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首页系统课CDA 商业策略分析Level Ⅱ
CDA 商业策略分析Level Ⅱ
CDA 商业策略分析Level Ⅱ
  • 北京面授 2024.04.20
  • 远程班 2024.04.20
  • 北京面授 2024.01.27
  • 远程班 2024.01.27

相关等级报考推荐

  1. Level I
    ¥ 1200
  2. Level II
    ¥ 1700
  3. Level III
    ¥ 2000

课程简介

CDA 商业策略分析Level Ⅱ:策略优化
人工智能时代,技术能力和分析模型成为企业优化经营策略的必备手段,也是业务领导决策者赢取更好业绩的有力抓手。
模板教学
教你用可落地、易操作的数据科学思维和运营模板来优化企业决策,平衡成本收益,创造更多价值。
技术提升
聚焦策略分析技术及企业常用的建模方法,让业务决策有规律可循,有方法可依。
工具应用
课程中安排了每个分析方法的SQL与Python实现,并根据输出的结果分析业务需求,为进行合理、有效的策略优化提供数据支撑。
案例实战
课程涉及大量企业项目案例:精准营销预测、营销策略优化、客户行为分析等。

学习目标

熟练掌握数据挖掘全流程的Python实操,包括数据清洗算法、统计建模、数据建模、数据可视化等
熟练掌握Python统计分析算法与实践,包括统计分析、统计模型、数据治理
灵活使用统计分析算法解决各行业的业务问题,通过策略优化和精准预测来解决运营、产品、营销方面的问题

学习对象和基础

有一定数学或统计、计算机基础与数据分析业务经验,希望脱产学习后转岗到数据挖掘岗者
希望提升统计分析技术的在职提升者
从事算法科学、统计学习等工作的科研人员、分析师与工程师等
产品、运营、营销、管理、咨询相关岗位从业者,希望增加数据分析技能与思维
参加CDA等级认证考试 LEVELII的考生 

细分课程 内容 详细内容
预习课
(录播)
数据库SQL 1. 数据库基本概念
2. DDL数据定义语言
3. DML数据操作语言
4. 单表查询
5. 多表查询
6. Python连接SQL
Python编程  1. Python标准数据类型
 2. 控制流语句
 3. 自定义函数
 4. 异常和错误
 5. 类与面向对象编程
 6. Numpy数组操作
7. 用Python做数据分析,必会的库Pandas
8. 用Pandas做数据清洗与数据探索
9. Python数据可视化库(Matplotlib,Seaborn)
数学与统计学基础 1. 线性代数
2. 微积分
3. 描述性统计
4. 参数估计
5. 假设检验
6. 相关分析
7. 卡方分析
8. 一元线性回归理论推导
9. 多元线性回归理论推导
商业策略分析
(Level 2)
第1周 周六 SQL 1. 数据库MySQL语句与实战
2. Python连接SQL数据库
3. SQL使用案例
4. 金融行业多表分析案例
周日 指标体系与数据治理进阶 1. 分析基础-数据分析的概念、过程、能力
2. 指标体系的意义与构建
3. 常用指标体系示例
4. 数据治理进阶
5. 淘宝经营分析案例
第2周 周六 Pandas与数据可视化 1. Python基础与数据清洗可视化技术回顾
2. Python数据可视化常用方法
3. 交通数据分析
4. 经典数据集:生还率的影响因素
5. 零售行业产品分析
周日 方差分析,线性回归 1. 方差分析
2. 线性回归(模型的建立与估计)
3. 统计模型的检验
4. 识别分析-用户支出影响因素分析案例
第3周 周六 逻辑回归,主成分分析 1. 逻辑回归(模型的建立与估计)
2. 模型评估
3. 信息压缩-主成分分析与因子分析(数据降维)
4. 成交分析-Talkingviews案例
5. 因子分析-城市发展水平综合分析
周日 标签体系与用户画像 1. 标签体系的设计原理
2. 用户标签的制作方法
3. 客群分析-标签体系与用户画像
4. 应用用户画像-信用卡持卡用户画像实战案例
第4周 周六 时间序列 1. 时间序列分析(ARIMA算法)
2. Box-Jenkins 建模流程
3. 时间序列回归
4. 销售额预测-线上平台销售额预测实战案例
周日 聚类分析,决策树应用 1. 层次聚类
2. Kmeans聚类
3. 聚类分析评价方法-决策树应用
4. 用户分群-金融行业运营案例
第5周 周六 数据采集与处理,特征工程基础 1. 数据采集(概率与非概率抽样)
2. 数据处理方法(数据录入,数据清洗,数据编码)
3. 特征工程基础(特征预处理,特征的选择与转换)
周日 数字化工作方法,最优化方法 1. 数字化工作方法
2. 运筹优化方法(线性规划与二次优化,基于业务流程的优化)
3. 数字化运营综合案例-某机构营销响应概率预测与风险预测案例
第6周 周六 ETL数据接入与数据模型管理 1. 数据分类
2. 数据建模
3. ETL基本概念与常用工具
4. 基于Python的ETL程序开发
5. ETL实战项目
6. 数据接入策略与调度工具
CDA认证考试辅导
(仅限报名考试的学生)
Level 2 认证考试辅导 CDA Level 2 认证考试辅导
1. 数据基本概念
2. 指标体系
3. 标签体系与用户画像
4. 数据采集与处理
5. 数据模型管理
6. 统计分析
7. 数据分析模型与应用
8. 数字化工作方法与应用
选修课 选修课 1、互联网数字化运营【18课时】
2、何为数据产品经理?【1课时】
3、Python爬虫【15课时】
4、人工智能(深度学习)实战之图像识别【6课时】
5、Tableau多维可视化分析【3课时】
6、SPSS统计分析【12课时】