商业数据分析师通识课

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课程概述

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老师介绍

  • 董老师

    董老师

    复旦大学数学科学学院/CDA协会会员 资深数据从业者。拥有多年甲乙方数据项目经验,目前就职于国内知名互联网企业。熟悉互联网电商O2O、金融和旅游等主要大数据应用领域,在数据化运营、客户关系管理(CRM)、产品推荐、业绩预测、市场舆情监控等多个主题,累计完成超过30个数据项目及产品。
简  介 商业数据分析师是利用数据分析IT技术与业务场景联系起来,通过科学的思维方法、指标体系、工具模型来支持市场分析、产品优化、客户洞察,从数据中精准发现问题并提出高效的解决方案,帮助企业在市场竞争中获得商业利润,快人一步。

【课程简介】
商业数据分析师是利用数据分析IT技术与业务场景联系起来,通过科学的思维方法、指标体系、工具模型来支持市场分析、产品优化、客户洞察,从数据中精准发现问题并提出高效的解决方案,帮助企业在市场竞争中获得商业利润,快人一步。

【这门课适合谁?】

 

【学习计划】
第一章:数据分析与商业智能

1. 数据这个行业
2. 数据分析的商业应用
3. 数据分析思维
4. 数据分析常用方法
5. 实务中的数据分析师
6. 案例1:2017年的云总结
7. 案例2:你知道Wolfram Alpha吗
8. 案例3:常见商业场景:战略制定、客户理解、营销活动

第二章:数据化业务指标体系设计

1. 数据化指标体系概述
2. 获客类指标
3. 营销类指标
4. 预警类指标
5. 产品类指标
6. 运营指标体系设计(Excel示例)
7. 案例1:客户流失潜伏期识别
8. 案例2:客户覆盖率及产品线竞争力分析
9. 案例3:产品上下架业务影响预测

第三章:描述性统计分析技术

1. 描述性统计分析概述
2. 概率与频数
3. 数据的度量
4. 概率的分布
5. 相关性分析
6. 统计报表可视化
7. 案例1:简历投递成功率概率分布分析
8. 案例2:月度收益率与通货膨胀率相关分析
9. 案例3:产品输送客户能力面积图

第四章:数据挖掘和模型导论
1. 人类学习与机器学习
2. 模型和算法
3. 数据挖掘问题分类
4. 数据挖掘任务确定
5. 数据挖掘流程
6. 综合案例
7. 案例1:电商运营分析
8. 案例2:电商行为分析
9. 案例3:电商竞品分析

 

【案例节选】

* 课程提供者:CDA数据分析师