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珀菲特企業(yè)管理
Karen /鄭老師
KEY WORDS OF Corporate Training
參加對象：銷售部、營業(yè)廳、市場營銷部、運(yùn)營分析部、業(yè)務(wù)支撐部等業(yè)務(wù)及應(yīng)用人員。 本課程由淺入深，結(jié)合原理主講軟件工具應(yīng)用，不需要太深的數(shù)學(xué)知識，但希望掌握數(shù)據(jù)分析的相關(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
微信咨詢：Karen（注明來意）
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)意識和數(shù)據(jù)思維，掌握常用的統(tǒng)計分析方法和工具，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。
本課程具體內(nèi)容包括：
大數(shù)據(jù)的本質(zhì)，核心數(shù)據(jù)思維
數(shù)據(jù)分析過程，數(shù)據(jù)分析框架
數(shù)據(jù)分析工具，數(shù)據(jù)可視呈現(xiàn)
影響因素分析，定量預(yù)測模型
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
掌握常用數(shù)據(jù)分析方法，熟練使用Excel高級數(shù)據(jù)分析工具
掌握常用高級定量預(yù)測模型，理解模型原理，學(xué)會解讀模型含義
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：云計算，搭建按需分配的計算資源平臺
D：大數(shù)據(jù)，實現(xiàn)智能化的判斷和決策機(jī)制
I：物聯(lián)網(wǎng)，實現(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)律與排班及最佳營銷時機(jī)
案例：致命交通事故發(fā)生的時間規(guī)律
發(fā)現(xiàn)運(yùn)營變化，定短板來運(yùn)營決策
案例：考核周期導(dǎo)致的員工月初懈怠
案例：工序信號異常監(jiān)測設(shè)備故障
理清要素關(guān)系，找影響因素來決策
案例：情緒對于股市漲跌的影響
案例：為何升職反而會增加離職風(fēng)險？
預(yù)測未來趨勢，通過預(yù)判進(jìn)行決策
案例：惠普預(yù)測員工離職風(fēng)險及挽留
案例：保險公司的車險預(yù)測與個性化保費(fèi)定價
大數(shù)據(jù)決策的三個關(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)對策略
案例：用數(shù)據(jù)來識別喜歡賺“差價”的營業(yè)員
數(shù)據(jù)分析過程—分析步驟篇
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：撰寫報告，形成業(yè)務(wù)策略
選擇報告種類
完整的報告結(jié)構(gòu)
演練：產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷案例分析
如何搭建精準(zhǔn)營銷分析框架
精準(zhǔn)營銷分析的過程和步驟
數(shù)據(jù)分析方法—統(tǒng)計方法篇
問題：數(shù)據(jù)分析方法的種類？分析方法的不同應(yīng)用場景？
業(yè)務(wù)分析的三個階段
現(xiàn)狀分析：通過企業(yè)運(yùn)營指標(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)測分析：合理配置資源，預(yù)判業(yè)務(wù)未來的趨勢
常用的數(shù)據(jù)分析方法種類
描述性分析法（對比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢/交叉…）
相關(guān)性分析法（相關(guān)/方差/卡方…）
預(yù)測性分析法（回歸/時序/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)計分析基礎(chǔ)
統(tǒng)計分析兩大關(guān)鍵要素（類別、指標(biāo)）
統(tǒng)計分析的操作模式（類別à指標(biāo)）
統(tǒng)計分析三個操作步驟（統(tǒng)計、畫圖、解讀）
透視表的三個組成部分
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景
對比分析（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)營商的流量套餐劃分合理性的評估
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：中移動用戶群動態(tài)結(jié)構(gòu)分析
演練：財務(wù)領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)瀑布圖、財務(wù)收支的變化瀑布圖
趨勢分析（發(fā)現(xiàn)事物隨時間的變化規(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：微信用戶的活躍時間規(guī)律
演練：發(fā)現(xiàn)客流量的時間規(guī)律
交叉分析（從多個維度的數(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
競品/競爭分析：SWOT、波特五力
營銷市場專題分析：4P/4C等
精準(zhǔn)營銷的業(yè)務(wù)模型（6R準(zhǔn)則）
尋找正確的客戶
匹配正確的產(chǎn)品
確定合理的價格
選擇恰當(dāng)?shù)臅r機(jī)
通過合適的渠道
傳遞恰當(dāng)?shù)男畔?
