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珀菲特企業(yè)管理
Karen /鄭老師
KEY WORDS OF Corporate Training
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13382173255(Karen鄭老師)
學(xué)員背景| Course Background
課程背景| Course Background
本課程為進(jìn)階課程,面向所有業(yè)務(wù)支撐部門及數(shù)據(jù)分析部門。
本課程的主要目的是,幫助學(xué)員掌握大數(shù)據(jù)建?;A(chǔ)知識(shí),幫助學(xué)員構(gòu)建系統(tǒng)全面的預(yù)測(cè)建模思維,提升學(xué)員的數(shù)據(jù)建模綜合能力。
課程收益| Program Benefits
了解數(shù)據(jù)建模的標(biāo)準(zhǔn)過(guò)程
明白時(shí)序預(yù)測(cè)的基本思想,熟悉常用的時(shí)序預(yù)測(cè)模型
掌握常用的分類預(yù)測(cè)模型,理解模型基本原理
學(xué)會(huì)解讀分類預(yù)測(cè)模型的含義
理解并掌握定性預(yù)測(cè)模型的質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)
了解分類預(yù)測(cè)模型的集成優(yōu)化思想
課程大綱| Course Outline
數(shù)據(jù)建模過(guò)程—流程步驟篇
預(yù)測(cè)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
特征工程:選擇對(duì)目標(biāo)變量有顯著影響的屬性來(lái)建模
訓(xùn)練模型:采用合適的算法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,尋找到最優(yōu)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
定量預(yù)測(cè)模型:回歸預(yù)測(cè)、時(shí)序預(yù)測(cè)等
定性預(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(guò)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
特征工程/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)
模型評(píng)估
模型質(zhì)量評(píng)估指標(biāo):R^2、正確率/查全率/查準(zhǔn)率/特異性等
預(yù)測(cè)值評(píng)估指標(biāo):MAD、MSE/RMSE、MAPE、概率等
模型評(píng)估方法:留出法、K拆交叉驗(yàn)證、自助法等
其它評(píng)估:過(guò)擬合評(píng)估、殘差檢驗(yàn)
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
集成思想:Bagging/Boosting/Stacking
常用預(yù)測(cè)模型介紹
時(shí)序預(yù)測(cè)模型
回歸預(yù)測(cè)模型
分類預(yù)測(cè)模型
定量預(yù)測(cè)模型—時(shí)序預(yù)測(cè)篇
營(yíng)銷問(wèn)題:像利率/CPI/GDP等按時(shí)序變化的指標(biāo)如何預(yù)測(cè)?當(dāng)銷量隨季節(jié)周期變動(dòng)時(shí)該如何預(yù)測(cè)?
回歸預(yù)測(cè)vs時(shí)序預(yù)測(cè)
因素分解思想
時(shí)序預(yù)測(cè)常用模型
趨勢(shì)擬合
季節(jié)擬合
平均序列擬合
評(píng)估預(yù)測(cè)值的準(zhǔn)確度指標(biāo):MAD、RMSE、MAPE
移動(dòng)平均(MA)
應(yīng)用場(chǎng)景及原理
移動(dòng)平均種類
一次移動(dòng)平均
二次移動(dòng)平均
加權(quán)移動(dòng)平均
移動(dòng)平均比率法
移動(dòng)平均關(guān)鍵問(wèn)題
如何選取最優(yōu)參數(shù)N
如何確定最優(yōu)權(quán)重系數(shù)
演練:平板電腦銷量預(yù)測(cè)及評(píng)估
演練:快銷產(chǎn)品季節(jié)銷量預(yù)測(cè)及評(píng)估
指數(shù)平滑(ES)
應(yīng)用場(chǎng)景及原理
最優(yōu)平滑系數(shù)的選取原則
指數(shù)平滑種類
一次指數(shù)平滑
二次指數(shù)平滑(Brown線性、Holt線性、Holt指數(shù)、阻尼線性、阻尼指數(shù))
三次指數(shù)平滑
演練:煤炭產(chǎn)量預(yù)測(cè)
演練:航空旅客量預(yù)測(cè)及評(píng)估
溫特斯季節(jié)預(yù)測(cè)模型
適用場(chǎng)景及原理
Holt-Winters加法模型
Holt-Winters乘法模型
演練:汽車銷量預(yù)測(cè)及評(píng)估
平穩(wěn)序列模型(ARIMA)
序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)
平穩(wěn)序列的擬合模型
AR(p)自回歸模型
MA(q)移動(dòng)模型
ARMA(p,q)自回歸移動(dòng)模型
模型的識(shí)別與定階
ACF圖/PACF圖
最小信息準(zhǔn)則
序列平穩(wěn)化處理
變量變換
k次差分
d階差分
ARIMA(p,d,q)模型
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
平穩(wěn)序列的建模流程
定性預(yù)測(cè)模型—分類預(yù)測(cè)篇
問(wèn)題:如何評(píng)估客戶購(gòu)買產(chǎn)品的可能性?如何預(yù)測(cè)客戶的購(gòu)買行為?如何提取某類客戶的典型特征?如何向客戶精準(zhǔn)推薦產(chǎn)品或業(yè)務(wù)?
