CDA Level Ⅱ：建模分析師。兩年以上數(shù)據(jù)分析崗位工作經(jīng)驗(yàn)，或通過CDA Level Ⅰ認(rèn)證半年以上。在政府、金融、電信、零售、互聯(lián)網(wǎng)、電商、醫(yī)學(xué)等行業(yè)專門從事數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的人員。在Level Ⅰ的基礎(chǔ)之上深入掌握高級(jí)多元統(tǒng)計(jì)方法,并且拓展時(shí)間序列分析和主要數(shù)據(jù)挖掘的理論知識(shí)與業(yè)界運(yùn)用；能夠熟練使用SAS、R、Matlab和SPSS中至少一個(gè)專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件實(shí)現(xiàn)相關(guān)算法；熟悉使用SQL訪問企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)；具有按照數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程進(jìn)行項(xiàng)目需求分析、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、建模與模型評(píng)估的能力。
CDA Level Ⅱ培訓(xùn)課程安排
背景介紹
CDA Level Ⅰ為基礎(chǔ)薄弱的學(xué)員提供了入行的機(jī)會(huì),能夠結(jié)合業(yè)務(wù)完成基本的數(shù)據(jù)分析并作出數(shù)據(jù)報(bào)告。但企業(yè)想要在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中勝出，決策的速度和反應(yīng)的效率尤為重要。根據(jù)調(diào)查顯示，75%的企業(yè)在面臨擬定策略時(shí)，常常無(wú)法獲得實(shí)時(shí)且有根據(jù)的決策信息。什么樣的數(shù)據(jù)、要通過什么樣的方法，才能快速便捷的提供對(duì)決策有價(jià)值的信息，是現(xiàn)代企業(yè)所面臨最迫切性的問題。因此,在CDA Level Ⅰ的基礎(chǔ)上,CDA Level Ⅱ（建模分析師）即為企業(yè)決策提供及時(shí)有效、易實(shí)現(xiàn)、可信賴的數(shù)據(jù)支持。
在建模分析師中，數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)技術(shù)無(wú)疑是他們最強(qiáng)有力的核心競(jìng)爭(zhēng)力。數(shù)據(jù)挖掘強(qiáng)調(diào)與現(xiàn)有信息系統(tǒng)的整合，以提供決策者做決策時(shí)所需的情報(bào)，或轉(zhuǎn)化成經(jīng)營(yíng)智慧，以作為調(diào)整營(yíng)運(yùn)策略方針的輔助工具。以顧客關(guān)系管理(CRM)為例，數(shù)據(jù)挖掘是整個(gè)顧客關(guān)系管理的核心。其不但可以準(zhǔn)確的定位目標(biāo)市場(chǎng)，進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷，還可以幫助業(yè)務(wù)人員了解客戶深層需求，針對(duì)大量客戶進(jìn)行客制化，也就是所謂的一對(duì)一營(yíng)銷。本課程的目的就是要針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘整套流程，根據(jù)CDA Level Ⅱ大綱標(biāo)準(zhǔn)，以金融、電信、電商和零售業(yè)為案例背景，結(jié)合SAS Enterprise Miner和SPSS Moderler深入講授數(shù)據(jù)挖掘的主要算法。并將SAS/PYTHON語(yǔ)言和SQL進(jìn)行有效的結(jié)合，講授如何在實(shí)際工作中搭建數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境，制定分類數(shù)據(jù)挖掘的標(biāo)準(zhǔn)流程，讓學(xué)員勝任全方位的數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)用場(chǎng)景。
CDA LEVEL Ⅱ課程安排
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項(xiàng)目名稱 |
CDA Level Ⅱ建模分析師系統(tǒng)培訓(xùn) |
| 時(shí)間 |
上海：2015年6月11-14日，20-21日 六天
北京：2015年7月9-12日，18-19日 六天 深圳：2015年8月13-16日，22-23日 六天
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| 地點(diǎn) |
面授班：北京，人大經(jīng)濟(jì)論壇教室 面授班：上海，人民廣場(chǎng)教室 遠(yuǎn)程班：在線同步直播 |
| 價(jià)格 |
面授：5900元
遠(yuǎn)程：4400元
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| 優(yōu)惠 |
1. 全日制學(xué)生及CDA LEVEL Ⅰ老學(xué)員8折優(yōu)惠（學(xué)生證證明文件） 2. 同一單位三人及以上報(bào)名9折優(yōu)惠，五人及以上8折優(yōu)惠 3. CDA LEVEL Ⅰ等級(jí)資格證書持有者立省1000元 4. 同時(shí)報(bào)名參加LEVELⅠ和LEVEL Ⅱ享受8折優(yōu)惠。 點(diǎn)擊查看LEVEL Ⅰ課程詳情 以上優(yōu)惠不可疊加！ |
| 證書認(rèn)證 |
1. 可申請(qǐng)報(bào)考《CDA LEVEL Ⅱ等級(jí)認(rèn)證證書》（薦：含金量高）
2. 可申請(qǐng)工信部NTC《數(shù)據(jù)分析師證書》，申請(qǐng)費(fèi)用400元（培訓(xùn)后即可得到） 以上雙證皆自愿申請(qǐng) |
| 現(xiàn)場(chǎng)班福利 |
全套視頻資料，終身學(xué)習(xí)，在線答疑
午餐，咖啡茶歇，論壇幣（1000個(gè)） |
學(xué)員對(duì)象：
1）各行業(yè)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)者
2）金融、電信、零售、醫(yī)學(xué)等各行業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析人員
3）政府事業(yè)單位大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目人員
4）數(shù)據(jù)挖掘崗位就業(yè)、提拔漲薪、技能優(yōu)化等從業(yè)人員