案例討論：如何構(gòu)建大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的分析框架
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)、競品優(yōu)劣勢）
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：時間（淡旺季、活躍時間、重購周期）
WHERE：區(qū)域/渠道（區(qū)域喜好、渠道偏好）
HOW：支付/促銷（支付方式、促銷方式有效性評估等）
HOW MUCH：價格（費(fèi)用、成本、利潤、收入結(jié)構(gòu)、價格偏好等）
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)分析策略
影響因素分析—原因分析篇
營銷問題：哪些因素是影響業(yè)務(wù)目標(biāo)的關(guān)鍵要素？比如，產(chǎn)品在貨架上的位置是否對銷量有影響？價格和廣告開銷是如何影響銷量的？影響風(fēng)控的關(guān)鍵因素有哪些？如何判斷？
影響因素分析的常見方法
相關(guān)分析（衡量兩數(shù)據(jù)型變量的線性相關(guān)性）
相關(guān)分析簡介
相關(guān)分析的應(yīng)用場景
相關(guān)分析的種類
簡單相關(guān)分析
偏相關(guān)分析
距離相關(guān)分析
相關(guān)系數(shù)的三種計算公式
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
相關(guān)分析的四個基本步驟
演練：營銷費(fèi)用會影響銷售額嗎？影響程度如何量化？
演練：哪些因素與汽車銷量有相關(guān)性
演練：影響用戶消費(fèi)水平的因素會有哪些
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)的計算公式
偏相關(guān)分析的適用場景
距離相關(guān)分析
方差分析（衡量類別變量與數(shù)值變量間的相關(guān)性）
方差分析的應(yīng)用場景
方差分析的三個種類
單因素方差分析
多因素方差分析
協(xié)方差分析
單因素方差分析的原理
方差分析的四個步驟
解讀方差分析結(jié)果的兩個要點(diǎn)
演練：擺放位置與銷量有關(guān)嗎
演練：客戶學(xué)歷對消費(fèi)水平的影響分析
演練：廣告和價格是影響終端銷量的關(guān)鍵因素嗎
演練：營業(yè)員的性別、技能級別對產(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)方差分析的適用場景
演練：排除產(chǎn)品價格，收入對銷量有影響嗎？
列聯(lián)分析/卡方檢驗（兩類別變量的相關(guān)性分析）
交叉表與列聯(lián)表：計數(shù)值與期望值
卡方檢驗的原理
卡方檢驗的幾個計算公式
列聯(lián)表分析的適用場景
案例：套餐類型對客戶流失的影響分析
案例：學(xué)歷對業(yè)務(wù)套餐偏好的影響分析
案例：行業(yè)/規(guī)模對風(fēng)控的影響分析
相關(guān)性分析方法總結(jié)
定量預(yù)測模型—回歸模型篇
營銷問題：如何預(yù)測未來的產(chǎn)品銷量/銷售額？如果產(chǎn)品跟隨季節(jié)性變動，該如何預(yù)測？
回歸分析簡介和原理
回歸分析的種類
一元回歸/多元回歸
線性回歸/非線性回歸
常用回歸分析方法
散點(diǎn)圖+趨勢線（一元）
線性回歸工具（多元線性）
規(guī)劃求解工具（非線性回歸）
演練：散點(diǎn)圖找營銷費(fèi)用與銷售額的關(guān)系
線性回歸分析的五個步驟
演練：營銷費(fèi)用、辦公費(fèi)用與銷售額的關(guān)系（線性回歸）
線性回歸方程的解讀技巧
定性描述：正相關(guān)/負(fù)相關(guān)
定量描述：自變量變化導(dǎo)致因變量的變化程度
回歸預(yù)測模型評估
質(zhì)量評估指標(biāo)：判定系數(shù)R^2
如何選擇最佳回歸模型
演練：如何選擇最佳的回歸預(yù)測模型（一元曲線回歸）
帶分類自變量的回歸預(yù)測
演練：汽車季度銷量預(yù)測
演練：工齡、性別與終端銷量的關(guān)系
演練：如何評估銷售目標(biāo)與資源最佳配置
產(chǎn)品銷量預(yù)測—時序預(yù)測篇
時間序列簡介
回歸模型的缺點(diǎn)
時序預(yù)測常用模型
評估預(yù)測值的準(zhǔn)確度指標(biāo)
平均絕對誤差MAD
均方差MSE/RMSE
平均誤差率MAPE
移動平均（MA）
應(yīng)用場景及原理
移動平均種類
一次移動平均
二次移動平均
加權(quán)移動平均
移動平均比率法
移動平均關(guān)鍵問題
期數(shù)N的最佳選擇方法
最優(yōu)權(quán)重系數(shù)的選取方法
演練：平板電腦銷量預(yù)測及評估
演練：快銷產(chǎn)品季節(jié)銷量預(yù)測及評估
指數(shù)平滑（ES）
應(yīng)用場景及原理
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
演練：航空旅客量預(yù)測及評估
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，五項國家專利，在華為工作期間獲得華為數(shù)項獎項，曾在英國、日本、荷蘭和比利時等海外市場做項目，對大數(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，有效預(yù)判市場變化和需求，基于規(guī)律和預(yù)判來進(jìn)行管理決策，并實現(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)營決策，用大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)企業(yè)整體經(jīng)營狀況，診斷運(yùn)營問題和風(fēng)險，找到業(yè)務(wù)短板，全面理解組織、產(chǎn)品、人員、營銷、財務(wù)等要素間的相關(guān)性，實現(xiàn)企業(yè)資源的最優(yōu)化配置，提升科學(xué)決策能力。
3、讓營銷更精準(zhǔn)：將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于市場營銷，解決營銷中的用戶群細(xì)分和品牌定位，客戶價值評估，分析用戶需求，產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化，產(chǎn)品最優(yōu)定價等實際問題，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷和精準(zhǔn)推薦，以最小的營銷成本實現(xiàn)最大化的營銷效果。
