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南京商業(yè)分析師培訓(xùn)班

授課機(jī)構(gòu):南京CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

地址:南京市江寧區(qū)弘景大道1號南京工程學(xué)院(江寧校區(qū))

網(wǎng)報(bào)價(jià)格:¥電詢

課程原價(jià):¥電詢

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關(guān)鍵詞:南京數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)有哪些

商業(yè)分析師培訓(xùn)班

課程名稱:商業(yè)分析師
課程類目:數(shù)據(jù)分析
課程類型:正式課
授課形式:視頻
免費(fèi)試聽:否
適合基礎(chǔ):零基礎(chǔ)學(xué)員
上課人數(shù):20
班級名稱:基礎(chǔ)班
上課時(shí)間:全天


01
課程亮點(diǎn)

商業(yè)數(shù)據(jù)分析師是利用數(shù)據(jù)分析IT技術(shù)與業(yè)務(wù)場景聯(lián)系起來,通過科學(xué)的思維方法、指標(biāo)體系、工具模型來支持市場分析、產(chǎn)品優(yōu)化、客戶洞察,從數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)問題并提出高效的解決方案,幫助企業(yè)在市場競爭中獲得商業(yè)利潤,快人一步。


02
課程內(nèi)容

第 一章:Python語言入門
1. Python簡介和基礎(chǔ)
2. 向量、矩陣和數(shù)組
3. Python進(jìn)行數(shù)據(jù)加載:csv、excel、json、SQL等
4. 數(shù)據(jù)集描述和數(shù)據(jù)整理
5. 處理數(shù)值型數(shù)據(jù)
6. 處理類別型數(shù)據(jù)
7. 案例1:網(wǎng)上銷售數(shù)據(jù)加載
8. 案例2:泰坦尼克號客戶數(shù)據(jù)整理
第二章:Python文本分析和特征提取
1. 文本數(shù)據(jù)處理
2. 日期和時(shí)間數(shù)據(jù)處理
3. 利用特征提取進(jìn)行特征降維
4. 使用特征選擇進(jìn)行降維
5. 布朗語料庫與詞性標(biāo)注案例
第三章:Python常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐Part1
1. 機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估方法
2. 機(jī)器學(xué)習(xí)模型選擇
3. 透過現(xiàn)象看本質(zhì):線性回歸
4. 分而治之的算法模型:決策樹
5. 樹的集成技術(shù):隨機(jī)森林
6. 分類模型評估與鳶尾花案例
7. 回歸模型評估與套件產(chǎn)生之仿真案例
8. 利用線性回歸和樹模型進(jìn)行波士頓房價(jià)預(yù)測
第四章:Python常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐Part2
1. zui簡單的分類算法:KNN
2. 廣義的回歸分析模型:邏輯回歸
3. zui受歡迎的智能算法:支持向量機(jī)
4. 基于概率思想的算法:樸素貝葉斯
第五章:Python常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐Part3
1. 人工智能的底層模型-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2. 探尋內(nèi)部規(guī)律-聚類分析
3. 發(fā)掘購物籃規(guī)則-關(guān)聯(lián)規(guī)則和序列模式
4. 保存和加載訓(xùn)練后的模型
第六章:商業(yè)分析綜合案例之營銷分析
1. 案例公司背景說明
2. 項(xiàng)目特點(diǎn):以利潤導(dǎo)向之模型建置
3. 解題思路
4. 模型評估方法
5. Python實(shí)作
6. 案例1:電商產(chǎn)品營銷模型之建置與預(yù)測
7. 案例2:銀行產(chǎn)品營銷案例:中小企業(yè)潛在貸 款需求用戶挖掘
8. 案例3:電信行業(yè)客戶流失案例
第七章:商業(yè)分析綜合案例之產(chǎn)品分析
1. 產(chǎn)品分析基本思路
2. 產(chǎn)品需求分析
3. 產(chǎn)品分析數(shù)據(jù)獲取方法
4. 產(chǎn)品分析指標(biāo)體系及BI設(shè)計(jì)
5. AB測試
6. 產(chǎn)品分析與建模
7. 案例1:構(gòu)建一個(gè)簡單的產(chǎn)品RFM模型
8. 案例2:產(chǎn)品運(yùn)營過程中的異常值分析與監(jiān)測
9. 案例3:互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品上線效果預(yù)測
第八章:商業(yè)分析綜合案例之客戶分析
1. 客戶分析概述
2. 客戶生命周期管理
3. 客戶畫像
4. 精 準(zhǔn)營銷
5. 客戶購買行為分析
6. 客戶轉(zhuǎn)化分析
7. 案例1:大型零售品牌客戶購買行為分析
8. 案例2:電商客戶歸因分析模型

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