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CDA Python商业策略分析周末集训营【Level Ⅱ】

CDA Python商业策略分析周末集训营【Level Ⅱ】

难度系数:

课程系列:LEVEL II

课程信息:
相关等级报考推荐:
  • Level I¥1200元
  • Level II¥1700元
  • Level III¥2000元
  • WHAT 课程简介

    CDA Python商业策略分析周末集训营【Level Ⅱ】:CDA商业策略数据分析周末集训营【Level Ⅱ】,专门为零数据分析基础而希望从事商业策略数据分析、数据挖掘相关岗位的人员或者希望通过CDA二级认证考试人员开设。该课程包含从数据采集到数据处理,通过统计分析方法建立数据模型来解决商业策略难题,并结合实战项目,帮助学员迅速掌握CDA二级认证考试要求的知识点以及商业策略分析与数据挖掘相关岗位技能。比如,通过广义线性模型为汽车保险进行分类定价,采用不同的价格策略,提高保险产品整体销售额。通过另外,课程覆盖CDA LEVEL II考试大纲所要求的考点,学习完该课程可报考CDA LEVEL II考试。
  • WHY 学习目标

    运用统计学分析方法构建实战模型分析方法,并同结合Python软件实现
    精通基础的分类、回归、聚类方法,并结合案例应用
    掌握数据分析在各行业的应用场景
  • WHO 学习对象和基础

    零基础学员
    高校在校生
    待业、期待转行从事商业策略数据分析相关工作人员
    参加CDA数据分析师level II 等级考试的考生
    希望借助商业策略数据分析方法与工具来优化企业运营、产品运营、市场策略的在职人群
    对商业策略数据分析感兴趣的各界人士
    希望后续学习机器学习算法,形成完整数据挖掘知识体系的学习爱好者



课程案例,项目特训

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员工离职的归因及展示

归因分析分为主次归因与规则归因问题,通常来说,需要先找到主要因素,然后在主因的基础之上再探索数据内部结构间的关系,而这个过程需要借助多个模型或分析思路才能完成,这也称为多阶段模型分析。多阶段模型中可以使用具体的模型,也可以使用业务分析 思路,通过协调多种技术来完成一个复杂问题的求解,一般而言,第一阶段习惯性使用模型技术,因为这有利于浓缩复杂的数据信息,并通过第二阶段的业务技术寻求可解释的归因,以便于商业落地。
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构建模型与残差分析

模型需要区分统计学习模型还是机器学习模型,统计学习模型主要应用于解决小数据或抽样技术提出的问题,如精确度等问题,而机器学习模型主要应用于解决大数据提出的问题,如加速度、超参数优化等问题。模型的残差分析是各种学习技术调整超参数的最重要的途 径,因为高维模型具有不可视的特点,而残差是单维度的,可视化的,因此可以通过残差判断模型的优良或存在的问题,因此可以借此调整模型超参数。
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产品质量的差异性判断

验证性思维是科学思维方式中的一种,即首先提出假设,然后通过数据校验假设是否合理。例如,南方和北方地区的投诉量不同,那么这种不同是否存在差异,则可以使用统计分析技术来判断。也就是我们需要去回答差异问题,但差异问题的来源可能会很多,有些是服务因素造成的,有些是资金因素,或是随机因素等因素。那么如何才能够判断差异是不是随机因素造成的呢?方差分析就是处理这类问题的统计模型。
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客户行为特征与市场细分

如果客户的数量大量激增,则带来客户喜好描述上的困难。因此,需要对客户行为偏好进行市场细分。这样才能具体了解到每个客户的行为特点,为营销、产品规划等决策提供支持。 我们发现,无论是电商还是互联网等行业,客户的行为特点总是会出现某种程度的趋同现象,比如相同区域的客户购买行为存在相似性,不同年龄段也会出现一些相似性,而基于这种相似性,通过模型可以构筑其数值间的联系,进而进行描述,这就是客户画像技术。 学习并掌握多表环境下结合业务需求进行多表关联查询的方法,掌握业务与数据结合思考的方法,提高数据敏感性及SQL 查询语句的应用能力

1工具先导课

1-1Python基础和数据清洗

2数字化工作保障机制-数据治理

2-1数据治理驱动因素
2-2数据治理域
2-3数据管理域
2-4数据应用域
2-5如何开展数据治理

3数字化工作方法

3-1EDIT数字化模型简介
3-2业务探查(E)
3-3问题诊断(D)
3-4业务策略优化和指导(I)
3-5算法工具介绍(T)

4数据采集方法

4-1数据采集方法
4-2数据模型管理

5Python编程基础

5-1Python标准数据类型
5-2控制流语句
5-3自定义函数
5-4异常和错误
5-5类与面向对象编程
5-6Python连接数据库操作
5-7Python编程基础习题串讲与直播答疑

