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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：業(yè)務支撐、網(wǎng)絡(luò)中心、IT系統(tǒng)部、數(shù)據(jù)分析部等對業(yè)務數(shù)據(jù)分析有較高要求的相關(guān)專業(yè)人員。
課程費用：電話咨詢（含：講師費、稅費、教材費、會務費、拍攝費）
授課天數(shù)：2-4 天
授課形式：內(nèi)訓
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
本課程面向數(shù)據(jù)分析部等專門負責數(shù)據(jù)分析與挖掘的人士，專注大數(shù)據(jù)挖掘工具SPSS Statistics的培訓。
本課程培訓覆蓋以下內(nèi)容：
1、數(shù)據(jù)挖掘標準流程。
2、數(shù)據(jù)挖掘模型原理。
3、數(shù)據(jù)挖掘方法及應用。
本課程從實際的業(yè)務需求出發(fā)，對數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行了全面的介紹，通過大量的操作演練，幫助學員掌握數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的思路、方法、工具，從大量的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)中進行分析，發(fā)現(xiàn)業(yè)務運作規(guī)律，進行客戶洞察，挖掘客戶行為特點，消費行為，實現(xiàn)精準營銷，幫助運營團隊深入理解業(yè)務運作，以達到提升學員的數(shù)據(jù)綜合分析能力，支撐運營決策的目的。
課程收益| Program Benefits
1、了解大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識，理解大數(shù)據(jù)思維方式。
2、了解數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的基本知識（統(tǒng)計、分布、概率等）。
3、掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本過程和步驟，掌握數(shù)據(jù)挖掘的方法。
4、理解數(shù)據(jù)挖掘的常見模型，原理及適用場景。
5、熟練掌握Modeler基本操作，能利用Modeler進行數(shù)據(jù)挖掘。
課程大綱| Course Outline
IBM SPPS Modeler是一個數(shù)據(jù)流處理工具，適用于數(shù)據(jù)探索與數(shù)據(jù)挖掘，包括數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)模型優(yōu)化。
第一部分：大數(shù)據(jù)的核心理念
問題：大數(shù)據(jù)的核心價值是什么？大數(shù)據(jù)是怎樣用于業(yè)務決策？
1、大數(shù)據(jù)時代：你缺的不是一堆方法，而是大數(shù)據(jù)思維
2、大數(shù)據(jù)是探索事物發(fā)展和變化規(guī)律的工具
3、一切不以解決業(yè)務問題為導向的大數(shù)據(jù)都是耍流氓
4、大數(shù)據(jù)的核心能力
發(fā)現(xiàn)業(yè)務運行規(guī)律及問題
探索業(yè)務未來發(fā)展趨勢
5、從案例看大數(shù)據(jù)的核心本質(zhì)
用趨勢圖來探索產(chǎn)品銷量規(guī)律
從谷歌的GFT產(chǎn)品探索用戶需求變化
從美國總統(tǒng)競選看大數(shù)據(jù)對選民行為進行分析
從大數(shù)據(jù)炒股看大數(shù)據(jù)如何探索因素的相關(guān)性
6、認識大數(shù)據(jù)分析
什么是數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析的三大作用
常用分析的三大類別
案例：喜歡賺“差價”的營業(yè)員（用數(shù)據(jù)管理來識別）
7、數(shù)據(jù)分析需要什么樣的能力
