數(shù)據(jù)分析課程體系
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)據(jù)分析能力提升課程時間：2天紀賀元2022-9-12課程大綱第一天上午數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)體驗什么是數(shù)據(jù)？什么是數(shù)據(jù)化？數(shù)據(jù)化的前提條件是什么？為什么企業(yè)需要數(shù)據(jù)化？企業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀剖析我國企業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀分析包括數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)快速增長、單位處理數(shù)據(jù)成本下降、數(shù)據(jù)類型復(fù)雜化、數(shù)據(jù)質(zhì)量仍然有待提高、數(shù)據(jù)規(guī)劃問題、數(shù)據(jù)價值不清、數(shù)據(jù)字段拓展艱難等方面。個人發(fā)
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數(shù)據(jù)分析與運營分析( 1天) 課時：6H
數(shù)據(jù)分析與運營分析課程時間：1天（6小時）紀賀元課程大綱什么是數(shù)據(jù)化思維？數(shù)據(jù)化的定義企業(yè)數(shù)據(jù)化的先決條件數(shù)據(jù)化思維的定義數(shù)據(jù)化思維的好處數(shù)據(jù)化思維中的基本指標數(shù)據(jù)分布：中位數(shù)、四分位數(shù)、十分位數(shù)貢獻率指標：靜態(tài)貢獻率和動態(tài)貢獻率時間序列相關(guān)指標數(shù)據(jù)形態(tài)指標（峰度、偏度、最大值最小值出現(xiàn)點）數(shù)據(jù)波動指標自定義指標的常見方法數(shù)據(jù)化思維的一些方法在數(shù)據(jù)化思維中，
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數(shù)據(jù)分析與可視化工具操作 課時：6H
數(shù)據(jù)分析與可視化工具操作課程時間：1天紀賀元課程簡介：本課程首先介紹營銷數(shù)據(jù)分析的總體目標以及步驟，然后介紹如何提升數(shù)據(jù)分析能力、數(shù)據(jù)分析的常見問題以及基本分析思路，為后續(xù)分析工作打好基礎(chǔ)，隨后介紹數(shù)據(jù)描述、相關(guān)分析、客戶畫像、營銷數(shù)據(jù)預(yù)測。隨后再介紹業(yè)界使用廣泛的powerbi工具、采用powerbi進行數(shù)據(jù)分析的流程，最后介紹powerbi數(shù)據(jù)加載和數(shù)據(jù)
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數(shù)據(jù)分析課程時間：1天紀賀元2022-9-4課程大綱數(shù)據(jù)思維及流程數(shù)據(jù)維度與顆粒度觀察業(yè)務(wù)的視角，一般數(shù)據(jù)維度大會比較好。數(shù)據(jù)思維的流程包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)驗證、數(shù)據(jù)思考、數(shù)據(jù)決策等。數(shù)據(jù)采集和驗證數(shù)據(jù)采集的原則包括業(yè)務(wù)相關(guān)原則、宏中微原則、時間有效性原則、可類比原則等。數(shù)據(jù)采集的方法如何驗證采集的數(shù)據(jù)的質(zhì)量數(shù)據(jù)思維的一些基本方法概率思維樣本和全量思維相關(guān)思維
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Python在數(shù)據(jù)分析和挖掘中的應(yīng)用課程時間：3天紀賀元課程簡介：Python作為一門容易上手、結(jié)構(gòu)清晰、功能強大的高級語言，目前正風(fēng)靡全球，在包括金融行業(yè)在內(nèi)的諸多行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用。本課程首先介紹python語言的由來、程序基礎(chǔ)和基本語句、python的優(yōu)勢和強項，然后介紹字典這一常用的工具應(yīng)用，并通過字典實現(xiàn)多分支語句，隨后介紹python程序的調(diào)試過
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EXCEL財務(wù)數(shù)據(jù)分析2015.11.紀賀元課程簡介：財務(wù)數(shù)據(jù)是大多數(shù)企業(yè)中數(shù)量最龐大、體系最完整的數(shù)據(jù)，甚至不少企業(yè)的數(shù)據(jù)都在財務(wù)部門實現(xiàn)了匯總，針對財務(wù)數(shù)據(jù)的分析對于企業(yè)日常財務(wù)工作的支撐、財務(wù)資源調(diào)配、財務(wù)預(yù)測等方面都起到了重要的支撐作用。本課程首先講解EXCEL的排序、高級篩選、計算篩選、分類匯總、數(shù)據(jù)合并等數(shù)據(jù)操作，隨后介紹SQL在EXCEL中的重
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Access在數(shù)據(jù)分析中的高效運用 課時：12H
Access在數(shù)據(jù)分析中的高效運用課程時間：2天（12小時）課程簡介：隨著社會經(jīng)濟發(fā)展和企業(yè)信息化水平的提高，企業(yè)在運營過程中會接觸到大量的內(nèi)外部數(shù)據(jù)，分析和挖掘運營數(shù)據(jù)，對于洞察企業(yè)內(nèi)外部態(tài)勢、制定有效的有針對性的運營策略等有著極強的指導(dǎo)意義。目前企業(yè)的數(shù)據(jù)主要通過EXCEL進行存儲、運算和展示，EXCEL功能雖然強大，但是EXCEL文件之間以及文件內(nèi)部（
