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难度系数：
课程系列：Level Ⅰ + Level Ⅱ
周期： 6个月
￥ 16800
WHAT 课程简介
WHY 学习目标
WHO 学习对象和基础
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知乎用户画像基本研究
案例介绍 知乎公司想要对本公司的用户群体进行分析，建立用户画像模型。在此过程中，数据清洗步骤是得到用户基本情况信息的重要步骤。基于数据分析的结论，可以给公司的精准营销、产品优化、业务布局等提供强有力的决策支持。
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零售业销售情况监控仪
案例介绍 使用某零售业销售类业务数据，制作销售情况监控仪。帮助经营决策者了解不同年份下，不同国家地区下，不同产品的销售情况。从中发现经营问题，提前做出经营策略调整，为企业进行精准营销、提高销售收益提供数据决策依据。 学习收获 本项目将从业务理解、数据收集、数据加工、数据建模、数据分析、可视化展现六个阶段详细讲解商业智能分析报表的制作全过程。帮助同学们建立商业智能分析的全局观，理解Power BI各组件在解决整个商业智能分析问题时的作用。
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电商精准营销之用户画像
案例介绍 由于企业的竞争是客户的竞争，大多数企业已经意识到有效的客户细分是企业介入客户竞争的核心竞争力，企业的服务营销策略也离不开有效客户细分的支持。 本项目，旨在分析一个电子商务数据库中4000多个用户一年内购买商品的详细信息，从而对客户分类。最终模型可以应用到推荐系统、客户画像等多个领域，有较强的可实践性，及一定的商业价值。
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快消行业销售分析仪
案例介绍 使用某经销商进销存相关数据，制作销售分析仪，帮助决策者从渠道、时间、销售负责人等不同维度了解销售额、销量以及动销次数等关键指标的变化情况，进而帮助决策者及时发现销售问题、及时做出销售策略上的调整。 学习收获 本案例帮助同学们了解众多企业经营过程中都会涉及到的进、销、存三个业务环节的特点及关联关系，帮助同学们掌握商业智能分析在帮助决策者发现销售问题时的设计思路及分析、展现方法。
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电商流量分析
案例介绍 本案例使用某电商的流量相关数据，制作流量分析仪，帮助电商经营者区分各流量入口的特点，进而帮助经营者制定有效的营销推广策略，从而提高并改善营销效果，用更少的营销成本带来更多的高质量流量。 学习收获 电商的收入由三个重要指标构成，分别是流量、转化率和客单价。三个指标中，流量是最为重要的指标。流量为王，先有流量才能考虑提高转化率及客单价的问题。所以电商及互联网行业在运营过程中最为关注的就是流量情况。通过对本案例的学习，同学们将掌握如何用商业智能分析来描述流量数量及流量质量好坏程度的方法。
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餐饮业指标监控仪
案例介绍 本案例使用某连锁餐饮公司销售情况业务数据，制作餐饮指标监控仪，帮助各店店长了解自己负责店铺的经营情况，及时发现经营问题及时做出策略调整，进而保持并提高店铺的市场竞争力。 学习收获 本案例的分析切入点在指标监控上，指标及指标体系是业务负责人了解业务运营情况的窗口。在商业智能分析中，如何准确、全面地用可视化方法描述业务指标变化情况是在报表设计时需要重点考虑的内容。通过本案例的学习，同学们将掌握业务指标的设计、计算及呈现方法。
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人力资源之员工流失预警
案例介绍 企业培养人才需要大量的成本，为了防止人才再次流失，应当注重员工流失分析。员工流失分析是评估公司员工流动率的过程，目的是预测未来的员工离职状况，减少员工流失情况。
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教育行业学习质量数据监控
案例介绍 某教育部门根据一场考试的学业水平，研究样本人群的部分特征（性别、父母的教育水平、居住是否城乡等）对各科目(比如数学，阅读，和写作)分数的影响，从而可以为教师针对不同环境下的群体提供个性化教学方式，因材施教，为学生的全面发展保驾护航。
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时间序列预测零售销售额
