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大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升實(shí)戰(zhàn)

  • 開課時(shí)間:

    2022

  • 課程時(shí)長(zhǎng):

    3800

  • 授課講師:

    傅一航

  • 課程價(jià)格:

    3800

  • 天數(shù):

    2天

  • 開課地點(diǎn):

    廣州,

  • 專業(yè)分類:

    大數(shù)據(jù)營(yíng)銷,

  • 行業(yè)分類:

    商業(yè)零售業(yè), 產(chǎn)品制造業(yè), IT行業(yè), 金融行業(yè), 電信通訊業(yè), 其它行業(yè),

  • 崗位分類:

    市場(chǎng)經(jīng)理, 銷售經(jīng)理, 服務(wù)經(jīng)理, 渠道經(jīng)理, 銷售代表, 客服專員, 其他崗位,

  • 關(guān)鍵字:

    大數(shù)據(jù)分析,大數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)分析綜合能力,大數(shù)據(jù)提升實(shí)戰(zhàn)

  • 內(nèi)訓(xùn)說明:

開課計(jì)劃
城市 天數(shù) 價(jià)格 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
廣州 2天 3800 21-22
課程背景
課程目標(biāo)

課程目標(biāo)

      本課程為大數(shù)據(jù)分析初級(jí)課程,面向所有應(yīng)用型人員炭庙,包括業(yè)務(wù)部門腌闯,以及數(shù)據(jù)分析部門,系統(tǒng)開發(fā)人員也同樣需要學(xué)習(xí)易茬。

      本課程核心內(nèi)容是理清大數(shù)據(jù)的本質(zhì)及核心理念,培訓(xùn)大數(shù)據(jù)人才的數(shù)據(jù)思維模式及老,以解決業(yè)務(wù)問題為導(dǎo)向抽莱,提升學(xué)員的數(shù)據(jù)分析綜合能力。

本課程覆蓋了如下內(nèi)容:

   1骄恶、大數(shù)據(jù)的本質(zhì)食铐,核心數(shù)據(jù)思維。

   2僧鲁、數(shù)據(jù)分析過程虐呻,數(shù)據(jù)分析工具。

   3寞秃、數(shù)據(jù)分析方法斟叼,數(shù)據(jù)分析思路。

   4春寿、數(shù)據(jù)可視呈現(xiàn)朗涩,數(shù)據(jù)報(bào)告撰寫。

      本課程從實(shí)際的業(yè)務(wù)需求出發(fā)堂淡,結(jié)合行業(yè)的典型應(yīng)用特點(diǎn)馋缅,圍繞實(shí)際的商業(yè)問題,對(duì)數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了全面的介紹(從數(shù)據(jù)收集與處理绢淀,到數(shù)據(jù)分析與挖掘萤悴,再到數(shù)據(jù)可視化和報(bào)告撰寫),通過大量的操作演練皆的,幫助學(xué)員掌握數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的思路覆履、方法、表達(dá)费薄、工具硝全,從大量的企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)中進(jìn)行分析,挖掘客戶行為特點(diǎn)楞抡,幫助運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)深入理解業(yè)務(wù)運(yùn)作伟众,以達(dá)到提升學(xué)員的數(shù)據(jù)綜合分析能力,支撐運(yùn)營(yíng)決策的目的召廷。

通過本課程的學(xué)習(xí)凳厢,達(dá)到如下目的:

   1账胧、了解數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識(shí),掌握數(shù)據(jù)分析的基本過程先紫。

   2治泥、學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)分析的框架和思路,掌握常用數(shù)據(jù)分析方法來分析問題遮精。

   3居夹、熟悉數(shù)據(jù)分析的基本過程,掌握Excel高級(jí)數(shù)據(jù)分析庫操作本冲。

   4准脂、熟悉大數(shù)據(jù)分析工具Power BI,提升數(shù)據(jù)分析效率檬洞,避免重復(fù)工作意狠。

學(xué)員要求

   1、每個(gè)學(xué)員自備一臺(tái)便攜機(jī)(必須)疮胖。

   2、便攜機(jī)中事先安裝好Excel 2013版本及以上闷板。

   3澎灸、便攜機(jī)中事先安裝好Power BI Desktop軟件。

   注:講師可以提供試用版本軟件及分析數(shù)據(jù)源遮晚。

授課方式

數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) + 方法講解 + 實(shí)際業(yè)務(wù)問題分析 + Excel實(shí)踐操作