5）對(duì)數(shù)據(jù)挖掘感興趣的各界人員
學(xué)員基礎(chǔ)要求：
1）掌握CDA LEVEL Ⅰ大綱要求，CDA LEVEL Ⅰ詳情：http://bbs.pinggu.org/thread-3419416-1-1.html
2）報(bào)名贈(zèng)送《SAS初級(jí)視頻》+《R語(yǔ)言及數(shù)據(jù)挖掘視頻》，提前觀看視頻做好預(yù)習(xí)工作。自行安裝好SAS軟件（帶有EM模塊），SPSS Modeler，MySQL及R軟件。R軟件的下載網(wǎng)址為"http://www.r-project.org/"；MySQL的下載網(wǎng)址為"http://www.mysql.com/。
課程收益
(1)了解什么是顧客關(guān)系管理；(2)了解顧客關(guān)系管理系統(tǒng)的架構(gòu)及其組成元素；(3)了解如何利用顧客關(guān)系管理系統(tǒng)來進(jìn)行營(yíng)銷活動(dòng)；(4)了解什么是數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)；(5)掌握數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的功能分類；(6)掌握數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的績(jī)效增益；(7)了解數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)；(8)掌握如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來篩選關(guān)鍵變量(Key Attribute)；(9)掌握如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來進(jìn)行交叉銷售(Cross-Selling)；(10)掌握如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來評(píng)估客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)(Credit Risk)； (11)了解如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來分析顧客行為、產(chǎn)生商業(yè)智慧并發(fā)展?fàn)I銷策略。(12)掌握如何使用數(shù)據(jù)挖掘工具SAS EM/SPSS Modeler/Python來完成上述的各項(xiàng)工作。(13)掌握MySQL等主流數(shù)據(jù)庫(kù)的使用。(14) 構(gòu)建易實(shí)施的MySQL和Python數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境。（15）掌握構(gòu)建信用打分卡的流程和Python語(yǔ)言腳本。
CDA Level Ⅱ培訓(xùn)課程大綱
詳細(xì)大綱
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時(shí) 程 |
大綱內(nèi)容 |
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第1天 |
主題：顧客關(guān)系管理及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) |
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企業(yè)使用之范圍： 說明企業(yè)如何利用顧客關(guān)系管理來進(jìn)行營(yíng)銷活動(dòng) |
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理論介紹： 顧客關(guān)系管理系統(tǒng)的架構(gòu)及其組成元素 企業(yè)如何利用顧客關(guān)系管理系統(tǒng)來進(jìn)行營(yíng)銷活動(dòng) 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的功能分類 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的績(jī)效增益 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn) 數(shù)據(jù)挖掘基本觀念與實(shí)際應(yīng)用解說 |
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SAS EM & SPSS Modeler實(shí)務(wù)案例操作： Introduction to SAS Enterprise Miner(SAS EM) & IBM SPSS Modeler Getting Started with SAS EM 12.1 & IBM SPSS Modeler 16 Creating a EM Project, Library and Diagram Creating a SPSS Modeler Project |
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第1天 第2天 |
主題：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) |
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企業(yè)使用之范圍： 說明企業(yè)如何利用數(shù)據(jù)前處理技術(shù)來進(jìn)行數(shù)據(jù)的重整，建置數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，以做為數(shù)據(jù)挖掘之輸入 |
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理論介紹： 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的流程-SEMMA vs. CRISP DM 數(shù)據(jù)前處理(Data Preprocessing)技術(shù) Attribute Selection(字段選擇) *Data Integration(數(shù)據(jù)整合) Data Cleansing(數(shù)據(jù)清洗): *Wrong Value(錯(cuò)誤值), *Outlier(離群值), *Missing Value(遺失值) Attribute Enrichment(字段擴(kuò)充): *內(nèi)/外部數(shù)據(jù)的擴(kuò)充方法 Data Coding(數(shù)據(jù)編碼): *Data Transformation(數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換), *Data Reduction(數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)), *Record Reduction(記錄精簡(jiǎn)), *Attribute Value Reduction(域值精簡(jiǎn)), *Attribute Reduction(字段精簡(jiǎn)) |