懂業(yè)務、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈現(xiàn)
8、大數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)的四層結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層、數(shù)據(jù)模型層、業(yè)務模型層、業(yè)務應用層
9、大數(shù)據(jù)分析的兩大核心理念
10、大數(shù)據(jù)分析面臨的常見問題
不知道分析什么（分析目的不明確）
不知道怎樣分析（缺少分析方法）
不知道收集什么樣的數(shù)據(jù)（業(yè)務理解不足）
不知道下一步怎么做（不了解分析過程）
看不懂數(shù)據(jù)表達的意思（數(shù)據(jù)解讀能力差）
擔心分析不夠全面（分析思路不系統(tǒng)）
第二部分：數(shù)據(jù)挖掘標準流程
1、數(shù)據(jù)挖掘概述
2、數(shù)據(jù)挖掘的標準流程（CRISP-DM）
商業(yè)理解
數(shù)據(jù)準備
數(shù)據(jù)理解
模型建立
模型評估
模型應用
案例：客戶匹配度建?！业侥愕臏士蛻?br />案例：客戶流失預測及客戶挽留
3、數(shù)據(jù)集概述
4、數(shù)據(jù)集的類型
5、數(shù)據(jù)集屬性的類型
標稱
序數(shù)
度量
6、數(shù)據(jù)質(zhì)量三要素
準確性
完整性
一致性
第三部分：數(shù)據(jù)預處理過程
1、SPSS工具簡介
2、數(shù)據(jù)預處理的主要任務
數(shù)據(jù)集成：多個數(shù)據(jù)集的合并
數(shù)據(jù)清理：異常值的處理
數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)精簡、數(shù)據(jù)平衡
變量處理：變量變換、變量派生、變量精簡
數(shù)據(jù)歸約：實現(xiàn)降維，避免維災難
3、數(shù)據(jù)集成
外部數(shù)據(jù)讀入：Txt/Excel/SPSS/Database
數(shù)據(jù)追加（添加數(shù)據(jù)）
變量合并（添加變量）
4、數(shù)據(jù)理解（異常數(shù)據(jù)處理）
取值范圍限定
重復值處理
無效值/錯誤值處理
缺失值處理
離群值/極端值處理
數(shù)據(jù)質(zhì)量評估
5、數(shù)據(jù)準備：數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)篩選：數(shù)據(jù)抽樣/選擇（減少樣本數(shù)量）
數(shù)據(jù)精簡：數(shù)據(jù)分段/離散化（減少變量的取值個數(shù)）
數(shù)據(jù)平衡：正反樣本比例均衡
6、數(shù)據(jù)準備：變量處理
變量變換：原變量取值更新，比如標準化
變量派生：根據(jù)舊變量生成新的變量
變量精簡：降維，減少變量個數(shù)
7、數(shù)據(jù)降維
常用降維的方法
如何確定變量個數(shù)
特征選擇：選擇重要變量，剔除不重要的變量
從變量本身考慮
從輸入變量與目標變量的相關(guān)性考慮
對輸入變量進行合并
因子分析（主成分分析）
因子分析的原理
因子個數(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
8、數(shù)據(jù)探索性分析
常用統(tǒng)計指標分析
單變量：數(shù)值變量/分類變量
雙變量：交叉分析/相關(guān)性分析
多變量：特征選擇、因子分析
演練：描述性分析（頻數(shù)、描述、探索、分類匯總）
第四部分：數(shù)據(jù)可視化篇
1、數(shù)據(jù)可視化的原則
2、常用可視化工具
3、常用可視化圖形
柱狀圖、條形圖、餅圖、折線圖、箱圖、散點圖等
4、圖形的表達及適用場景
演練：各種圖形繪制
第五部分：影響因素分析篇
問題：如何判斷一個因素對另一個因素有影響？比如營銷費用是否會影響銷售額？產(chǎn)品價格是否會影響銷量？產(chǎn)品的陳列位置是否會影響銷量？
風險控制的關(guān)鍵因素有哪些？如何判斷？
1、影響因素分析的常見方法
2、相關(guān)分析（衡量變量間的的相關(guān)性）