采用互動(dòng)式教學(xué)性昭,圍繞業(yè)務(wù)問題,展開數(shù)據(jù)分析過程县遣,全過程演練操作糜颠,讓學(xué)員在分析、分享萧求、講授其兴、總結(jié)、自我實(shí)踐過程中獲得能力提升夸政。

適合人員概述
銷售部門元旬、營(yíng)業(yè)廳、呼叫中心守问、業(yè)務(wù)支撐匀归、經(jīng)營(yíng)分析部、網(wǎng)管/網(wǎng)優(yōu)中心耗帕、運(yùn)營(yíng)分析部穆端、系統(tǒng)開發(fā)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。
主要內(nèi)容

第一部分: 大數(shù)據(jù)的核心思維

問題:大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值是什么仿便?大數(shù)據(jù)是怎樣用于業(yè)務(wù)決策体啰?

   1攒巍、大數(shù)據(jù)時(shí)代:你缺的不是一堆方法,而是大數(shù)據(jù)思維

   2狡赐、大數(shù)據(jù)的本質(zhì)

      數(shù)據(jù)窑业,是對(duì)客觀事物的描述和記錄

      大數(shù)據(jù)不在于大,而在于全

   3枕屉、大數(shù)據(jù)四大核心價(jià)值

      用趨勢(shì)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

      從大數(shù)據(jù)炒股看大數(shù)據(jù)如何探索因素的相關(guān)性

      阿里巴巴預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)危機(jī)的到來

      從美國(guó)總統(tǒng)競(jìng)選看大數(shù)據(jù)對(duì)選民行為進(jìn)行分析

   4常柄、大數(shù)據(jù)價(jià)值落地的三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)

      業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化

      數(shù)據(jù)信息化

      信息策略化

   案例:喜歡賺“差價(jià)”的營(yíng)業(yè)員(用數(shù)據(jù)管理來識(shí)別)

第二部分: 數(shù)據(jù)分析基本過程

   1、數(shù)據(jù)分析簡(jiǎn)介

      數(shù)據(jù)分析的三個(gè)階段

      分析方法的三大類別

   2搀擂、數(shù)據(jù)分析六步曲

   3西潘、步驟1:明確目的--理清思路

      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

   4哨颂、步驟2:數(shù)據(jù)收集—準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

      明確收集數(shù)據(jù)范圍

      確定收集來源

      確定收集方法

   5喷市、步驟3:數(shù)據(jù)預(yù)處理—準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

      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

   6威恼、步驟4:數(shù)據(jù)分析--尋找答案

      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

   7品姓、步驟5:數(shù)據(jù)展示--觀點(diǎn)表達(dá)

      選擇恰當(dāng)?shù)膱D表

      選擇合適的可視化工具

   8、步驟6:報(bào)表撰寫--觀點(diǎn)表達(dá)

      選擇報(bào)告種類

      完整的報(bào)告結(jié)構(gòu)

   9箫措、演練:終端大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷案例賞析

      如何搭建精準(zhǔn)營(yíng)銷分析框架腹备?

      精準(zhǔn)營(yíng)銷分析的過程和步驟?

      精準(zhǔn)營(yíng)銷分析結(jié)果呈現(xiàn)

第三部分: 統(tǒng)計(jì)分析方法實(shí)戰(zhàn)篇

問題:數(shù)據(jù)分析有什么方法可依?不同的方法適用解決什么樣的問題斤蔓?