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SAS EM & SPSS Modeler實(shí)務(wù)案例操作： Defining a Data Source Exploring a Data Source * Exploring Source Data * Changing the Explore Window Sampling Defaults * Modifying and Correcting Source Data Managing Wrong Values/Outliers/Missing Values Transforming Inputs Recording Categorical Inputs |
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第2天 第3天 |
主題：進(jìn)階數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) |
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企業(yè)使用之范圍： 說明企業(yè)如何利用關(guān)鍵變量發(fā)掘技術(shù)來發(fā)掘?qū)?xiàng)目目標(biāo)有效之關(guān)鍵變量，以做為數(shù)據(jù)挖掘之輸入變量 |
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理論介紹： 訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測(cè)試數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方法 關(guān)鍵變量(Key Attributes)發(fā)掘技術(shù) *卡方檢定(Chi-square Test) *t檢定及ANOVA檢定(t Test & ANOVA Test) *利用決策樹(Decision Tree)選擇關(guān)鍵變量 |
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SAS EM & SPSS Modeler實(shí)務(wù)案例操作： Creating Training & Validation Dataset Variable Selection Using Partial Least Squares for Input Selection Using the Decision Tree for Input Selection |
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第3天 |
主題：進(jìn)階數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)2 |
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企業(yè)使用之范圍： 說明如何利用分類技術(shù)之決策樹來建立交叉銷售(Cross-Selling)模型，以提升公司獲利 |
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理論介紹： 分類之決策樹(Decision Tree) |
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SAS EM & SPSS Modeler實(shí)務(wù)案例操作： Constructing a Decision Tree Model Optimizing the Complexity of Decision Trees Assessing a Decision Tree Understanding Additional Plots & Tables Automatic Tree Growth |
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第3天 |
主題：進(jìn)階數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)3 |
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企業(yè)使用之范圍： 說明企業(yè)如何利用分類技術(shù)之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)及分類多模型整合來建立信用評(píng)分(Credit Scoring)模型，以降低公司損失 |
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理論介紹： 分類之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network) 分類之支持向量機(jī)(Support Vector Machine) 分類多模型整合(Ensemble)之裝袋(Bagging)、增強(qiáng)(Boosting)學(xué)習(xí) |
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SAS EM &SPSS Modeler實(shí)務(wù)案例操作： Training a Neural Network Selecting Neural Network Inputs Increasing Network Flexibility Using the AutoNeural Tool Constructing a Support Vector Machine Constructing Ensemble Models by Using Bagging and Boosting Techniques Model Comparisons |
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第4天 |
主題：進(jìn)階數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)4 |
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企業(yè)使用之范圍： 說明企業(yè)如何利用模型評(píng)估技術(shù)來評(píng)估模型的優(yōu)劣，以作為采用適當(dāng)模型的準(zhǔn)則 |