問題：這兩個屬性是否會相互影響？影響程度大嗎？營銷費用會影響銷售額嗎？
什么是相關(guān)關(guān)系
相關(guān)系數(shù)：衡量相關(guān)程度的指標
相關(guān)系數(shù)的三個計算公式
相關(guān)分析的假設(shè)檢驗
相關(guān)分析的基本步驟
相關(guān)分析應用場景
演練：體重與腰圍的關(guān)系
演練：營銷費用會影響銷售額嗎
演練：哪些因素與汽車銷量有相關(guān)性
演練：通信費用與開通月數(shù)的相關(guān)分析
案例：酒樓生意好壞與報紙銷量的相關(guān)分析
偏相關(guān)分析
距離相關(guān)分析
3、方差分析
問題：哪些才是影響銷量的關(guān)鍵因素？
方差分析解決什么問題
方差分析種類：單因素/雙因素可重復/雙因素無重復
方差分析的應用場景
方差分析的原理與步驟
如何解決方差分析結(jié)果
演練：終端擺放位置與終端銷量有關(guān)嗎？
演練：開通月數(shù)驛客戶流失的影響分析
演練：客戶學歷對消費水平的影響分析
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、技能級別產(chǎn)品銷量有影響嗎？
案例：2015年大學生工資與父母職業(yè)的關(guān)系
案例：醫(yī)生洗手與嬰兒存活率的關(guān)系
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（多因素）
協(xié)方差分析原理
演練：飼料對生豬體重的影響分析（協(xié)方差分析）
4、列聯(lián)分析（兩類別變量的相關(guān)性分析）
交叉表與列聯(lián)表
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：學歷對業(yè)務套餐偏好的影響分析
案例：行業(yè)/規(guī)模對風控的影響分析
第六部分：數(shù)值預測模型篇
問題：如何預測產(chǎn)品的銷量/銷售金額？如果產(chǎn)品跟隨季節(jié)性變動，該如何預測？新產(chǎn)品上市，如果評估銷量上限及銷售增速？
1、銷量預測與市場預測——讓你看得更遠
2、回歸預測/回歸分析
問題：如何預測未來的銷售量（定量分析）？
回歸分析的基本原理和應用場景
回歸分析的種類（一元/多元、線性/曲線）
得到回歸方程的幾種常用方法
回歸分析的五個步驟與結(jié)果解讀
回歸預測結(jié)果評估（如何評估預測質(zhì)量，如何選擇最佳回歸模型）
演練：散點圖找推廣費用與銷售額的關(guān)系（一元線性回歸）
演練：推廣費用、辦公費用與銷售額的關(guān)系（多元線性回歸）
演練：讓你的營銷費用預算更準確
演練：如何選擇最佳的回歸預測模型（曲線回歸）
帶分類變量的回歸預測
演練：汽車季度銷量預測
演練：工齡、性別與終端銷量的關(guān)系
演練：如何評估銷售目標與資源配置（營業(yè)廳）
3、時序預測
問題：隨著時間變化，未來的銷量變化趨勢如何？
時序分析的應用場景（基于時間的變化規(guī)律）
移動平均MA的預測原理
指數(shù)平滑ES的預測原理
自回歸移動平均ARIMA模型
如何評估預測值的準確性？
案例：銷售額的時序預測及評估
演練：汽車銷量預測及評估
演練：電視機銷量預測分析
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)性趨勢預測分析
第七部分：回歸模型優(yōu)化篇
1、回歸模型的基本原理
三個基本概念：總變差、回歸變差、剩余變差
方程的顯著性檢驗：是否可以做回歸分析？
擬合優(yōu)度檢驗：回歸模型的質(zhì)量評估？
因素的顯著性檢驗：自變量是否可用？
理解標準誤差的含義：預測的準確性？
2、模型優(yōu)化思路：尋找最佳回歸擬合線
如何處理異常數(shù)據(jù)（殘差與異常值排除）
如何剔除非顯著因素（因素顯著性檢驗）
如何進行非線性關(guān)系檢驗
如何進行相互作用檢驗
如何進行多重共線性檢驗
如何檢驗誤差項
如何判斷模型過擬合
案例：模型優(yōu)化案例
第八部分：分類預測模型篇
問題：如何評估客戶購買產(chǎn)品的可能性？如何預測客戶的購買行為？如何提取某類客戶的典型特征？如何向客戶精準推薦產(chǎn)品或業(yè)務？
1、分類模型概述
2、常見分類預測模型
3、邏輯回歸模型
邏輯回歸模型原理及適用場景