   1植酥、數(shù)據(jù)分析方法的層次

      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/…)

   2、統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)

      統(tǒng)計(jì)分析兩大要素

      統(tǒng)計(jì)分析三個(gè)步驟

   3弦牡、統(tǒng)計(jì)分析常用指標(biāo)

      匯總方式:計(jì)數(shù)友驮、求和、百分比(增跌幅)

      集中程度:均值驾锰、中位數(shù)卸留、眾數(shù)

      離散程度:極差、方差/標(biāo)準(zhǔn)差椭豫、IQR

      分布形態(tài):偏度艾猜、峰度

   4、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)

      演練:尋找用戶的地域分布規(guī)律

      演練:尋找公司主打產(chǎn)品

      演練:用數(shù)據(jù)來探索增量不增收困境的解決方案

      案例:銀行ATM柜員機(jī)現(xiàn)金管理分析(銀行)

      分組分析(查看數(shù)據(jù)分布)

      案例:排班后面隱藏的貓膩

      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:銀行用戶消費(fèi)層次分析(銀行)

      演練:呼叫中心接聽電話效率分析(呼叫中心)

      演練:客服中心科學(xué)排班人數(shù)需求分析(客服中心)

      演練:客戶年齡分布/消費(fèi)分布分析

      結(jié)構(gòu)分析(評(píng)估事物構(gòu)成)

      案例:用戶市場(chǎng)占比結(jié)構(gòu)分析

      案例:物流費(fèi)用占比結(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:用戶結(jié)構(gòu)/收入結(jié)構(gòu)/產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的分析

      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

      演練:發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品銷售的時(shí)間規(guī)律

      交叉分析(多維數(shù)據(jù)分析)

      演練:用戶性別+地域分布分析

      演練:不同區(qū)域的產(chǎn)品偏好分析

      演練:不同教育水平的業(yè)務(wù)套餐偏好分析

   5捻悯、綜合分析方法及其適用場(chǎng)景(略)

      綜合評(píng)價(jià)法(多維指標(biāo)歸一)

      案例:南京丈母娘選女婿分析表格

      演練:人才選拔評(píng)價(jià)分析(HR)

      杜邦分析法(關(guān)鍵因素分析-財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析)

      案例:運(yùn)營(yíng)商市場(chǎng)占有率分析(通信)

      案例:服務(wù)水平提升分析(呼叫中心)

      演戲:提升銷量的銷售策略分析(零售商/電商)

      漏斗分析法(關(guān)鍵流程環(huán)節(jié)分析-流失率與轉(zhuǎn)化率分析)

      案例:電商產(chǎn)品銷售流程優(yōu)化與策略分析(電商)

      演練:營(yíng)業(yè)廳終端銷售流程分析(電信)

      演練:銀行業(yè)務(wù)辦理流程優(yōu)化分析(銀行)

      矩陣分析法(產(chǎn)品策略分析-象限圖分析法)

      案例:工作安排評(píng)估

      案例:HR人員考核與管理

      案例:波士頓產(chǎn)品策略分析

   6匆赃、最合適的分析方法才是硬道理。

第四部分: 數(shù)據(jù)分析思路篇

問題:數(shù)據(jù)分析思路是怎樣的今缚?如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏算柳?

   1、常用分析思路模型

   2姓言、企業(yè)外部環(huán)境分析(PEST分析法)

      案例:電信行業(yè)外部環(huán)境分析

   3瞬项、用戶消費(fèi)行為分析(5W2H分析法)

      案例討論:搭建用戶消費(fèi)習(xí)慣的分析框架(5W2H)

   4蔗蹋、公司整體經(jīng)營(yíng)情況分析(4P營(yíng)銷理論)

   5、業(yè)務(wù)問題專題分析(邏輯樹分析法)

      案例:用戶增長(zhǎng)緩慢分析

   6囱淋、用戶使用行為研究(用戶使用行為分析法)

      案例:終端銷售流程分析

第五部分: 數(shù)據(jù)分析策略

問題:數(shù)據(jù)多猪杭,看不明白,不知道從何處看出業(yè)務(wù)問題妥衣?

   1皂吮、數(shù)據(jù)分析策略

      先宏觀,后微觀

      先整體税手,再部分

      先普遍蜂筹,再個(gè)別

      先單維,再多維

      先表象芦倒,再根因

      先過去艺挪,再未來

   2、數(shù)據(jù)解讀要訣

      看差距兵扬,找短板

      看極值麻裳,評(píng)優(yōu)劣

      看分布,分層次

      看結(jié)構(gòu)器钟,思重點(diǎn)

      看趨勢(shì)掂器,思重點(diǎn)

      看峰谷,找規(guī)律

      看異常俱箱,找原因

   3、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

第六部分: 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)(根據(jù)需要講解灭必,課件留給學(xué)員參考)

   1狞谱、常用圖形類型及選擇原則

   2、基本圖形畫圖技巧

   3禁漓、圖形美化原則

   4跟衅、表格美化技巧

   案例:繪圖示例

第七部分: 分析報(bào)告撰寫(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)播歼?

