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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(duì)象：管理者
授課形式：內(nèi)訓(xùn)
授課天數(shù)：4 天
課程背景| Course Background
本課程核心內(nèi)容為大數(shù)據(jù)建模、模型優(yōu)化、業(yè)務(wù)專題分析。
【學(xué)員要求】
1、每個(gè)學(xué)員自備一臺(tái)便攜機(jī)(必須)。
2、便攜機(jī)中事先安裝好Excel 2013版本及以上。
3、便攜機(jī)中事先安裝好IBM SPSS Statistics v19版本及以上。
4、便攜機(jī)中事先安裝好IBM SPSS Modeler v14版本及以上。
注：講師可以提供試用版本軟件及分析數(shù)據(jù)源。
【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(wèn)題分析 + 工具實(shí)踐操作
采用互動(dòng)式教學(xué)，圍繞業(yè)務(wù)問(wèn)題，展開(kāi)數(shù)據(jù)分析過(guò)程，全過(guò)程演練操作，讓學(xué)員在分析、分享、講授、總結(jié)、自我實(shí)踐過(guò)程中獲得能力提升。
課程大綱| Course Outline
第一部分：數(shù)據(jù)建模篇
1、預(yù)測(cè)建模六步法
2、第一步：屬性篩選（降維）
需要選擇哪些屬性？如何派生新屬性？
常用方法：顯著性檢驗(yàn)、主成分分析…
從業(yè)務(wù)邏輯和數(shù)據(jù)邏輯來(lái)考慮
3、第二步：選擇模型
常用模型分類
各模型適用場(chǎng)景
基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇合適的模型
4、第三步：訓(xùn)練模型
利用數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行計(jì)算
模型參數(shù)優(yōu)化和調(diào)整
算法：最優(yōu)求解、距離、概率、信息增益…
5、第四步：評(píng)估模型
評(píng)價(jià)常用指標(biāo)：R^2，AUC，KS，誤差率，錯(cuò)誤率…
評(píng)估方法：留出法、N拆交叉驗(yàn)證、過(guò)擬合
6、第五步：優(yōu)化模型
模型優(yōu)化方向：模型和數(shù)據(jù)
優(yōu)化模型：調(diào)整模型、優(yōu)化公式、優(yōu)化算法
優(yōu)化數(shù)據(jù)：新增屬性、重新構(gòu)造屬性
7、第六步：應(yīng)用模型
模型解讀：模型含義、輸出結(jié)果
部署模型：開(kāi)發(fā)模型、模型周期維護(hù)
8、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型優(yōu)化
顯著性檢驗(yàn)、線性檢驗(yàn)、非線性檢驗(yàn)、相互作用檢驗(yàn)、共線性檢驗(yàn)、誤差項(xiàng)檢驗(yàn)、過(guò)擬合檢驗(yàn)
9、分類預(yù)測(cè)模型優(yōu)化
Bagging算法
Boosting算法
第二部分：時(shí)間序列分析篇
1、如何對(duì)趨勢(shì)和季節(jié)性建模
2、時(shí)間序列及常用模型算法
3、使用移動(dòng)平均來(lái)消除季節(jié)性因素
一次移動(dòng)平均原理及其缺點(diǎn)
二次移動(dòng)平均原理及其公式
加權(quán)移動(dòng)平均原理及其公式
案例：平板電腦銷量分析
4、指數(shù)平滑
一次指數(shù)平滑原理及其公式
二次指數(shù)平滑原理及其公式
三次指數(shù)平滑原理及其公式
案例：煤炭產(chǎn)量分析
5、Holt-Winters分析
霍爾特-溫特斯原理
HW無(wú)季節(jié)模型及公式
HW加法模型
HW乘法模型
6、季節(jié)性和趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型
相加模型
相乘模型
7、評(píng)估模型質(zhì)量的指標(biāo)
判定系數(shù)R^2
標(biāo)準(zhǔn)誤差SER
8、評(píng)估預(yù)測(cè)值準(zhǔn)確程度的指標(biāo)
平均偏差MAD
均方差MSE或均方差平方根RMSE
平均誤差率MAPE
9、
第三部分：降維技術(shù)
1、變量太多存在的問(wèn)題
2、數(shù)據(jù)稀疏的問(wèn)題
3、變量降維技術(shù)的類型
利用業(yè)務(wù)知識(shí)選擇屬性
利用數(shù)據(jù)本身特征來(lái)選擇屬性
利用自變量和因變量的相關(guān)性來(lái)選擇屬性
將不顯著因素合并為顯著因子（PCA）
4、利用決策樹(shù)來(lái)選擇變量
5、使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)選擇變量
6、利用變量聚類
第四部分：優(yōu)化問(wèn)題建模
1、優(yōu)化問(wèn)題的三個(gè)特點(diǎn)
可調(diào)整的參數(shù)
產(chǎn)生單一目標(biāo)值的目標(biāo)函數(shù)
參數(shù)的約束條件
2、解決優(yōu)化問(wèn)題的常用算法
線性規(guī)劃
遺傳算法
3、線性規(guī)劃應(yīng)用建模
4、遺傳算法
遺傳算法的基本框架
改進(jìn)及增強(qiáng)：選擇、交叉
第五部分：產(chǎn)品最優(yōu)定價(jià)及定價(jià)策略分析
1、產(chǎn)品最優(yōu)定價(jià)是一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題
2、常見(jiàn)的定價(jià)方法
3、產(chǎn)品定價(jià)的理論依據(jù)
需求曲線與利潤(rùn)最大化
如何求解最優(yōu)定價(jià)
案例：產(chǎn)品最優(yōu)定價(jià)求解
4、如何評(píng)估需求曲線
價(jià)格彈性
曲線方程（線性、乘冪）
5、如何做產(chǎn)品組合定價(jià)
6、如何做產(chǎn)品捆綁/套餐定價(jià)
最大收益定價(jià)（演進(jìn)規(guī)劃求解）
避免價(jià)格反轉(zhuǎn)的套餐定價(jià)
案例：電信公司的寬帶、IPTV、移動(dòng)電話套餐定價(jià)
7、非線性定價(jià)原理
要理解支付意愿曲線
支付意愿曲線與需求曲線的異同
案例：雙重收費(fèi)如何定價(jià)（如會(huì)費(fèi)+按次計(jì)費(fèi)）
8、階梯定價(jià)策略
案例：電力公司如何做階梯定價(jià)
9、數(shù)量折扣定價(jià)策略
案例：如何通過(guò)折扣來(lái)實(shí)現(xiàn)薄利多銷
10、定價(jià)策略的評(píng)估與選擇
案例：零售公司如何選擇最優(yōu)定價(jià)策略
11、航空公司的收益管理
收益管理介紹
如何確定機(jī)票預(yù)訂限制
如何確定機(jī)票超售數(shù)量
如何評(píng)估模型的收益
案例：FBN航空公司如何實(shí)現(xiàn)收益管理（預(yù)訂/超售）
第六部分：客戶需求與產(chǎn)品設(shè)計(jì)建模
1、聯(lián)合分析法
2、離散選擇模型