邏輯回歸種類：二元/多元邏輯回歸
如何解讀邏輯回歸方程
案例：如何評估用戶是否會購買某產(chǎn)品（二元邏輯）
消費者品牌選擇模型分析
案例：品牌選擇模型分析，你的品牌適合哪些人群？（多元邏輯）
4、分類決策樹
問題：如何預測客戶行為？如何識別潛在客戶？
風控：如何識別欠貸者的特征，以及預測欠貸概率？
客戶保有：如何識別流失客戶特征，以及預測客戶流失概率？
決策樹分類簡介
如何評估分類性能？
案例：美國零售商（Target）如何預測少女懷孕
演練：識別銀行欠貨風險，提取欠貸者的特征
構(gòu)建決策樹的三個關(guān)鍵問題
如何選擇最佳屬性來構(gòu)建節(jié)點
如何分裂變量
修剪決策樹
選擇最優(yōu)屬性
熵、基尼索引、分類錯誤
屬性劃分增益
如何分裂變量
多元劃分與二元劃分
連續(xù)變量離散化（最優(yōu)劃分點）
修剪決策樹
剪枝原則
預剪枝與后剪枝
構(gòu)建決策樹的四個算法
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：商場酸奶購買用戶特征提取
案例：電信運營商客戶流失預警與客戶挽留
案例：識別拖欠銀行貨款者的特征，避免不良貨款
案例：識別電信詐騙者嘴臉，讓通信更安全
5、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)的建立步驟
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵問題
BP反向傳播網(wǎng)絡(luò)（MLP）
徑向基網(wǎng)絡(luò)（RBF）
案例：評估銀行用戶拖欠貨款的概率
6、支持向量機（SVM）
SVM基本原理
線性可分問題：最大邊界超平面
線性不可分問題：特征空間的轉(zhuǎn)換
維空難與核函數(shù)
7、判別分析
判別分析原理
距離判別法
典型判別法
貝葉斯判別法
案例：MBA學生錄取判別分析
案例：上市公司類別評估
第九部分：市場細分模型篇
問題：我們的客戶有幾類？各類特征是什么？如何實現(xiàn)客戶細分，開發(fā)符合細分市場的新產(chǎn)品？如何提取客戶特征，從而對產(chǎn)品進行市場定位？
1、市場細分的常用方法
有指導細分
無指導細分
2、聚類分析
如何更好的了解客戶群體和市場細分？
如何識別客戶群體特征？
如何確定客戶要分成多少適當?shù)念悇e？
聚類方法原理介紹
聚類方法作用及其適用場景
聚類分析的種類
K均值聚類（快速聚類）
案例：移動三大品牌細分市場合適嗎？
演練：寶潔公司如何選擇新產(chǎn)品試銷區(qū)域？
演練：如何評選優(yōu)秀員工？
演練：中國各省份發(fā)達程度分析，讓數(shù)據(jù)自動聚類
層次聚類（系統(tǒng)聚類）：發(fā)現(xiàn)多個類別
R型聚類與Q型聚類的區(qū)別
案例：中移動如何實現(xiàn)客戶細分及營銷策略
演練：中國省市經(jīng)濟發(fā)展情況分析（Q型聚類）
演練：裁判評分的標準衡量，避免“黑哨”（R型聚類）
兩步聚類
3、主成分分析PCA分析
主成分分析原理
主成分分析基本步驟
主成分分析結(jié)果解讀
演練：PCA探索汽車購買者的細分市場
4、RFM模型客戶細分框架
第十部分：客戶價值評估
1、客戶價值評估與RFM模型
問題：如何評估客戶的價值？如何針對不同客戶采取不同的營銷策略？
RFM模型，更深入了解你的客戶價值
RFM的客戶細分框架理解
RFM模型與市場策略
RFM模型與活躍度
演練：“雙11”淘寶商家如何選擇客戶進行促銷
演練：結(jié)合響應模型，宜家IKE實現(xiàn)最大化營銷利潤
演練：重購用戶特征分析
第十一部分：產(chǎn)品推薦模型
問題：購買A產(chǎn)品的顧客還常常要購買其他什么產(chǎn)品？應該給客戶推薦什么產(chǎn)品最有可能被接受？
1、常用產(chǎn)品推薦模型
2、關(guān)聯(lián)分析
如何制定套餐，實現(xiàn)交叉/捆綁銷售
案例：啤酒與尿布、颶風與蛋撻
關(guān)聯(lián)分析模型原理（Association）
關(guān)聯(lián)規(guī)則的兩個關(guān)鍵參數(shù)
支持度
置信度
關(guān)聯(lián)分析的適用場景
案例：購物籃分析與產(chǎn)品捆綁銷售/布局優(yōu)化
案例：理財產(chǎn)品的交叉銷售與產(chǎn)品推薦