案例介绍 电商公司一爆款产品由于制造商产能不稳定，经常由于进货不足而导致延迟发货，或者遭到投诉，甚至被取消订单。也时常因为进货太多而导致库存堆积，占用其他爆款产品的库存空间。该电商公司因此而导致大量订单流失和额外的运营成本。 本案例根据该产品的历史销售额记录，通过时间序列ARIMA模型对未来几个月的销售情况做出预测。提前预测产品的销售情况，以备电商公司能提前进货和库存管理，降低运营成本。
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。
五分钟内有问必答
助教线上服务要求5分钟内有问必答，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。
国立台湾大学资讯工程博士
铭传大学大数据研究中心主任，铭传大学资讯工程学教授，铭传大学大数据研究中心主任，中华资料采矿协会理事 其研究领域专注于数据仓库(Data Warehousing)、数据挖掘(Data Mining)、与文本挖掘。
CDA Level 2 大数据分析师考试命题组组长
曾就职于电子科技大学大数据中心医疗卫生研究所，历任数据分析师、数据挖掘工程师、大数据架构师等职，多次参与并主导医保反欺诈领域和智慧诊疗相关算法设计、执行、优化等相关工作， 拥有丰富的算法研发经验与多项算法专利。拥有丰富的数据类项目管理经验。
德勤高级咨询顾问/创业公司数据科学家
经验涉及快消、通信、互联网餐饮、银行等多个领域的咨询项目； 涉及短视频、电商、数据平台等多个领域的投资尽调项目； 涉及快消、品牌商领域的数据建模项目，如智能定价、精准推荐、选品等。 专精于企业业务数据分析、数据可视化、制定及实施商业智能业务解决方案。
中国电子表格应用大会主席
曾在IBM中国担任销售管理团队数据分析项目组长及德勤北京所的数据分析高级咨询顾问。专精于企业数据分析、制定商业智能业务解决方案、软件开发及Excel培训等。
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”。
北京邮电大学管理科学与工程硕士
现就职于北京电信规划设计院，从事移动、联通集团及各省分公司市场\业务\财务规划、经济评价及运营咨询。重点研究方向包括离网用户挖掘、市场细分与精准营销、移动网络价值区域分析、潜在价值客户挖掘等。
博士
近三年在人大经济论坛开办Python培训，参与承担CDA-1/CDA-2，就业班中Python教学任务，并开办Python量化投资课程。编写《MATLAB神经网络30案例分析》一书，该书的升级版《MATLAB神经网络43个案例分析》已出版，同时正在编写《Python与量化投资》一书。被评为“金牌讲师”。
杭州沐垚科技有限公司创始人兼COO，CDA数据分析研究院资深讲师
5年电商从业经验，4年数据挖掘实战经验；专注于数据分析与挖掘、机器学习、深度学习，服务客户包括苏宁易购、迪卡侬、百草味、浙江师范大学等。
Q: 零基础可以学习这门课程吗？
A: 本课程面向零基础学员，从工具理论到行业案例实战，从业务理解出发、数据收集、数据处理、数据建模分析到数据展现，最后呈现数据结果报告，循序渐进完成多个数据分析实战项目。Q：完成课程后，可以获得证书吗？
A: 参加课程学员可自愿参加CDA LEVEL II建模分析师等级考试，考试合格获得由经管之家颁发《CDA数据分析师证书》。同时可自愿申请工信部《数据分析师证书》-高级。Q: 为什么要学习这门课程？
A: 投资于人工智能领域的资金不断上涨，数以千计的高价值创业公司已经进入该领域。机器学习是驱动人工智能领域突破性发展的核心技术。AlphaGo 战胜人类围棋冠军、人脸识别、大数据挖掘，都和机器学习密切相关。在这门课程中，你将掌握机器学习核心技术，把握人才缺口的黄金时代，在职业发展市场中脱颖而出，成为科技、互联网、金融等行业渴望的稀缺人才。Q: 请问课程的学习周期和学习方式？
A: 《CDA数据分析师周末集训营》为周末集训课程，学习周期为6个月。同时我们会布置案例作业供课后练习提交，保证大家高质量地完成课程。Q: 在这门课程中会学习到什么？
A: 你将在课程中学习如何选择不同的数据分析方法来解决问题，同时学会使用当前数据科学主流和受欢迎的数据分析工具-Python。深入学习数据清洗、探索性分析、可视化技术和机器学习技术。使用在大数据、金融、智能领域进行预测分析，成为数据分析技术精英，具备加入领先科技企业的能力！Q: 课程如果学不会怎么办？
A: 课程零基础入门，相信每位同学如果认真学习的话，没有理由学不会的。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2年，方便学员反复观看巩固，稳扎稳打学会全部课程。
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