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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(xí),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(xí),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(fēng)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)系管理數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)可視化、文本挖掘



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