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珀菲特企業(yè)管理
Karen /鄭老師
KEY WORDS OF Corporate Training
聯(lián)系我們：
13382173255（Karen鄭老師）
學(xué)員背景| Course Background
參加對象：銷售部門、營業(yè)廳、呼叫中心、業(yè)務(wù)支撐、經(jīng)營分析部、運營分析部等對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析有基本要求的相關(guān)人員。
授課形式：內(nèi)訓(xùn)
授課天數(shù)：2 天
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。
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)分析標準過程，能夠按步驟進行數(shù)據(jù)分析
掌握常用統(tǒng)計分析方法，熟練使用Excel高級數(shù)據(jù)分析工具
熟悉大數(shù)據(jù)分析工具Power BI，提升數(shù)據(jù)分析效率，避免重復(fù)工作
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
案例：致命交通事故發(fā)生的時間規(guī)律
發(fā)現(xiàn)運營變化，定短板來運營決策
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—流程步驟篇
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?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)品精準營銷案例分析
如何搭建精準營銷分析框架
精準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)運營指標來發(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）
統(tǒng)計分析的操作模式（類別à指標）
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
集中程度：均值、中位數(shù)、眾數(shù)
離散程度：極差、方差/標準差、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：銀行用戶的消費水平和消費層次分析
演練：客戶年齡分布/收入分布分析
案例：通信運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
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、競品優(yōu)劣勢）
WHAT：產(chǎn)品（產(chǎn)品喜好、產(chǎn)品貢獻、產(chǎn)品功能、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)）
WHO：客戶（基本特征、消費能力、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，搭建用戶消費習(xí)慣的分析框架（5W2H）
數(shù)據(jù)分析方法—分析策略篇
問題：數(shù)據(jù)多，混亂不堪，不知道從何處看出業(yè)務(wù)問題？
數(shù)據(jù)分析策略
先宏觀，后微觀
先整體，再部分
先普遍，再個別
先單維，再多維
先表象，再根因
先過去，再未來
數(shù)據(jù)解讀要訣
看差距，找短板
看極值，評優(yōu)劣
看分布，分層次
看結(jié)構(gòu)，思重點
看趨勢，思重點
看峰谷，找規(guī)律
看異常，找原因
解讀要符合業(yè)務(wù)邏輯
案例：營業(yè)廳客流趨勢分析
數(shù)據(jù)分析報告—數(shù)據(jù)可視化篇（根據(jù)需要講解，課件留給學(xué)員參考）
常用圖形類型及選擇原則
基本圖形畫圖技巧
圖形美化原則
表格美化技巧
案例：繪圖示例
數(shù)據(jù)分析報告—數(shù)據(jù)報告篇（根據(jù)需要講解，課件留給學(xué)員參考）
問題：如何讓你的分析報告顯得更專業(yè)？
分析報告的種類與作用
報告的結(jié)構(gòu)
報告命名的要求
報告的目錄結(jié)構(gòu)
前言
正文
結(jié)論與建議
數(shù)據(jù)分析工具—Power Query數(shù)據(jù)預(yù)處理
問題：如何提高數(shù)據(jù)預(yù)處理效率？如何避免重復(fù)工作避免加班？
Power BI微軟專業(yè)數(shù)據(jù)工具簡介
Power BI組件框架
Power Query超級查詢器
Power Pivot超級透視表
Power View交互式圖表工具
PQ數(shù)據(jù)預(yù)處理功能
數(shù)據(jù)集成：數(shù)據(jù)集合并
數(shù)據(jù)清洗：異常數(shù)據(jù)處理
樣本處理：行篩選、提升標題等
變量處理：列篩選、填充/合并/派生等
其它：表/查詢管理及其它
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
數(shù)據(jù)組合/集成
樣本追加：橫向合并
變量合并：縱向合并/連接類型
文件夾合并
演練：數(shù)據(jù)集成（追加、合并、文件夾）
數(shù)據(jù)整理/預(yù)處理
數(shù)據(jù)表的管理
數(shù)據(jù)行的操作
數(shù)據(jù)列的操作
數(shù)據(jù)類型和格式
演練：數(shù)據(jù)預(yù)處理操作
數(shù)據(jù)共享
PQ的本質(zhì)—強大M語言
演練：多表合并/成績排名/借貸費用處理/采購計劃處理等
數(shù)據(jù)分析工具—Power View交互式圖表
問題：如何讓你的分析結(jié)果更直觀易懂？如何讓數(shù)據(jù)“慧”說話？
Power view簡介
圖表類型與作用
常用圖形及適用場景
常用圖表格式化
柱狀圖、條形圖（差距對比分析）
折線圖（趨勢變化）
直方圖（分布層次分析）
餅圖、瀑布圖（指標構(gòu)成分析）
雙坐標圖（不同量綱呈現(xiàn)）
散點圖/氣泡圖（矩陣分析法）
漏斗圖（用戶轉(zhuǎn)化率分析）
演練：圖表制作與演示
交互式圖表（快速交叉分析的法寶）
分層鉆?。ň啿煌S度的分析圖）
四種篩選器（不同級別的篩選）
數(shù)據(jù)分析工具—Power Pivot數(shù)據(jù)建模
超級透視表Power Pivot簡介
PP主要功能
關(guān)系模型：建立多表關(guān)聯(lián)，跨表作透視
計算列：生成新字段
新建表：生成新的表
度量值：定義統(tǒng)計指標
演練：數(shù)據(jù)預(yù)處理操作
計算列
新建簡單列、關(guān)聯(lián)列、索引列等
計算列與度量值的區(qū)別
度量值
度量值定義公式
度量值保存與計算
演練：度量值使用
DAX數(shù)據(jù)分析表達式
DAX公式
DAX運算符
DAX函數(shù)
DAX高級篩選函數(shù)
上下文
行上下文
篩選上下文
度量值的計算原理
上下文沖突時的上下文處理
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(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(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：將大數(shù)據(jù)應(yīng)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(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！“圍繞業(yè)務(wù)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(wù)策略”。以商業(yè)目標為起點，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、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(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?！?
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(yīng)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?！?
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：《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)時代下的精準營銷》
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(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(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》
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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)》
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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(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)》
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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(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(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)精準營銷實戰(zhàn)》
深圳公交集團：《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：《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(xùn)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(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：《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(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：《大數(shù)據(jù)時代下的精準營銷》
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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》
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