如何評(píng)估客戶購(gòu)買產(chǎn)品的概率
如何指導(dǎo)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)？如何確定產(chǎn)品的重要特性
競(jìng)爭(zhēng)下的產(chǎn)品動(dòng)態(tài)調(diào)價(jià)
如何評(píng)估產(chǎn)品的價(jià)格彈性
案例：產(chǎn)品開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)分析
案例：品牌價(jià)值與價(jià)格敏感度分析
案例：納什均衡價(jià)格
3、品牌價(jià)值評(píng)估
4、新產(chǎn)品市場(chǎng)占有率評(píng)估
第七部分：精準(zhǔn)推薦模型
1、從搜索引擎到推薦引擎
2、個(gè)性化推薦系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景
3、推薦系統(tǒng)的評(píng)測(cè)
用戶滿意度
預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度
覆蓋率…
4、常用產(chǎn)品推薦模型及算法
分類預(yù)測(cè)
關(guān)聯(lián)分析
協(xié)同過(guò)濾
…
5、個(gè)性化精準(zhǔn)營(yíng)銷的推薦策略
結(jié)束：課程總結(jié)與問(wèn)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(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）。在華為工作十年，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)，曾在英國(guó)、日本、荷蘭和比利時(shí)等海外市場(chǎng)做項(xiàng)目，對(duì)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(shí)際的問(wèn)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(shì)，有效預(yù)判市場(chǎng)變化和需求，基于規(guī)律和預(yù)判來(lái)進(jìn)行管理決策，并實(shí)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(chǎng)未來(lái)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(yíng)決策，用大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)企業(yè)整體經(jīng)營(yíng)狀況，診斷運(yùn)營(yíng)問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)，找到業(yè)務(wù)短板，全面理解組織、產(chǎn)品、人員、營(yíng)銷、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，提升科學(xué)決策能力。
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，解決營(yíng)銷中的用戶群細(xì)分和品牌定位，客戶價(jià)值評(píng)估，分析用戶需求，產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化，產(chǎn)品最優(yōu)定價(jià)等實(shí)際問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷和精準(zhǔn)推薦，以最小的營(yíng)銷成本實(shí)現(xiàn)最大化的營(yíng)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(shí)戰(zhàn)性強(qiáng)！“圍繞業(yè)務(wù)問(wèn)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(shí)際的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)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(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），最終形成具體的業(yè)務(wù)建議，實(shí)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(guò)程；
重實(shí)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(zhǎng)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(chǎng)營(yíng)銷的課程：
《大數(shù)據(jù)時(shí)代的精準(zhǔn)營(yíng)銷》
《“數(shù)”說(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷分析實(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)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(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)挖掘之SPSS工具入門與提高》
《金融行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模式實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》
大數(shù)據(jù)分析語(yǔ)言Python課程：
《Python開(kāi)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數(shù)據(jù)挖掘?qū)ｎ}分析》
《Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)》
《Python RPA辦公流程自動(dòng)化》
傅老師曾提供過(guò)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(dòng)、華為、施耐德、富士康、平安集團(tuán)、中國(guó)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(xiǎn)/證券等金融行業(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》
中信銀行：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》《Python風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)建模》
招商銀行：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》《數(shù)說(shuō)營(yíng)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(shuō)營(yíng)銷》《Python數(shù)據(jù)分析》