   1伶跷、分析報(bào)告的種類與作用

   2、報(bào)告的結(jié)構(gòu)

   3秘狞、報(bào)告命名的要求

   4叭莫、報(bào)告的目錄結(jié)構(gòu)

   5、前言

   6烁试、正文

   7雇初、結(jié)論與建議

第八部分: Power Query預(yù)處理工具實(shí)戰(zhàn)篇

   1、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

   2减响、獲取和轉(zhuǎn)換(Power Query)

      數(shù)據(jù)處理的常見問題

      PQ功能簡(jiǎn)介

   3靖诗、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/Web頁獲取數(shù)據(jù)源

   4郭怪、數(shù)據(jù)組合/集成

      數(shù)據(jù)的追加

      變量的合并

      文件夾合并

      演練:數(shù)據(jù)集成(追加、合并刊橘、文件夾)

   5鄙才、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

      數(shù)據(jù)表的管理

      數(shù)據(jù)類型和格式

      數(shù)據(jù)列的操作

      數(shù)據(jù)行的操作

      演練:數(shù)據(jù)預(yù)處理操作

   6、PQ的本質(zhì)—M語言

      強(qiáng)大的M語言

第九部分: Power View交互式圖表工具實(shí)戰(zhàn)篇

問題:如何讓你的分析結(jié)果更直觀易懂促绵?如何讓數(shù)據(jù)“慧”說話攒庵?

   1、圖表類型與作用

   2绞愚、常用圖形及適用場(chǎng)景

   3叙甸、Power view簡(jiǎn)介

   4、常用圖表制作

      柱狀圖位衩、條形圖

      折線圖裆蒸、餅圖

   5、復(fù)雜圖形制作

      雙坐標(biāo)圖(不同量綱呈現(xiàn))

      對(duì)稱條形圖(對(duì)比)

      散點(diǎn)圖/氣泡圖(矩陣分析法)

      瀑布圖(成本糖驴、收益構(gòu)成分析)

      漏斗圖(用戶轉(zhuǎn)化率分析)

      演練:圖表制作與演示

   6僚祷、交互式圖表

   7、分層鉆取

   8贮缕、四種篩選器

第十部分: Power Pivot數(shù)據(jù)建模工具實(shí)戰(zhàn)篇

   1辙谜、Power Pivot簡(jiǎn)介

   2、PP基本功能

      數(shù)據(jù)分類

      匯總方式

   3感昼、超級(jí)透視表

      建模的核心:篩選器與計(jì)算器

      建立多表關(guān)系模型

      關(guān)系管理:新建装哆、修改、刪除

      演練:數(shù)據(jù)預(yù)處理操作

   4定嗓、度量值

      度量值定義

      度量值計(jì)算

      度量值的雙層篩選

      演練:度量值使用

   5蜕琴、計(jì)算列

      新建列

      列與度量值的區(qū)別

   6、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)

   7宵溅、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)與問題答疑凌简。


主辦單位

上海銷能營(yíng)銷咨詢有限公司

聯(lián)系方式

電話:021- 65214013 , 65219450, 18917636997

網(wǎng)址:www.xiaoneng.com.cn

周末及下班時(shí)間服務(wù)熱線:13817832229

授課老師

講師介紹:傅老師  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)恃逻。在華為工作十年雏搂,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)寇损,曾在英國(guó)凸郑、日本、荷蘭和比利時(shí)等海外市場(chǎng)做項(xiàng)目矛市,對(duì)大數(shù)據(jù)有深入的研究线椰。

      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)部署解決方案憨愉。旨在將大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析烦绳、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)域配紫,解決行業(yè)實(shí)際的問題径密。

1、讓決策更科學(xué):將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于運(yùn)營(yíng)決策躺孝,用大數(shù)據(jù)探索領(lǐng)域發(fā)展規(guī)律和行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)享扔,有效分析用戶需求,并預(yù)測(cè)用戶行為植袍,最終實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)變化預(yù)測(cè)惧眠,提升企業(yè)科學(xué)決策能力。