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SPSS數(shù)據(jù)分析和挖掘（2天） 課時：12H
SPSS數(shù)據(jù)分析課程時間：2天（12小時）紀賀元課程簡介：SPSS是著名的統(tǒng)計分析軟件，2009年SPSS被IBM收購后，IBM逐步將其改造，并正將SPSS打造為適用于營銷、財務(wù)、人事、生產(chǎn)、研發(fā)、綜合經(jīng)濟分析等多領(lǐng)域的商業(yè)智能分析軟件。本課程首先介紹統(tǒng)計分析基礎(chǔ)，隨后介紹SPSS的基本概念和基本操作，講解SPSS的專業(yè)報表制作的專業(yè)圖形分析技巧，系統(tǒng)介紹了
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高效業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析主講：梁海恩【課程背景】客戶公司目前在市場上正處于激烈的競爭中，需要通過一系列的、系統(tǒng)化的培訓(xùn)對一線銷售管理團隊各級人員區(qū)域生意規(guī)劃、渠道管理、客戶管理、零售店管理等各個方面的思維、方法、技巧進行提高，從而最終贏取更多的市場份額及業(yè)務(wù)的持續(xù)增長！目前我們的前線業(yè)務(wù)團隊面對的主要挑戰(zhàn)有：三大轉(zhuǎn)變從“純技術(shù)人員”到“綜合的銷售服務(wù)人員”的轉(zhuǎn)變——
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從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析提升整體業(yè)績主講：梁海恩【課程背景】市場同質(zhì)化競爭極為激烈，企業(yè)的業(yè)績增長空間還可從哪里挖潛，如何能找到業(yè)績增長的密碼？企業(yè)目前面對的生意增長核心挑戰(zhàn)有：還有新的潛力客戶，可供我們拓展業(yè)務(wù)？現(xiàn)有的客戶，還有否發(fā)掘、提升業(yè)績的潛力與機會？如何才能落實抓住新業(yè)務(wù)機會？【課程收益】【發(fā)現(xiàn)問題、洞察規(guī)律】：掌握生意分析的底層邏輯、完整專業(yè)的分析體系、洞
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數(shù)據(jù)分析與數(shù)字化客戶經(jīng)營主講：宗錦【課程特色】宗錦老師帶領(lǐng)咨詢團隊，先后為中信銀行總行財富平臺部、招商銀行總行零售板塊、華夏銀行總行公司業(yè)務(wù)部、民生銀行總行零售板塊、建設(shè)銀行深圳分行、上海銀行、杭州聯(lián)合銀行、山西銀行等，開展重點客群數(shù)據(jù)分析、客戶洞察、策略制定、策略執(zhí)行、渠道協(xié)同經(jīng)營等的咨詢項目，并取得了良好效果?，F(xiàn)階段，招商銀行、民生銀行的零售策略體系仍在
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數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程大綱 課時：12H
《數(shù)據(jù)的力量》——基于統(tǒng)計學(xué)工具的數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)訓(xùn)練營主講：謝鳴老師【課程背景】隨著中國經(jīng)濟的縱深發(fā)展，管理精細化的要求不斷提高，企業(yè)管理需要更科學(xué)充分的數(shù)據(jù)分析支撐。面對海量的經(jīng)營數(shù)據(jù)，企業(yè)各級管理人員都需要采用正確的數(shù)據(jù)分析思維方法，發(fā)掘隱藏在用戶與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的高附加值信息資源。在當(dāng)前信息技術(shù)日新月異的背景下，數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到各行各業(yè)，為質(zhì)量管理帶來了新的挑
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《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》【課程背景】近些年，由于以社交網(wǎng)站、基于位置的服務(wù)LBS等為代表的新型信息產(chǎn)生方式的涌現(xiàn)，以及云計算、移動和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，無處不在的移動、無線傳感器等設(shè)備無時不刻都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)，數(shù)以億計用戶的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)時時刻刻都在產(chǎn)生著數(shù)據(jù)交互，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來。在大數(shù)據(jù)時代,互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、社交平臺等的覆蓋范圍正在不斷的擴大,大量的增加了各種各樣
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數(shù)據(jù)分析與建模第一章數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)平臺1.大數(shù)據(jù)相關(guān)概念2.大數(shù)據(jù)特征3.大數(shù)據(jù)平臺簡介第二章數(shù)據(jù)分析流程1.數(shù)據(jù)分析2.數(shù)據(jù)分析工具3.數(shù)據(jù)分析流程4.典型模型場景第三章重要的python庫1.NumPy2.pandas3.matplotlib4.IPython與Jupyter5.SciPy6.scikit-learn7statsmodels第4章Num
