公式
度量值保存與計(jì)算
演練:度量值使用
DAX數(shù)據(jù)分析表達(dá)式
DAX公式
DAX運(yùn)算符
DAX函數(shù)
DAX高級(jí)篩選函數(shù)
上下文
行上下文
篩選上下文
度量值的計(jì)算原理
上下文沖突時(shí)的上下文處理
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?!?
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(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》
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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(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(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)》
……
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》
……
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(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。
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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