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 課時(shí)：12H
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)據(jù)分析能力提升課程時(shí)間：2天紀(jì)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(yàn)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(jià)值不清、數(shù)據(jù)字段拓展艱難等方面。個(gè)人發(fā)
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數(shù)據(jù)分析與可視化工具操作 課時(shí)：6H
數(shù)據(jù)分析與可視化工具操作課程時(shí)間：1天紀(jì)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(biāo)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(cè)。隨后再介紹業(yè)界使用廣泛的powerbi工具、采用powerbi進(jìn)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(shí)間：1天紀(jì)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(huì)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(yàn)證、數(shù)據(jù)思考、數(shù)據(jù)決策等。數(shù)據(jù)采集和驗(yàn)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(shí)間有效性原則、可類比原則等。數(shù)據(jù)采集的方法如何驗(yàn)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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EXCEL財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析2015.11.紀(jì)賀元課程簡介：財(cái)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(cái)務(wù)部門實(shí)現(xiàn)了匯總，針對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析對(duì)于企業(yè)日常財(cái)務(wù)工作的支撐、財(cái)務(wù)資源調(diào)配、財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)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(jí)篩選、計(jì)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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python在數(shù)據(jù)分析和挖掘中的應(yīng)用 課時(shí)：18H
Python在數(shù)據(jù)分析和挖掘中的應(yīng)用課程時(shí)間：3天紀(jì)賀元課程簡介：Python作為一門容易上手、結(jié)構(gòu)清晰、功能強(qiáng)大的高級(jí)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(shì)和強(qiáng)項(xiàng)，然后介紹字典這一常用的工具應(yīng)用，并通過字典實(shí)現(xiàn)多分支語句，隨后介紹python程序的調(diào)試過
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Access在數(shù)據(jù)分析中的高效運(yùn)用 課時(shí)：12H
Access在數(shù)據(jù)分析中的高效運(yùn)用課程時(shí)間：2天（12小時(shí)）課程簡介：隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和企業(yè)信息化水平的提高，企業(yè)在運(yùn)營過程中會(huì)接觸到大量的內(nèi)外部數(shù)據(jù)，分析和挖掘運(yùn)營數(shù)據(jù)，對(duì)于洞察企業(yè)內(nèi)外部態(tài)勢(shì)、制定有效的有針對(duì)性的運(yùn)營策略等有著極強(qiáng)的指導(dǎo)意義。目前企業(yè)的數(shù)據(jù)主要通過EXCEL進(jìn)行存儲(chǔ)、運(yùn)算和展示，EXCEL功能雖然強(qiáng)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(shí)：12H
SPSS數(shù)據(jù)分析課程時(shí)間：2天（12小時(shí)）紀(jì)賀元課程簡介：SPSS是著名的統(tǒng)計(jì)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(cái)務(wù)、人事、生產(chǎn)、研發(fā)、綜合經(jīng)濟(jì)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(jì)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(bào)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》 課時(shí)：6H
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(chǎng)上正處于激烈的競(jìng)爭(zhēng)中，需要通過一系列的、系統(tǒng)化的培訓(xùn)對(duì)一線銷售管理團(tuán)隊(duì)各級(jí)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(gè)方面的思維、方法、技巧進(jìn)行提高，從而最終贏取更多的市場(chǎng)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(tuán)隊(duì)面對(duì)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》 課時(shí)：6H
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(chǎng)同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)極為激烈，企業(yè)的業(yè)績?cè)鲩L空間還可從哪里挖潛，如何能找到業(yè)績?cè)鲩L的密碼？企業(yè)目前面對(duì)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(jī)會(huì)？如何才能落實(shí)抓住新業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)？【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》 課時(shí)：12H
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(tuán)隊(duì)，先后為中信銀行總行財(cái)富平臺(tái)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(diǎn)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(xiàng)目，并取得了良好效果。現(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(shí)：12H
《數(shù)據(jù)的力量》——基于統(tǒng)計(jì)學(xué)工具的數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營主講：謝鳴老師【課程背景】隨著中國經(jīng)濟(jì)的縱深發(fā)展，管理精細(xì)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(duì)海量的經(jīng)營數(shù)據(jù)，企業(yè)各級(jí)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》 課時(shí)：6H
《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(jì)算、移動(dòng)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，無處不在的移動(dòng)、無線傳感器等設(shè)備無時(shí)不刻都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)，數(shù)以億計(jì)用戶的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)時(shí)時(shí)刻刻都在產(chǎn)生著數(shù)據(jù)交互，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、社交平臺(tái)等的覆蓋范圍正在不斷的擴(kuò)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(tái)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(tái)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(chǎng)景第三章重要的python庫1.NumPy2.pandas3.matplotlib4.IPython與Jupyter5.SciPy6.scikit-learn7statsmodels第4章Num
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數(shù)據(jù)賦能-公司管理人員的數(shù)據(jù)分析通識(shí)課 課時(shí)：12H
《數(shù)據(jù)賦能》公司管理人員的數(shù)據(jù)分析通識(shí)課擎蒼老師【課程背景】麥肯錫報(bào)告指出，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型失敗率高達(dá)80，很大的原因就和認(rèn)知、組織適配有關(guān)，而不是技術(shù)和設(shè)備。組織適配一方面要重構(gòu)公司組織，另一方面就要培養(yǎng)擁有數(shù)字分析能力的員工，本課程就是給中層員工講的數(shù)據(jù)分析課，從而給組織賦能。對(duì)于中層員工而言，數(shù)據(jù)分析能用來做什么？提升認(rèn)知：通過各種維度的數(shù)據(jù)展現(xiàn)，可以幫
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數(shù)字網(wǎng)絡(luò)視角下的場(chǎng)景化數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)課程背景：隨著國家數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的提出，企業(yè)必須對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型潮流進(jìn)行應(yīng)對(duì)，面對(duì)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化改造，各級(jí)員工是否具備根據(jù)工作業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行數(shù)字化分析能力是決定員工是否能夠適應(yīng)新趨勢(shì)完成個(gè)人數(shù)字化轉(zhuǎn)變的重要條件，也是關(guān)系企業(yè)能否成功完成數(shù)字化變革的關(guān)鍵。個(gè)人數(shù)字化轉(zhuǎn)型首先面對(duì)的是傳統(tǒng)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)向個(gè)人數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)的過渡，以此為基礎(chǔ)進(jìn)行數(shù)