廣發(fā)銀行：《大數(shù)據(jù)下的精準(zhǔn)營(yíng)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(shí)代下的精準(zhǔn)營(yíng)銷》
交通銀行：《大數(shù)據(jù)時(shí)代的精準(zhǔn)營(yíng)銷》《數(shù)說(shuō)營(yíng)銷實(shí)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(shí)代下的精準(zhǔn)營(yíng)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(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》《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(shí)戰(zhàn)》《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)時(shí)代下的精準(zhǔn)營(yíng)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(cái)險(xiǎn)：《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(xiǎn)：《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(shí)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(shí)戰(zhàn)》
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)》
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(shuō)營(yíng)銷實(shí)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?！?
正泰電器：《大數(shù)據(jù)分析實(shí)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(shí)戰(zhàn)》《大數(shù)據(jù)思維與可視化》
ABB：《大數(shù)據(jù)分析實(shí)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)建模》《RAP辦公自動(dòng)化》
昌碩科技：《大數(shù)據(jù)分析實(shí)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(wàn)家樂(lè)：《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(shuō)營(yíng)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(yíng)商行業(yè)培訓(xùn)客戶
華為技術(shù)：《話務(wù)量預(yù)測(cè)與排班管理》
聯(lián)通研究院：《大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)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(shuō)營(yíng)銷》《數(shù)據(jù)挖掘?qū)ｎ}分析》
廣州電信：《大數(shù)據(jù)時(shí)代的精準(zhǔn)營(yíng)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(yíng)銷實(shí)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(yíng)下的大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升實(shí)戰(zhàn)》
南京電信：《大數(shù)據(jù)視圖支撐精準(zhǔn)化營(yíng)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(jí)》
烏魯木齊聯(lián)通：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
上海移動(dòng)：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘、建模及優(yōu)化》叁期
浙江移動(dòng)：《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》
江蘇移動(dòng)：《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷技能提升實(shí)戰(zhàn)》
深圳移動(dòng)：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
廣西移動(dòng)：《大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)及在公司營(yíng)銷領(lǐng)域的應(yīng)用》
遼寧移動(dòng)2期：《數(shù)據(jù)分析方法與經(jīng)營(yíng)分析技巧》
泉州移動(dòng)3期：《數(shù)說(shuō)營(yíng)銷—市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析與挖掘應(yīng)用》
德陽(yáng)移動(dòng)2期：《大數(shù)據(jù)挖掘與建模優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》
浙江移動(dòng)：《大數(shù)據(jù)產(chǎn)品營(yíng)銷能力提升》
四川移動(dòng)：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》
吉林移動(dòng)：《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)》；
貴州移動(dòng)：《“數(shù)”說(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
海南移動(dòng)：《基于大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的用戶行為分析與精準(zhǔn)定位》
山東移動(dòng)：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
深圳移動(dòng)：《大數(shù)據(jù)在行業(yè)內(nèi)外的應(yīng)用》
中國(guó)移動(dòng)終端公司：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升培訓(xùn)》
中山移動(dòng)：《“數(shù)”說(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
