2022
3800
傅一航
3800
2天
廣州,
大數(shù)據(jù)營(yíng)銷,
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),
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,
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)
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 |
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廣州 | 2天 | 3800 | 21-22 |
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。
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
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āI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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