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)，基于實際的業(yè)務(wù)應(yīng)用場景（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），使用簡單實用的工具操作（分析工具），對分析結(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)市場營銷的課程：
《大數(shù)據(jù)時代的精準(zhǔn)營銷》
《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷分析實戰(zhàn)與沙盤》
《市場營銷大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)培訓(xùn)》
《大數(shù)據(jù)助力市場營銷與服務(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戰(zhàn)》
《大數(shù)據(jù)建模與模型優(yōu)化實戰(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)險預(yù)測模式實戰(zhàn)培訓(xùn)》
大數(shù)據(jù)分析語言Python課程：
《Python開發(fā)基礎(chǔ)實戰(zhàn)培訓(xùn)》
《Python數(shù)據(jù)分析與可視化實戰(zhàn)》
《Python數(shù)據(jù)建模與模型優(yōu)化實戰(zhàn)》
《Python數(shù)據(jù)挖掘?qū)ｎ}分析》
《Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)》
《Python RPA辦公流程自動化》
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、華為、施耐德、富士康、平安集團(tuán)、中國銀行、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/證券等金融行業(yè)培訓(xùn)客戶
中國銀行：《大數(shù)據(jù)變革與商業(yè)模式創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)時代的精準(zhǔn)營銷》
中信銀行：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》《Python風(fēng)險預(yù)測建模》
招商銀行：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》《數(shù)說營銷》《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)說營銷》《Python數(shù)據(jù)分析》
廣發(fā)銀行：《大數(shù)據(jù)下的精準(zhǔn)營銷》《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)時代下的精準(zhǔn)營銷》
交通銀行：《大數(shù)據(jù)時代的精準(zhǔn)營銷》《數(shù)說營銷實戰(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)時代下的精準(zhǔn)營銷》
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：《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)用實戰(zhàn)》《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)時代下的精準(zhǔn)營銷》
平安醫(yī)?？萍迹骸洞髷?shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
天安財險：《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：《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)分析實戰(zhàn)》
金融壹帳通：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升實戰(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)說營銷實戰(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)建模》
正泰電器：《大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)》《大數(shù)據(jù)建模及優(yōu)化》
海天集團(tuán)：《大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)》《大數(shù)據(jù)思維與可視化》
ABB：《大數(shù)據(jù)分析實戰(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辦公自動化》
昌碩科技：《大數(shù)據(jù)分析實戰(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)營商行業(yè)培訓(xùn)客戶
華為技術(shù)：《話務(wù)量預(yù)測與排班管理》
聯(lián)通研究院：《大數(shù)據(jù)預(yù)測建模優(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)說營銷》《數(shù)據(jù)挖掘?qū)ｎ}分析》
廣州電信：《大數(shù)據(jù)時代的精準(zhǔn)營銷》
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)營銷實戰(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)營下的大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升實戰(zhàn)》
南京電信：《大數(shù)據(jù)視圖支撐精準(zhǔn)化營銷》
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》
烏魯木齊聯(lián)通：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
上海移動：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘、建模及優(yōu)化》叁期
浙江移動：《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實戰(zhàn)》
江蘇移動：《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷技能提升實戰(zhàn)》
深圳移動：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
廣西移動：《大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢及在公司營銷領(lǐng)域的應(yīng)用》
遼寧移動2期：《數(shù)據(jù)分析方法與經(jīng)營分析技巧》
泉州移動3期：《數(shù)說營銷—市場營銷數(shù)據(jù)分析與挖掘應(yīng)用》
德陽移動2期：《大數(shù)據(jù)挖掘與建模優(yōu)化實戰(zhàn)培訓(xùn)》
浙江移動：《大數(shù)據(jù)產(chǎn)品營銷能力提升》
四川移動：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》
吉林移動：《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)》；
貴州移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》
海南移動：《基于大數(shù)據(jù)運(yùn)營的用戶行為分析與精準(zhǔn)定位》
山東移動：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
深圳移動：《大數(shù)據(jù)在行業(yè)內(nèi)外的應(yīng)用》
中國移動終端公司：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升培訓(xùn)》
中山移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》
東莞移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》
成都移動：《數(shù)字化運(yùn)營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》
眉山移動2期：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
云浮移動：《大數(shù)據(jù)挖掘和信息提煉專項培訓(xùn)》
陽江移動：《小數(shù)據(jù)·大運(yùn)營--運(yùn)營數(shù)據(jù)的分析與挖掘》
德陽移動：《電信運(yùn)營商市場營銷數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用典型案例》
陜西在線：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》
四川在線：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》
大連移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》
內(nèi)蒙古移動：《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：《市場營銷數(shù)據(jù)的分析》
海南航空：《利用大數(shù)據(jù)營銷提升航線收益》
南方航空：《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷實戰(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)營銷實戰(zhàn)》
東風(fēng)商用：《數(shù)說營銷實戰(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)營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用培訓(xùn)》
保時捷：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)》
忻州供電局：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
延長殼牌：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》
寶雞國電：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘》兩期
寧夏國電：《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)時代下的精準(zhǔn)營銷》
天津國電：《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)營銷實戰(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》
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》
頂新國際：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
華潤集團(tuán)：《大數(shù)據(jù)時代下的精準(zhǔn)營銷》
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流程自動化化》
嶺南集團(tuán)：《大數(shù)據(jù)時代下的精準(zhǔn)營銷》
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》
深圳會展中心：《大數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)與應(yīng)用創(chuàng)新》
重慶國際復(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)的項目咨詢基礎(chǔ)、多行業(yè)數(shù)據(jù)庫、多年的行業(yè)經(jīng)驗，并對企業(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。
我們的咨詢方案的設(shè)計過程秉承“知行合一”的理念，既具備理論知識，又重視項目的實操性。經(jīng)過多年的經(jīng)驗，我們積累了豐富的案例庫，涉及18個領(lǐng)域，近千個案例，并將案例與咨詢項目完美結(jié)合。
我們的咨詢團(tuán)隊分布于各大領(lǐng)域，擁有多年的業(yè)內(nèi)從業(yè)經(jīng)驗，具備豐富的企業(yè)管理實操經(jīng)驗。在定制咨詢方案前，我們會為客戶匹配多位業(yè)內(nèi)咨詢師，供客戶進(jìn)行比對選擇，根據(jù)客戶需求及問題，定制化地設(shè)計咨詢方案，確保項目的順利進(jìn)行。
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