東莞移動(dòng)：《“數(shù)”說(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
成都移動(dòng)：《數(shù)字化運(yùn)營(yíng)下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》
眉山移動(dòng)2期：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
云浮移動(dòng)：《大數(shù)據(jù)挖掘和信息提煉專項(xiàng)培訓(xùn)》
陽(yáng)江移動(dòng)：《小數(shù)據(jù)·大運(yùn)營(yíng)--運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的分析與挖掘》
德陽(yáng)移動(dòng)：《電信運(yùn)營(yíng)商市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用典型案例》
陜西在線：《“數(shù)”說(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
四川在線：《“數(shù)”說(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
大連移動(dòng)：《“數(shù)”說(shuō)營(yíng)銷----大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
內(nèi)蒙古移動(dòng)：《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(shí)戰(zhàn)》
天翼愛(ài)音樂(lè)：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
……
能源電力交通物流培訓(xùn)客戶
西部航空：《數(shù)字化運(yùn)營(yíng)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(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)的分析》
海南航空：《利用大數(shù)據(jù)營(yíng)銷提升航線收益》
南方航空：《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷實(shí)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(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)》
東風(fēng)商用：《數(shù)說(shuō)營(yíng)銷實(shí)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(yíng)下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用培訓(xùn)》
保時(shí)捷：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)》
忻州供電局：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
延長(zhǎng)殼牌：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》
寶雞國(guó)電：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘》兩期
寧夏國(guó)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(shí)代下的精準(zhǔn)營(yíng)銷》
天津國(guó)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(shí)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(yíng)銷實(shí)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(shí)代：《問(wèn)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(wú)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(cè)》
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(shí)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(guó)際：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》
華潤(rùn)集團(tuán)：《大數(shù)據(jù)時(shí)代下的精準(zhǔn)營(yíng)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(dòng)化化》
嶺南集團(tuán)：《大數(shù)據(jù)時(shí)代下的精準(zhǔn)營(yíng)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(shí)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(huì)展中心：《大數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用創(chuàng)新》
重慶國(guó)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》
……
Service Procedure
Service Advantages
我們擁有幾百家各類企業(yè)的項(xiàng)目咨詢基礎(chǔ)、多行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)、多年的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，并對(duì)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(yàn)。
我們的咨詢方案的設(shè)計(jì)過(guò)程秉承“知行合一”的理念，既具備理論知識(shí)，又重視項(xiàng)目的實(shí)操性。經(jīng)過(guò)多年的經(jīng)驗(yàn)，我們積累了豐富的案例庫(kù)，涉及18個(gè)領(lǐng)域，近千個(gè)案例，并將案例與咨詢項(xiàng)目完美結(jié)合。
我們的咨詢團(tuán)隊(duì)分布于各大領(lǐng)域，擁有多年的業(yè)內(nèi)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，具備豐富的企業(yè)管理實(shí)操經(jīng)驗(yàn)。在定制咨詢方案前，我們會(huì)為客戶匹配多位業(yè)內(nèi)咨詢師，供客戶進(jìn)行比對(duì)選擇，根據(jù)客戶需求及問(wèn)題，定制化地設(shè)計(jì)咨詢方案，確保項(xiàng)目的順利進(jìn)行。
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