6Python数据探索、数据处理与可视化

6-1Numpy数组基础操作
6-2Pandas数据表的基本操作
6-3Pandas数据探索
6-4Pandas数据可视化
6-5Python数据可视化包-Matplotlib介绍
6-6Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制

7Python探索分析综合案例

7-1实战项目1:斯德哥尔摩气候可视化分析
7-2实战项目2:餐饮订单数据清洗与分析
7-3实战项目3:文本数据分析之QQ聊天记录可视化分析

8Pythont统计分析与运筹学基础

8-1先导课:微积分与线性代数
8-2抽样方法
8-3统计量及抽样分布
8-4参数估计与假设检验
8-5统计分析与Python实战
8-6线性规划与二次优化
8-7实战案例1:关于饮料消费的统计分析
8-8实战案例2:快递公司的路线策略优化

9数据分析模型、算法与商业应用

9-1数据分析方法论介绍
9-2方差分析
9-3回归分析
9-4分类数据分析
9-5逻辑回归
9-6实战项目1:金融客户行为特征分解与营销策略优化
9-7实战项目2:汽车行业销售预测与经营战略优化
9-8实战项目3:基于广义线性模型的汽车保险分类定价策略的优化
9-9数据降维
9-10时间序列分析
9-11实战项目1:收益率的系列预测
9-12实战项目2:基于时间序列的机场客流预测与运营策略优化

10标签体系与应用

10-1用户标签体系设计原理
10-2用户标签的制作方法
10-3标签体系的用户画像应用
10-4实战项目1:用户行为在营销活动的价值分析
10-5实战项目2:自动预警指标推送功能框架的搭建
10-6实战项目3:app静默用户触动分析

11行业综合项目实战

11-1实战项目1:金融信用评分卡风控建模综合项目实战
11-2实战项目2:基于多场景下的共享单车营销策略优化

12选修课

12-1数字化运营【18课时】
12-2数据产品经理?【1课时】
12-3Python爬虫【15课时】
12-5深度学习之图像识别【6课时】
12-6Tableau多维可视化分析【3课时】

硬核服务

  • 朝九晚九全程跟班答疑

    助教线上服务时间由原先的上课期间答疑调整为课程持续期间答疑,包括中途休息时间;同时,每日答疑时间由原先的“朝九晚六”调整为“朝九晚九”,全面覆盖同学晚自习时间。
  • 一对一督学

    每个班级、每位同学、每月都会进行至少一次一对一辅导,询问同学学习状态、解决学员学习问题;同时,针对每个模块测试结果后10%的学员进行额外辅导,以确保学员能够跟上学习进度。
  • 定期直播串讲

    对于重难点知识和同学普遍反应的问题,助教将进行每周1-2次的晚自习串讲,串讲时常为2小时左右,且相关内容需要重新制作、有别于课程内容,帮助同学攻克重难点知识。
  • 有问必答

    助教线上服务要求有问必答,并能真正做到解决所有课程中遇到的问题。在原先每个班一个助教+一个班主任的配置下,调整为每个班2名助教+项目服务团队的模式,以确保快速、高质量的解决线上提问。
  • 出勤率和进度监督

    在课程持续期间,助教还需实时统计学员出勤情况,监督课堂纪律,跟进学习进度。除正常答疑外,服务团队会与班级同学保持沟通、给予正确指引,从而营造积极学习氛围。
  • 作业与测试

    在远程授课期间,每个课程会安排相关课后作业,确保同学课下能够进行适当练习,提升同学实时参与感、保证当日学习效果。除了作业,服务团队还会组织学员进行阶段性测试,以考试性质为主,主要考察学员对本阶段知识掌握程度。

来自业界的数据领袖团队

  • 傅老师

    上海师范大学副教授 同济大学数学系博士 在高校从教14 年,主要讲授统计学、信用风险建模、金融数据挖掘等课程。 先后担任过咨询公司、互联网金融机构、数据管理公司的高级数据分析顾问,参与客户估值、反欺诈识别、舆情分析等数据分析项目。
  • 程老师

    北邮博士 发表中英文论文数十篇,翻译多部计算机编程工具书,长期从事大数据挖掘与机器学习、可视化研究工作。
  • 钱老师

    8 年数据分析和数据挖掘经验 6 年传统行业和大数据领域研究经验 有丰富的线上和线下教学经验。现从事大数据领域数据分析和产品研发等工作,主要覆盖消费者购买路 径、商业地理洞察、广告效果评估等研究和产品研发工作。
  • 丁亚军老师

