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首頁CDA發(fā)布說說你心目中的建模分析師！
說說你心目中的建模分析師！
2022-01-20
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說到建模分析師，你可能會臆想到的形象是怎樣的？數(shù)據(jù)民工？金融精英？公司牛人？

他的發(fā)型可能是:

禿頭

無劉海蓬松長發(fā)

他的裝束大概是：

雙肩背包（你的背包，背到現(xiàn)在還沒爛）

運動鞋（竹杖芒鞋輕勝馬，誰怕，一蓑煙雨任平生）

他的形象興許是：

數(shù)據(jù)民工，勵精圖治。

數(shù)據(jù)精英，功成名遂。

數(shù)據(jù)前輩，德高望重。


那么走進建模分析師的工作，看看他們都在干什么吧。

如果你是SAS的忠實用戶，身處銀行、醫(yī)藥、電信等大型行業(yè)，你可能會接觸到

信用卡違約預測之監(jiān)測


如果你正在為萬達做電影推薦系統(tǒng)，鐘愛SPSS Moderler，你可能會構(gòu)建

基于電影系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)推薦模型

如果你身處互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，善于使用R語言，專注于CRM客戶關(guān)系管理，你涉及的課題可能是：

客戶管理管理與生命周期


最后，讓我們來看看，企業(yè)BOSS們對建模分析師都有哪些要求呢？

以下標準取自獵聘網(wǎng)對建模分析師的共性要求整理所得，僅供參考：

硬性：

1.  學歷背景：統(tǒng)招本科學歷以上，數(shù)學/統(tǒng)計學/金融工程/計算機專業(yè)背景優(yōu)先

2.  技能：熟練掌握SAS/SPSS/Python/R等至少一種工具，必須會SQL；

軟性:

1. 工作經(jīng)歷：2~3年各行業(yè)建模分析工作經(jīng)驗；

2. 商業(yè)思維：具有較好的商業(yè)感覺和邏輯推理能力，善于從商業(yè)角度解讀數(shù)據(jù)，有創(chuàng)造性思維和較強的學習能力，能推動數(shù)據(jù)分析結(jié)果落地。


那么，有沒有什么捷徑可以讓我們更快速的成為建模分析師嗎？

答案是：CDA LEVEL II建模分析師，四個專題，皆為大牛！帶你快速入門建模分析師，體驗不一樣的數(shù)據(jù)挖掘！


【報名流程】

1.  在線填寫報名信息

http://www.3lll3.cn/kecheng/4.html

2.給予反饋，確認報名信息

3.網(wǎng)上繳費

4.開課前一周發(fā)送電子版課件和教室路線圖


SPSS Modeler專題

北京：2016年7月29-31，8月05-07日

上海：2016年10月21-23，28-30日

深圳：2016年9月16-18，23-25日

主題

以企業(yè)場景、真實案例教學方式，利用SPSS MODELER來貫穿數(shù)據(jù)挖掘建模的整個內(nèi)容，包括基礎(chǔ)、算法、建模、進階、模型優(yōu)化、應(yīng)用等。

應(yīng)用范圍

《營銷活動及信用風險控制》 《企業(yè)如何處理原始數(shù)據(jù)》 《如何根據(jù)業(yè)務(wù)選取有效變量》 《如何建立交叉銷售模型》 《如何建立信用評分模型》 《如何進行模型優(yōu)化》 《企業(yè)如何建立預測模型》 《客戶分群精準化營銷》

算法理論

KDD、CRISP DM—數(shù)據(jù)處理—統(tǒng)計檢驗—決策樹、羅吉斯回歸、包裝法—貝氏網(wǎng)絡(luò)—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—支持向量機—隨機森林—聚類分析—關(guān)聯(lián)分析—序列分析

案例操作

【營銷客戶分群】【銀行風險預測】【網(wǎng)站行為關(guān)聯(lián)分析】【商品關(guān)聯(lián)規(guī)則】【交叉銷售】【客戶流失預警】【天氣預測】【藥物治療】【疾病診斷】【零售購物籃組合】【銀行金融產(chǎn)品序列分析】

SAS專題

北京：2016年8月06-07，13-14，20-21日

上海：2016年8月13-14，20-21，27-28日

主題

以SAS為工具，講解SAS軟件中高級編程技術(shù)，并運用SAS進行數(shù)據(jù)挖掘流程化操作。

應(yīng)用范圍

《銀行、證券等金融企業(yè)》《大型零售企業(yè)》《通信行業(yè)》《醫(yī)療行業(yè)》

軟件技術(shù)

《SAS基礎(chǔ)編程》《SAS數(shù)據(jù)管理》《SAS編程進階》《SAS與SQL》《SAS宏語言》《程序優(yōu)化》

算法理論

線性回歸--邏輯回歸--決策樹--組合算法--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--樸素貝葉斯--MBR（KNN）--聚類分析--關(guān)聯(lián)規(guī)則

案例操作

【數(shù)據(jù)驅(qū)動的風險管理】【信用卡違約預測模型案例流程】【信用評分模型】【電信客戶流失預警】

PYTHON專題

北京：2016年9月03-04，10-11，16-17日

主題

以PYTHON為工具，講解PYTHON軟件數(shù)據(jù)挖掘編程技術(shù)，并運用PYTHON

應(yīng)用范圍

《互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)》《網(wǎng)站分析》《網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品與運營》《其他》

軟件技術(shù)

《PYTHON語法基礎(chǔ)》《PYTHON數(shù)據(jù)挖掘包》《主成分與因子分析》《聚類分析》《預測分析》《文本分析》《社會網(wǎng)絡(luò)分析》

算法理論

線性回歸與嶺回歸--可實現(xiàn)的Lasso算法--Logistic回歸--廣義線性模型--最近鄰域法（KNN）--樣條曲線--決策樹--隨機森林--支持向量機--線性判別模型--主成分分析PCA--樣本聚類--關(guān)聯(lián)規(guī)則與序貫分析

案例操作

【汽車類型聚類與地域購買偏好分析】【婚戀網(wǎng)站被約會可能性預測】【零售業(yè)客戶價值預測模型】【新聞內(nèi)容分類】【構(gòu)造新聞熱點詞指數(shù)】【電信客戶交友圈與流失預警】

R語言專題

北京：8月06-07，13-14日，20-21日（6天）

廣州：8月06-07，20-21日，27-28日（6天）

主題

以R為工具，講解R語言軟件數(shù)據(jù)挖掘編程技術(shù)，并運用R

應(yīng)用范圍

《學術(shù)界》《客戶預測與客戶流失》《信用違約建?！贰躲y行金融業(yè)》

軟件技術(shù)

《R常用包》《R語言編程》《預測模型》《降維》《分類模型》《樣本聚類》

算法理論

樸素貝葉斯--決策樹--KNN--邏輯回歸--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--SVM--嶺回歸--Lasso算法--裝袋法--Adaboost算法--主成分分析PCA--K-means--譜聚類--密度聚類--關(guān)聯(lián)規(guī)則--序列模式

案例操作

【制作經(jīng)營業(yè)務(wù)BI常用圖表】【婚戀網(wǎng)站是否可以成功約會預測】【客戶流失預測】【零售業(yè)客戶價值預測模型】【信用違約建模案例】【銀行客戶購物籃分析】

















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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務(wù)器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }