
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(jìn)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(yù)測之監(jiān)測
如果你正在為萬達(dá)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(biāo)準(zhǔn)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(xué)歷背景:統(tǒng)招本科學(xué)歷以上,數(shù)學(xué)/統(tǒng)計學(xué)/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(xué)習(xí)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!
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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(xué)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(jìn)階、模型優(yōu)化、應(yīng)用等。
應(yīng)用范圍
《營銷活動及信用風(fēng)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(jìn)行模型優(yōu)化》 《企業(yè)如何建立預(yù)測模型》 《客戶分群精準(zhǔn)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(fēng)險預(yù)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(yù)警】【天氣預(yù)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(jìn)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(jìn)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(fēng)險管理】【信用卡違約預(yù)測模型案例流程】【信用評分模型】【電信客戶流失預(yù)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(yù)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(yù)測】【零售業(yè)客戶價值預(yù)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(yù)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(xué)術(shù)界》《客戶預(yù)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(yù)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(yù)測】【客戶流失預(yù)測】【零售業(yè)客戶價值預(yù)測模型】【信用違約建模案例】【銀行客戶購物籃分析】
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2025-07-03