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大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升實戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升實戰(zhàn)其它上課時間:

培訓(xùn)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、網(wǎng)管/網(wǎng)優(yōu)中心、運營分析部、系統(tǒng)開發(fā)部等對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析有基本要求的相關(guān)人員。

培訓(xùn)內(nèi)容:

課程目標(biāo)

本課程為大數(shù)據(jù)分析初級課程,面向所有應(yīng)用型人員,包括業(yè)務(wù)部分,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)。

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,以解決業(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。

本課程覆蓋了如下內(nèi)容:

1、 大數(shù)據(jù)的本質(zhì)及核心數(shù)據(jù)思維。

2、 數(shù)據(jù)分析過程,數(shù)據(jù)分析工具。

3、 數(shù)據(jù)分析方法,數(shù)據(jù)分析思路。

4、 數(shù)據(jù)可視化,數(shù)據(jù)報告撰寫。

 

本課程從實際的業(yè)務(wù)需求出發(fā),結(jié)合行業(yè)的典型應(yīng)用特點,圍繞實際的商業(yè)問題,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(從數(shù)據(jù)收集與處理,到數(shù)據(jù)分析與挖掘,再到數(shù)據(jù)可視化和報告撰寫),通過大量的操作演練,幫助學(xué)員掌握數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的思路、方法、表達、工具,從大量的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)中進行分析,挖掘客戶行為特點,幫助運營團隊深入理解業(yè)務(wù)運作,以達到提升學(xué)員的數(shù)據(jù)綜合分析能力,支撐運營決策的目的。

通過本課程的學(xué)習(xí),達到如下目的:

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

2、 學(xué)會數(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。

3、 熟悉數(shù)據(jù)分析的基本過程,掌握Excel高級數(shù)據(jù)分析庫操作。

4、 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。

【授課時間】

2天時間(每天6個小時)


【學(xué)員要求】

1、 每個學(xué)員自備一臺便攜機(必須)。

2、 便攜機中事先安裝好Excel 2013版本及以上。

3、 便攜機中事先安裝好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。

【授課方式】

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

采用互動式教學(xué),圍繞業(yè)務(wù)問題,展開數(shù)據(jù)分析過程,全過程演練操作,讓學(xué)員在分析、分享、講授、總結(jié)、自我實踐過程中獲得能力提升。

 

課程大綱

第一部分: 大數(shù)據(jù)的核心思維

問題:大數(shù)據(jù)的核心價值是什么?大數(shù)據(jù)是怎樣用于業(yè)務(wù)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)的本質(zhì)

Ø 數(shù)據(jù),是對客觀事物的描述和記錄

Ø 大數(shù)據(jù)不在于大,而在于全

3、 大數(shù)據(jù)四大核心價值

Ø 用趨勢圖來探索產(chǎn)品銷量規(guī)律

Ø 從谷歌的GFT產(chǎn)品探索用戶需求變化

Ø 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

Ø 阿里巴巴預(yù)測經(jīng)濟危機的到來

Ø 從美國總統(tǒng)競選看大數(shù)據(jù)對選民行為進行分析

4、 大數(shù)據(jù)價值落地的三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)

Ø 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化

Ø 數(shù)據(jù)信息化

Ø 信息策略化

案例:喜歡賺“差價”的營業(yè)員(用數(shù)據(jù)管理來識別)

 

第二部分: 數(shù)據(jù)分析基本過程

1、 數(shù)據(jù)分析簡介

Ø 數(shù)據(jù)分析的三個階段

Ø 分析方法的三大類別

2、 數(shù)據(jù)分析六步曲

3、 步驟1:明確目的--理清思路

Ø 確定分析目的:要解決什么樣的業(yè)務(wù)問題

Ø 確定分析思路:分解業(yè)務(wù)問題,構(gòu)建分析框架

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

Ø 明確收集數(shù)據(jù)范圍

Ø 確定收集來源

Ø 確定收集方法

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

Ø 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估

Ø 數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理和變量處理

Ø 探索性分析

6、 步驟4:數(shù)據(jù)分析--尋找答案

Ø 選擇合適的分析方法

Ø 構(gòu)建合適的分析模型

Ø 選擇合適的分析工具

7、 步驟5:數(shù)據(jù)展示--觀點表達

Ø 選擇恰當(dāng)?shù)膱D表

Ø 選擇合適的可視化工具

8、 步驟6:報表撰寫--觀點表達

Ø 選擇報告種類

Ø 完整的報告結(jié)構(gòu)

演練:如何用大數(shù)據(jù)來支撐手機精準(zhǔn)營銷項目

演練:如何構(gòu)建一個良好的大數(shù)據(jù)分析框架

 

第三部分: 統(tǒng)計分析方法實戰(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?

1、 數(shù)據(jù)分析方法的層次

Ø 描述性分析法(對比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢/交叉…)

Ø 相關(guān)性分析法(相關(guān)/方差/卡方…)

Ø 預(yù)測性分析法(回歸/時序/決策樹/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)…)

Ø 專題性分析法(聚類/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…)

2、 統(tǒng)計分析基礎(chǔ)

Ø 統(tǒng)計分析兩要素

Ø 統(tǒng)計分析三步驟

3、 統(tǒng)計分析常用指標(biāo)

Ø 匯總方式:計數(shù)、求和、百分比(增跌幅)

Ø 集中程度:均值、中位數(shù)、眾數(shù)

Ø 離散程度:極差、方差/標(biāo)準(zhǔn)差、IQR

Ø 分布形態(tài):偏度、峰度

4、 基本分析方法及其適用場景

Ø 對比分析(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柜員機現(xiàn)金管理分析(銀行)

Ø 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:通信運營商的流量套餐劃分合理性的評估

演練:銀行用戶消費層次分析(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/消費分布分析

Ø 結(jié)構(gòu)分析(評估事物構(gòu)成)

案例:用戶市場占比結(jié)構(gòu)分析

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

Ø 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

演練:發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品銷售的時間規(guī)律

Ø 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、 綜合分析方法及其適用場景(略)

Ø 綜合評價法(多維指標(biāo)歸一)

案例:南京丈母娘選女婿分析表格

演練:人才選拔評價分析(HR)

Ø 杜邦分析法(關(guān)鍵因素分析-財務(wù)數(shù)據(jù)分析)

案例:運營商市場占有率分析(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)

Ø 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)

Ø 矩陣分析法(產(chǎn)品策略分析-象限圖分析法)

案例:工作安排評估

案例:HR人員考核與管理

案例:波士頓產(chǎn)品策略分析

6、 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?如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏?

1、 常用分析思路模型

2、 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、 用戶消費行為分析(5W2H分析法)

案例討論:搭建用戶消費習(xí)慣的分析框架(5W2H)

4、 公司整體經(jīng)營情況分析(4P營銷理論)

5、 業(yè)務(wù)問題專題分析(邏輯樹分析法)

案例:用戶增長緩慢分析

6、 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)分析策略及數(shù)據(jù)解讀

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

1、 數(shù)據(jù)分析策略

Ø 先宏觀,后微觀

Ø 先整體,再部分

Ø 先普遍,再個別

Ø 先單維,再多維

Ø 先表象,再根因

Ø 先過去,再未來

2、 數(shù)據(jù)解讀要訣

Ø 看差距,找短板

Ø 看極值,評優(yōu)劣

Ø 看分布,分層次

Ø 看結(jié)構(gòu),思重點

Ø 看趨勢,思重點

Ø 看峰谷,找規(guī)律

Ø 看異常,找原因

3、 解讀要符合業(yè)務(wù)邏輯

案例:營業(yè)廳客流趨勢分析

 

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

1、 常用圖形類型及選擇原則

2、 基本圖形畫圖技巧

3、 圖形美化原則

4、 表格美化技巧

案例:繪圖示例

 

第七部分: 分析報告撰寫(根據(jù)需要講解,課件留給學(xué)員參考)

問題:如何讓你的分析報告顯得更專業(yè)?