分類模型概述及其應(yīng)用場(chǎng)景
常見(jiàn)分類預(yù)測(cè)模型
邏輯回歸(LR)
邏輯回歸的適用場(chǎng)景
邏輯回歸的模型原理
邏輯回歸分類的幾何意義
邏輯回歸的種類
二項(xiàng)邏輯回歸
多項(xiàng)邏輯回歸
如何解讀邏輯回歸方程
帶分類自變量的邏輯回歸分析
多項(xiàng)邏輯回歸/多分類邏輯回歸
案例:如何評(píng)估用戶是否會(huì)購(gòu)買某產(chǎn)品(二項(xiàng)邏輯回歸)
案例:多品牌選擇模型分析(多項(xiàng)邏輯回歸)
分類決策樹(DT)
問(wèn)題:如何預(yù)測(cè)客戶行為?如何識(shí)別潛在客戶?
風(fēng)控:如何識(shí)別欠貸者的特征,以及預(yù)測(cè)欠貸概率?
客戶保有:如何識(shí)別流失客戶特征,以及預(yù)測(cè)客戶流失概率?
決策樹分類簡(jiǎn)介
案例:美國(guó)零售商(Target)如何預(yù)測(cè)少女懷孕
演練:識(shí)別銀行欠貨風(fēng)險(xiǎn),提取欠貸者的特征
決策樹分類的幾何意義
構(gòu)建決策樹的三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題
如何選擇最佳屬性來(lái)構(gòu)建節(jié)點(diǎn)
如何分裂變量
修剪決策樹
選擇最優(yōu)屬性生長(zhǎng)
熵、基尼索引、分類錯(cuò)誤
屬性劃分增益
如何分裂變量
多元?jiǎng)澐峙c二元?jiǎng)澐?
連續(xù)變量離散化(最優(yōu)分割點(diǎn))
修剪決策樹
剪枝原則
預(yù)剪枝與后剪枝
構(gòu)建決策樹的四個(gè)算法
C5.0、CHAID、CART、QUEST
各種算法的比較
如何選擇最優(yōu)分類模型?
案例:商場(chǎng)用戶的典型特征提取
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
多分類決策樹
案例:不同套餐用戶的典型特征
決策樹模型的保存與應(yīng)用
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的幾何意義
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反向傳播網(wǎng)絡(luò)(MLP)
徑向基網(wǎng)絡(luò)(RBF)
案例:評(píng)估銀行用戶拖欠貨款的概率
判別分析(DA)
判別分析原理
判別分析種類
Fisher線性判別分析
案例:MBA學(xué)生錄取判別分析
案例:上市公司類別評(píng)估
最近鄰分類(KNN)
KNN模型的基本原理
KNN分類的幾何意義
K近鄰的關(guān)鍵問(wèn)題
支持向量機(jī)(SVM)
SVM基本原理
線性可分問(wèn)題:最大邊界超平面
線性不可分問(wèn)題:特征空間的轉(zhuǎn)換
維災(zāi)難與核函數(shù)
貝葉斯分類(NBN)
貝葉斯分類原理
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
定性預(yù)測(cè)模型—模型評(píng)估篇
模型的評(píng)估指標(biāo)
兩大矩陣:混淆矩陣,代價(jià)矩陣
六大指標(biāo):Acc,P,R,Spec,F1,lift
三條曲線:
ROC曲線和AUC
PR曲線和BEP
KS曲線和KS值
模型的評(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)
定性預(yù)測(cè)模型—集成優(yōu)化篇
模型的優(yōu)化思路
集成算法基本原理
單獨(dú)構(gòu)建多個(gè)弱分類器
多個(gè)弱分類器組合投票,決定預(yù)測(cè)結(jié)果
集成方法的種類
Bagging
Boosting
Stacking
Bagging集成
數(shù)據(jù)/屬性重抽樣
決策依據(jù):少數(shù)服從多數(shù)
典型模型:隨機(jī)森林RF
Boosting集成
基于誤分?jǐn)?shù)據(jù)建模
樣本選擇權(quán)重更新公式
決策依據(jù):加權(quán)投票
典型模型:AdaBoost模型
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?!?
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)保科技:《大數(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?!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)》
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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(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。
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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