傅一航老师的内训课程
大数据思维与应用创新【课程目标】本课程主要帮助大家理解大数据的基本概念，着重探索大数据的本质，理解大数据的核心价值，以及掌握实现大数据价值的三个关键环节，大数据解决业务问题的六个步骤，然后聚焦大数据的七大核心思维，最后，再用案例说明了大数据在各行业的应用场景。大数据思维，让决策更科学！让管理更高效！让营销更精准！通过本课程的学习，达到如下目的：了解大数据基本概念，大数据的本质。理解大数据的四大核心价值，以及数据决策的底层逻辑掌握大数据思维落地的三个关键环节。理解大数据的七大思维。熟悉大数据在各行业的应用场景。【授课时间】1天时间【授课对象】企业各中高层领导、各级主管，以及普及性的培训。【授课方
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大数据思维与应用创新【课程目标】本课程主要帮助大家理解大数据的基本概念，着重探索大数据的本质，理解大数据的核心价值，以及掌握实现大数据价值的三个关键环节，大数据解决业务问题的六个步骤，然后聚焦大数据的七大核心思维，最后，再用案例说明了大数据在各行业的应用场景。大数据思维，让决策更科学！让管理更高效！让营销更精准！通过本课程的学习，达到如下目的：了解大数据基本概念，大数据的本质。理解大数据的四大核心价值，以及数据决策的底层逻辑掌握大数据思维落地的三个关键环节。理解大数据的七大思维。熟悉大数据在各行业的应用场景。【授课时间】1天时间【授课对象】企业各中高层领导、各级主管，以及普及性的培训。【授课方
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大数据挖掘工具: SPSS Statistics入门与提高【课程目标】本课程为数据分析和挖掘的工具篇，本课程面向数据分析部等专门负责数据分析与挖掘的人士，专注大数据挖掘工具SPSS Statistics的培训。IBM SPSS工具是面向非专业人士的高级的分析工具（挖掘工具），它提供大量的分析方法和分析模型，能够解决更复杂的业务问题，比如影响因素分析、客户行为预测/精准营销、客户群划分、产品交叉销售、产品销量预测等等。工具它封装了复杂难懂的算法实现，即使你没有深厚的技能能力，也能够胜任复杂的数据分析和挖掘。本课程从实际的业务需求出发，对数据分析及数据挖掘技术进行了全面的介绍，将数据挖掘标准流程、
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金融行业风险预测模型实战【课程目标】本课程专注于金融行业的风控模型，面向数据分析部等专门负责数据分析与建模的人士。本课程的主要目的是，培养学员的大数据意识和大数据思维，掌握常用的数据分析方法和数据分析模型，并能够用于对客户行为作分析和预测，提升学员的数据分析综合能力。通过本课程的学习，达到如下目的：掌握数据分析和数据建模的基本过程和步骤掌握客户行为分析中常用的分析方法掌握业务的影响因素分析常用的方法掌握常用客户行为预测模型，包括逻辑回归、决策树、神经网络、判别分析等等，以及分类模型的优化掌握金融行业信用评分卡模型，构建信用评分模型 本课程突出数据挖掘的实际应用，结合行业的典型应用特点，从实际问
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大数据分析与挖掘综合能力提升实战【课程目标】本课程为高阶课程，面向所有业务支撑部门及数据分析部门。本课程的主要目的是，帮助学员掌握一些业务专题挖掘模型，帮助学员建立对复杂业务问题的数据挖掘综合能力。本课程具体内容包括：数据挖掘流程，数据预处理用户专题分析：用户群划分/客户价值评估/客户偏好分析/用户行为预测产品专题分析：产品设计优化、产品功能评估、产品最优定价策略精准推荐算法：协同过滤、关联分析、基于内容/用户的推荐(CBR/UBR)金融风险评估：信用评分卡模型、风险预测模型 本系列课程从实际的业务需求出发，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，对数据预测建模的过程进行了全面的介绍（从模
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大数据分析与挖掘综合能力提升实战【课程目标】本课程为进阶课程，面向所有业务支撑部门及数据分析部门。本课程的主要目的是，帮助学员掌握大数据建模基础知识，帮助学员构建系统全面的预测建模思维，提升学员的数据建模综合能力。本课程具体内容包括：数据建模流程，特征工程处理线性回归模型，模型基本原理模型质量评估，模型优化措施回归方程解读，自定义回归模型 本系列课程从实际的业务需求出发，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，对数据预测建模的过程进行了全面的介绍（从模型选择，到特征选择，再到训练模型，评估模型，以及优化模型和模型解读），通过大量的操作演练，帮助学员掌握数据建模的思路、方法、技巧，以提升学员