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首頁大數(shù)據(jù)時代新課推薦丨業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師-R專題
新課推薦丨業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師-R專題
2022-01-20
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【課程介紹】

CDA LEVEL I業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師—R語言專題為CDA數(shù)據(jù)分析師講師團隊結(jié)合市場和學(xué)員需求新開設(shè)的專題課程，從零開始，由淺入深，包括初級語法及統(tǒng)計入門、中級建模方法進階、高級案例應(yīng)用三個階段。 從R語言基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化等體系學(xué)習，介紹了R語言及數(shù)據(jù)分析與挖掘的各個技術(shù)細節(jié)。

通過實際的金融、電信、市場調(diào)研、客戶關(guān)系等案例演練，讓學(xué)員真正體驗數(shù)據(jù)分析與R語言的魅力。新手完全能夠通過本課程學(xué)習，成長為優(yōu)秀的R語言數(shù)據(jù)分析行家。 


【課程計劃】

第一階段：R語言與數(shù)據(jù)庫介紹

1.商業(yè)數(shù)據(jù)分析價值與前沿知識

2.數(shù)據(jù)分析師職業(yè)概述

3.數(shù)據(jù)分析工具介紹

4.數(shù)據(jù)分析方法論介紹

5.R、RStudio安裝及介紹

6.R語言編程基礎(chǔ)

7.數(shù)據(jù)庫知識介紹

8.數(shù)據(jù)整合與SQL語言

9.使用SQL進行匯總


第二階段：數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)知識

1.統(tǒng)計數(shù)據(jù)類型介紹

2.描述性統(tǒng)計分布方法

3.正態(tài)分布與其他常見分布形式

4.參數(shù)估計方法介紹

5.假設(shè)檢驗知識

6.特征提取與FRM方法

7.簡單線性回歸


第三階段：數(shù)據(jù)可視化與回歸分析

1.用圖表描述業(yè)務(wù)

2.ECHART可視化

3.數(shù)據(jù)可視化案例

4.線性回歸方法

a.案例：銀行業(yè)客戶價值預(yù)測

5.線性回歸診斷

6.二分類變量分析

b.案例：電信業(yè)營銷響應(yīng)預(yù)測


第四階段：數(shù)據(jù)分析與建模技術(shù)

1.多分類回歸分析

a.用戶選擇偏好分析

2.定序回歸分析

b.客戶評價分析案例

3.生存分析方法

c.員工離職分析

4.其他市場分析方法

5.決策樹算法介紹

d.商品購買因素分析


第五階段：市場調(diào)研與建模技術(shù)

1.市場分析方法概述

2.抽樣估計知識

3.抽樣調(diào)查技術(shù)

4.連續(xù)變量間關(guān)系探索與壓縮

5.聚類分析方法

6.主成分分析與因子分析

a.案例：銀行業(yè)客戶分群案例


第六階段：市場分析與建模技術(shù)

1.市場分析其他工具

a.案例：客戶品牌感知分析

2.市場研究中的方法總結(jié)

b.案例:某品牌香煙市場調(diào)研案例


第七階段：案例分析及業(yè)務(wù)應(yīng)用

1.時間序列Arima模型預(yù)測案例

2.信用卡產(chǎn)能預(yù)測案例

3.信用卡違約預(yù)測案例分析

4.市場調(diào)研分析（全咨詢項目）

5.精準營銷建模

6.營銷效果評估

7.業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師課程總結(jié)


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【課程講師】

常國珍


CDA數(shù)據(jù)分析師講師/北京大學(xué)商學(xué)博士

曾就職于亞信科技商業(yè)運營咨詢部（BOC）、方正國際金融事業(yè)部、德勤管理咨詢信息技術(shù)系統(tǒng)咨詢部，多家金融信息部門和金融高科技公司數(shù)據(jù)分析顧問。主要從事征信數(shù)據(jù)集市與信用風險建模、客戶價值提升等項目。擅長將基于個體行為分析的微觀經(jīng)濟學(xué)研究范式與量化模型向結(jié)合的客戶終身價值建模。


曾珂

CDA數(shù)據(jù)分析師講師/管理科學(xué)工程碩士

從事數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的研究與教學(xué)，研究方向為互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與挖掘，擅長基于客戶關(guān)系管理的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化、文本挖掘



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