如何提取關(guān)聯(lián)規(guī)則（關(guān)聯(lián)分析的算法）
Apriori算法
FP-Growth算法
3、協(xié)同過濾
4、分類預測模型
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、機器學習等應用技術(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，有效預判市場變化和需求，基于規(guī)律和預判來進行管理決策，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：將大數(shù)據(jù)應用于運營決策，用大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)企業(yè)整體經(jīng)營狀況，診斷運營問題和風險，找到業(yè)務短板，全面理解組織、產(chǎn)品、人員、營銷、財務等要素間的相關(guān)性，實現(xiàn)企業(yè)資源的最優(yōu)化配置，提升科學決策能力。
3、讓營銷更精準：將大數(shù)據(jù)應用于市場營銷，解決營銷中的用戶群細分和品牌定位，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)精準營銷和精準推薦，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！“圍繞業(yè)務問題+搭建分析框架+運用分析方法+建立分析模型+熟悉分析工具+形成業(yè)務策略”。以商業(yè)目標為起點，基于實際的業(yè)務應用場景（明確目的），搭建全面系統(tǒng)的業(yè)務框架和分析維度（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)果進行有效的解讀（數(shù)據(jù)可視化），最終形成具體的業(yè)務建議，實現(xiàn)業(yè)務分析/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)思維與應用創(chuàng)新》
《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及應用創(chuàng)新》
《領(lǐng)導干部的大數(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》
《大數(shù)據(jù)助力市場營銷與服務提升》
大數(shù)據(jù)分析應用類的課程：
《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》
《大數(shù)據(jù)挖掘之SPSS工具入門與提高》
《金融行業(yè)風險預測模式實戰(zhàn)培訓》
大數(shù)據(jù)分析語言Python課程：
《Python開發(fā)基礎(chǔ)實戰(zhàn)培訓》
《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機器學習算法實戰(zhàn)》
《Python RPA辦公流程自動化》
傅老師曾提供過培訓咨詢服務的客戶遍及通信、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、中國銀行、西部航空、廣州地鐵、東風日產(chǎn)、廣州稅務、良品鋪子、中冶賽迪、埃森哲、海天集團、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)時代的精準營銷》
中信銀行：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》《Python風險預測建?！?
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)挖掘應用》《大數(shù)據(jù)時代下的精準營銷》
交通銀行：《大數(shù)據(jù)時代的精準營銷》《數(shù)說營銷實戰(zhàn)》
建設(shè)銀行：《大數(shù)據(jù)思維與應用創(chuàng)新》
浦發(fā)銀行：《大數(shù)據(jù)時代下的精準營銷》
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?！?