2于个、讓管理更高效:將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于企業(yè)管理氛魁,用大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)企業(yè)整體運(yùn)營(yíng)情況,診斷企業(yè)管理問題和風(fēng)險(xiǎn)厅篓,全面理解組織秀存、產(chǎn)品、人員羽氮、營(yíng)銷或链、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)化配置档押,提升企業(yè)管理效率澳盐。

3、讓營(yíng)銷更精準(zhǔn):將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于市場(chǎng)營(yíng)銷令宿,解決營(yíng)銷中的用戶群細(xì)分和品牌定位叼耙,客戶價(jià)值評(píng)估,產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化掀淘,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)推薦油昂,以最小的營(yíng)銷成本實(shí)現(xiàn)最大化的營(yíng)銷效果革娄。

      傅老師目前致力于將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于通信、金融冕碟、航空拦惋、電商、互聯(lián)網(wǎng)安寺、政府等領(lǐng)域厕妖。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”挑庶。以商業(yè)問題為起點(diǎn)言秸,基于實(shí)際的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景(明確目的)软能,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)举畸,深入淺出的理論講解(分析模型)查排,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)抄沮,最終形成具體的業(yè)務(wù)建議跋核,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)分析/數(shù)據(jù)分析的閉環(huán)。

      重思路:核心理念+分析思路叛买;

      重體系:分析過程+分析步驟砂代;

      重實(shí)戰(zhàn):分析方法+分析模型+分析工具;

      重落地:數(shù)據(jù)可視化+數(shù)據(jù)解讀+業(yè)務(wù)策略率挣。

大數(shù)據(jù)的培訓(xùn)主題有:

董事長(zhǎng)總經(jīng)理高管的課程:

      《大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與商業(yè)變革》

      《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及應(yīng)用創(chuàng)新》

      《大數(shù)據(jù)思維與應(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》

      《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘能力提升實(shí)戰(zhàn)》

      《”數(shù)“說營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(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)》

大數(shù)據(jù)應(yīng)用類的課程:

      《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘能力提升實(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)分析與挖掘之SPSS工具入門與提高》

      《大數(shù)據(jù)分析與挖掘之Modeler工具入門與提高培訓(xùn)》

      《金融行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模式實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》

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機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)》

服務(wù)客戶

傅老師曾提供過培訓(xùn)咨詢服務(wù)的客戶遍及通信刻伊、金融、交通难礼、制造娃圆、政府等行業(yè),包括華為蛾茉、富士康讼呢、平安集團(tuán)、中國(guó)銀行谦炬、招商銀行悦屏、光大銀行、中信銀行键思、交通銀行础爬、廣電銀通、西部航空吼鳞、海南航空看蚜、中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)聯(lián)通赔桌、中國(guó)電信供炎、西部航空、安能物流疾党、廣州地鐵音诫、富維江森、東風(fēng)日產(chǎn)雪位、神南礦業(yè)竭钝、公交集團(tuán)、廣州稅務(wù)、良品鋪?zhàn)酉愎蕖⒅幸辟惖衔圆āI堋⒑L旒瘓F(tuán)穴吹、正泰電器等單位和公司幽勒。

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》

廣發(fā)銀行:《大數(shù)據(jù)下的精準(zhǔn)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)》四期

中信銀行:《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升實(shí)戰(zhàn)》叁期

交通銀行:《大數(shù)據(jù)時(shí)代的精準(zhǔn)營(yíng)銷》

安信證券:《大數(shù)據(jù)時(shí)代下的金融發(fā)展》

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》

平安壽險(xiǎn):《大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》

平安人壽:《大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》

平安銀行:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

農(nóng)業(yè)銀行:《Python大數(shù)據(jù)分析與挖掘》叁期

建設(shè)銀行:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》兩期

光大銀行:《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》四期

招商銀行:《“數(shù)”說營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》四期

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》

廣電銀通:《大數(shù)據(jù)綜合能力提升》

平安普惠金融:《Hadoop解決方案技術(shù)培訓(xùn)》

浦發(fā)銀行:《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷》

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)》

中金所:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

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