    南京上度咨询数据分析总监 经管之家论坛SAS、SPSS 版版主 CDA 数据分析研究院研究员和SAS、SPSS 软件讲师研究方向为“统计软件与数据分析”、“市场调查分析”、“数据挖掘咨询”,IBM SPSS-China/SAS-Taiwan 顾问

几乎所有行业

都稀缺独当一面的CDA数据分析师®人才

在招聘市场上,越来越多的企业要求持CDA数据分析师®证书

GROWN

开启数据科学家成长之路

考核通过后,可获得CDA数据分析师中英文双证书,其中中文证书由中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制,英文证书由CDA INSTITUTE 认证。
“CDA数据分析师认证”是一套科学化,专业化,国际化的人才考核标准,共分为CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ三个等级,涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等,涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资等。该标准符合当今全球数据科学技术潮流,可以为各行业企业和机构提供数据人才参照标准。
  • CDA LEVEL I

    人人皆需的职场数据思维与通用数据技能

    面向范围

    • 零基础就业转行者、应届毕业生
    • 产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者
    • 企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者

    岗位去向

    商业(业务)分析师初级数据分析师
    (数据)产品运营(数字)市场营销
    数据专员...

  • CDA LEVEL II

    企业数字化发展中必备的数据分析流程与技能

    面向范围

    • 产品、运营、营销等业务部门与研发、中台、技术类部门数据分析相关岗位在职者
    • 数字化转型企业创始人与数字化流程中相关负责人

    岗位去向

    数据分析师(数据)产品运营经理
    (数字)营销经理风控建模分析师
    量化策略分析师数据治理(质量)...

  • CDA LEVEL III

    企业数字化发展中必备的高级数据分析方法与技术

    面向范围

    • 业务岗与技术岗从事数据分析、数据挖掘、机器学习等技术在职提升者
    • 从事算法科学、深度学习等工作的科研人员、分析师与工程师等

    岗位去向

    高级数据分析师机器学习工程师
    算法工程师数据科学家
    首席数据官...

EXAM

CDA认证报考开放化

CDA认证LEVELⅠ 对于考生的学历、专业、技能等没有限制性报考条件,在与全球计算机化考试服务商Pearson VUE达成深度合作后LEVELⅠ更是随报随考机制。
查看CDA认证报考流程 

VALUE

CDA证书的价值

  • 共识性CONSENSUS
    CDA数据分析师标准由中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制,国际范围内的数据科学领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并于每年更新,逐步推动数据人才标准的行业共识。
  • 专业性speciality
    CDA认证是根据数据科学专业岗位设立的科学化,专业化,国际化的人才考核标准。考试与国际知名考试服务机构Pearson VUE合作,随报随考、专家命题、评分公平、流程严格,更具含金量。
  • 权益性rights
    CDA持证人自动纳入为CDA会员并享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份,可在CDA认证考试中心查询,证书确保唯一性与防伪性,持证人还可获得电子徽章,加入到Linkedin个人档案中。证书三年审核一次,保证持证人的实力与权益。

RIGHTS

CDA持证人的权益

  • 会员资格

    吸纳为CDA Institute、CDA数据分析师俱乐部会员,活动中具有优先报名参与权

  • 职业发展

    可优先获得CDA内部就业及职业发展推荐

  • 免费CDA活动

    免费参与CDAS行业峰会等各项活动,CDA持证人享受特权位置

  • 兼职机会

    有机会加入CDA数据分析教学、研发等项目

  • 黄金会员

    免费享有AIU人工智能学院1个月黄金会员,内含国外前沿数据科学学习等海量资源

  • 免费资源

    经管之家论坛学习资源、优秀文献资料免费下载权

  • Q:上课形式是怎么样的?

    A:课程为现场/远程在线直播 + 线上视频录播+课后全套录播 + 线上答疑,不受地域限制,直播需同步时间学习,录播视频同学可以自主安排时间学习视频。
  • Q:如果学不会怎么办?

    A:相信每位同学,来学习都会认真努力,不存在学不会的问题。上课期间,全程助教跟班答疑;课后,助教老师依旧会在群里帮大家解答学习上的疑问。此外,课程均赠送全套录播视频,有效期1年,方便学员反复观看巩固,稳扎稳打学会全部课程。
  • Q:学完之后可以从事哪些工作?

    A:学完课程之后,可以在互联网、信息技术与服务、金融、管理咨询、通信、银行、制药、汽车、零售、电商等行业从事商业数据分析师、商业策略分析师、战略咨询顾问、高级数据产品经理、高级数据运营经理、高级数字化营销经理等岗位工作。
  • Q:完成课程后,可以获得证书吗?

    A:参加课程学员学完后报考CDA LEVEL II 等级考试,通过CDA认证考试者可获得CDA数据分析师中英文认证证书,同时可自愿申请工信部《数据分析师证书》-高级。

OK