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)思維與應用創(chuàng)新》
山東郵政：《大數(shù)據(jù)思維與應用創(chuàng)新》
平安集團：《大數(shù)據(jù)思維與應用創(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)分析與應用實戰(zhàn)》《大數(shù)據(jù)思維與應用創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)時代下的精準營銷》
平安醫(yī)?？萍迹骸洞髷?shù)據(jù)思維與應用創(chuàng)新》
天安財險：《大數(shù)據(jù)思維與應用創(chuàng)新》
中華人壽：《大數(shù)據(jù)思維與應用創(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》
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)思維與應用創(chuàng)新》
馬上消費金額：《數(shù)說營銷實戰(zhàn)》
易鑫集團：《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)分析實戰(zhàn)》《大數(shù)據(jù)建模及優(yōu)化》
海天集團：《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》
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)思維與應用創(chuàng)新》
翔路騰龍：《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及應用創(chuàng)新》
泰科：《大數(shù)據(jù)思維與應用創(chuàng)新》
萬家樂：《Python基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)分析》
億力機電：《大數(shù)據(jù)思維與應用創(chuàng)新》
深圳大疆：《數(shù)說營銷》
一汽解放錫柴：《大數(shù)據(jù)思維與應用創(chuàng)新》
通信/運營商行業(yè)培訓客戶
華為技術(shù)：《話務量預測與排班管理》
聯(lián)通研究院：《大數(shù)據(jù)預測建模優(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)視圖支撐精準化營銷》
佛山電信：《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應用培訓》
泉州電信：《大數(shù)據(jù)挖掘、信息分析及應用培訓》
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》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)挖掘應用實戰(zhàn)》
江蘇移動：《大數(shù)據(jù)精準營銷技能提升實戰(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》
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》；
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)運營的用戶行為分析與精準定位》
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)外的應用》
中國移動終端公司：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升培訓》
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》
陽江移動：《小數(shù)據(jù)·大運營--運營數(shù)據(jù)的分析與挖掘》
德陽移動：《電信運營商市場營銷數(shù)據(jù)挖掘應用典型案例》
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客戶
西部航空：《數(shù)字化運營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應用培訓》
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)精準營銷實戰(zhàn)》
深圳公交集團：《大數(shù)據(jù)與智慧交通》
東風日產(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)下的精準營銷實戰(zhàn)》
東風商用：《數(shù)說營銷實戰(zhàn)》
東風出行：《大數(shù)據(jù)思維與應用創(chuàng)新》
廣州地鐵：《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘培訓》兩期
富維江森：《數(shù)字化運營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應用培訓》
保時捷：《大數(shù)據(jù)思維與應用創(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)思維與應用創(chuàng)新》兩期
云南電網(wǎng)：《大數(shù)據(jù)時代下的精準營銷》
天津國電：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
上海城投水務：《大數(shù)據(jù)思維與應用創(chuàng)新》
深圳水務：《大數(shù)據(jù)思維與應用創(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)展與應用創(chuàng)新》
珠海港興：《大數(shù)據(jù)思維與應用創(chuàng)新》
神南礦業(yè)：《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與應用創(chuàng)新》
安能物流：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
順豐速運：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》《數(shù)據(jù)精準營銷實戰(zhàn)》
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直銷/零售/電商/互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)培訓客戶
良品鋪子：《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》
新時代：《問題的挖掘、分析—數(shù)據(jù)分析技巧》兩期培訓
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根因分析與預測》
玫琳凱：《大數(shù)據(jù)思維與應用創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)》
上海找鋼網(wǎng)：《大數(shù)據(jù)思維與應用創(chuàng)新》
頂新國際：《大數(shù)據(jù)思維與應用創(chuàng)新》
華潤集團：《大數(shù)據(jù)時代下的精準營銷》
壹藥網(wǎng)：《大數(shù)據(jù)思維與應用創(chuàng)新》
其他行業(yè)部分培訓客戶
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：《大數(shù)據(jù)時代下的精準營銷》
贛州監(jiān)獄：《大數(shù)據(jù)思維與應用創(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：《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)思維與應用創(chuàng)新》
深圳會展中心：《大數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)與應用創(chuàng)新》
重慶國際復材：《大數(shù)據(jù)思維與應用創(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)進行深度研究和剖析，總結(jié)出一系列深入的觀點和經(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。
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