1、 分析報告的種類與作用

2、 報告的結(jié)構(gòu)

3、 報告命名的要求

4、 報告的目錄結(jié)構(gòu)

5、 前言

6、 正文

7、 結(jié)論與建議

 

第八部分: Power Query預(yù)處理工具實戰(zhàn)篇

1、 Power BI組件框架

Ø Power Query超級查詢器

Ø Power Pivot超級透視表

Ø Power View交互式圖表工具

2、 獲取和轉(zhuǎn)換(Power Query)

Ø 數(shù)據(jù)處理的常見問題

Ø PQ功能簡介

3、 多數(shù)據(jù)源讀取

Ø 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、 數(shù)據(jù)組合/集成

Ø 數(shù)據(jù)的追加

Ø 變量的合并

Ø 文件夾合并

演練:數(shù)據(jù)集成(追加、合并、文件夾)

5、 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

Ø 數(shù)據(jù)表的管理

Ø 數(shù)據(jù)類型和格式

Ø 數(shù)據(jù)列的操作

Ø 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

Ø 強大的M語言

第九部分: Power View交互式圖表工具實戰(zhàn)篇

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?

1、 圖表類型與作用

2、 常用圖形及適用場景

3、 Power view簡介

4、 常用圖表制作

Ø 柱狀圖、條形圖

Ø 折線圖、餅圖

5、 復(fù)雜圖形制作

Ø 雙坐標(biāo)圖(不同量綱呈現(xiàn))

Ø 對稱條形圖(對比)

Ø 散點圖/氣泡圖(矩陣分析法)

Ø 瀑布圖(成本、收益構(gòu)成分析)

Ø 漏斗圖(用戶轉(zhuǎn)化率分析)

演練:圖表制作與演示

6、 交互式圖表

7、 分層鉆取

8、 四種篩選器

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

1、 Power Pivot簡介

2、 PP基本功能

Ø 數(shù)據(jù)分類

Ø 匯總方式

3、 超級透視表

Ø 建模的核心:篩選器與計算器

Ø 建立多表關(guān)系模型

Ø 關(guān)系管理:新建、修改、刪除

演練:數(shù)據(jù)預(yù)處理操作

4、 度量值

Ø 度量值定義

Ø 度量值計算

Ø 度量值的雙層篩選

演練:度量值使用

5、 計算列

Ø 新建列

Ø 列與度量值的區(qū)別

6、 DAX數(shù)據(jù)分析表達式

Ø DAX公式

Ø DAX運算符

Ø DAX函數(shù)

Ø DAX高級篩選函數(shù)

 

結(jié)束:課程總結(jié)與問題答疑。

培訓(xùn)師介紹:

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)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)探索領(lǐng)域發(fā)展規(guī)律和行業(yè)發(fā)展趨勢,有效分析用戶需求,并預(yù)測用戶行為,最終實現(xiàn)市場變化預(yù)測,提升企業(yè)科學(xué)決策能力。

2、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)呈現(xiàn)企業(yè)整體運營情況,診斷企業(yè)管理問題和風(fēng)險,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,提升企業(yè)管理效率。

3、讓營銷更精準(zhǔn):將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于市場營銷,解決營銷中的用戶群細(xì)分和品牌定位,客戶價值評估,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(zhǔn)營銷和精準(zhǔn)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、航空、電商、互聯(lián)網(wǎng)、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)問題為起點,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)。

 

培訓(xùn)課題設(shè)計:

 

 

應(yīng)用類:

《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘綜合能力提升實戰(zhàn)》

《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(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)建模與模型優(yōu)化實戰(zhàn)培訓(xùn)》

《大數(shù)據(jù)分析與挖掘之SPSS工具入門與提高》

《金融行業(yè)風(fēng)險預(yù)測模型實戰(zhàn)培訓(xùn)》

 

理論/認(rèn)知/戰(zhàn)略類:

《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》

《大數(shù)據(jù)時代的精準(zhǔn)營銷》

 

技術(shù)類:

《Hadoop大數(shù)據(jù)解決方案開發(fā)技術(shù)基礎(chǔ)培訓(xùn)》

《Python開發(fā)基礎(chǔ)實戰(zhàn)》

《大數(shù)據(jù)分析與挖掘之Python開發(fā)實戰(zhàn)》

《Python機器學(xué)習(xí)算法原理及優(yōu)化實現(xiàn)》

 

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、金融、交通、制造、政府等行業(yè),包括華為、富士康、平安集團、中國銀行、招商銀行、光大銀行、中信銀行、交通銀行、廣電銀通、西部航空、海南航空、中國移動、中國聯(lián)通、中國電信、西部航空、安能物流、廣州地鐵、富維江森、東風(fēng)日產(chǎn)、神南礦業(yè)、公交集團、廣州稅務(wù)、良品鋪子等單位和公司。

部分信息如下所示:

通信行業(yè)培訓(xùn)客戶:

聯(lián)通研究院:《大數(shù)據(jù)預(yù)測建模優(yōu)化》

廣州電信:《大數(shù)據(jù)時代的精準(zhǔn)營銷》兩期

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(zhǔn)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(zhǔn)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)》

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(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(zhǔn)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)》

華為技術(shù):《話務(wù)量預(yù)測與排班管理》

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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(zhǔn)營銷》

廣發(fā)銀行:《大數(shù)據(jù)下的精準(zhǔn)營銷實戰(zhàn)》四期

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

交通銀行:《大數(shù)據(jù)時代的精準(zhǔn)營銷》

安信證券:《大數(shù)據(jù)時代下的金融發(fā)展》

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》

平安壽險:《大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用實戰(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)用實戰(zhàn)》四期

招商銀行:《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(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)營銷》

金融壹帳通:《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升實戰(zhàn)》

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

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能源汽車交通行業(yè)培訓(xùn)客戶:

一汽解放錫柴:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

廣東郵政:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升實戰(zhàn)》

深圳水務(wù):《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

寧夏國電:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用》兩期

柳州上汽五菱:《大數(shù)據(jù)下的精準(zhǔn)營銷實戰(zhàn)》

東風(fēng)商用:《數(shù)說營銷實戰(zhàn)》

東風(fēng)日產(chǎn):《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實戰(zhàn)》兩期

富維江森(汽車):《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)》

廣州地鐵:《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)》兩期

廣州地鐵:《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)建模實戰(zhàn)》兩期

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)》

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(zhǔn)營銷實戰(zhàn)》兩期

北京機場貴賓公司:《市場營銷數(shù)據(jù)的分析》

深圳公交集團:《大數(shù)據(jù)與智慧交通》

延長殼牌:《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》

神南礦業(yè):《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與應(yīng)用創(chuàng)新》

寶雞國電:《大數(shù)據(jù)分析與挖掘》兩期

順豐快遞:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升實戰(zhàn)》

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其它行業(yè)培訓(xùn)客戶:

嶺南集團:《大數(shù)據(jù)時代下的精準(zhǔn)營銷》

ABB:《大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)培訓(xùn)》

頂新國際:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

索菲亞:《大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)培訓(xùn)》

玫琳凱:《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用》叁期

西部數(shù)據(jù):《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

無限極:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》兩期

雅圖仕:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

施耐德:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》叁期

廣州稅務(wù):《大數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)》叁期

YKK吉田拉鏈:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升培訓(xùn)》

富士康:《數(shù)據(jù)分析綜合能力提升培訓(xùn)》

貴州中煙:《互聯(lián)網(wǎng)+時代的大數(shù)據(jù)思維》

深圳欣盛商:《電商大數(shù)據(jù)分析》

安能物流:《大數(shù)據(jù)挖掘分析及應(yīng)用實戰(zhàn)》

良品鋪子:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》兩期

新時代集團:《問題的挖掘、分析—數(shù)據(jù)分析技巧》兩期培訓(xùn)

挑戰(zhàn)牧業(yè):《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

易鑫集團:《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

贛州監(jiān)獄:《大數(shù)據(jù)時代的營銷》共三期培訓(xùn)

賀州學(xué)院:《大數(shù)據(jù)時代的人才培養(yǎng)》

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