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理論介紹： 模型評(píng)估(Model Assessment)技術(shù) |
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SAS EM & SPSS Modeler實(shí)務(wù)案例操作： Model Fit Statistics: * Comparing Models with Summary Statistics Statistical Graph: * Comparing Models with ROC Charts * Comparing Models with Score Rankings Plots * Adjusting for Separate Sampling Profit Matrix: * Evaluating Model Profit * Viewing Additional Assessments * Optimizing with Profit Internally Scored Data Sets: * Creating a Score Data Source * Scoring with the Score Tool * Exporting a Scored Table Score Code Modules: * Creating a SAS Score Code Module * Creating Other Score Code Modules |
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第4天 |
主題：進(jìn)階數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)5 |
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企業(yè)使用之范圍： 說明企業(yè)如何利用預(yù)測(cè)(Prediction)技術(shù)之回歸樹及類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立數(shù)值預(yù)測(cè)模型-如預(yù)測(cè)客戶之年收入，以利公司設(shè)計(jì)營(yíng)銷活動(dòng) |
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理論介紹： 回歸樹(Regression Tree) 類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)-非線性回歸 |
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SAS EM & SPSS Modeler實(shí)務(wù)案例操作： Review and Set the Decision Tree Node Review and Set the Neural Network Node |
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第4天 |
主題：進(jìn)階數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)6 |
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企業(yè)使用之范圍： 說明企業(yè)如何利用關(guān)聯(lián)及序列分析技術(shù)來建立交叉銷售(Cross-Selling)及提升銷售(Up-Selling)模型，以提升公司獲利 |
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理論介紹： 關(guān)聯(lián)分析(Association Analysis) 序列分析(Sequence Analysis) |
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SAS EM & SPSS Modeler案例案例操作： Consolidating Categorical Inputs Market Basket Analysis Sequence Analysis |
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第5天 |
環(huán)境搭建與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
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主體：數(shù)據(jù)分析環(huán)境搭建 1、Python程序安裝 2、MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)安裝、配置、建庫(kù)；
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主題：Python與其它軟件之間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 1、Python內(nèi)部的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)類型 2、Python與CSV格式文件； 3、Python與EXCEL格式文件； 4、Python與MySQL； 5、Python與ODBC；
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主題：用R作統(tǒng)計(jì) 兩變量相關(guān)檢驗(yàn)（兩樣本T檢驗(yàn)、方差分析、卡方檢驗(yàn)、相關(guān)檢驗(yàn)）； 主成分與因子分析； |
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數(shù)據(jù)挖據(jù)完整流程案例 ——Python編程構(gòu)造銀行信用風(fēng)險(xiǎn)模型 |
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第6天 |
主題：信用風(fēng)險(xiǎn)建模簡(jiǎn)介 銀行信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管體系與信用風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部模型 主題：?jiǎn)巫兞繖z驗(yàn)與數(shù)據(jù)清洗 缺失值檢驗(yàn)與處理方法 異常值檢驗(yàn)與處理方法 解釋變量粗篩 雙變量關(guān)系檢驗(yàn)法 數(shù)據(jù)分箱 |
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主題：連續(xù)變量壓縮技術(shù) 變量聚類 分類變量壓縮技術(shù) 似完整分類數(shù)據(jù)問題 WOE方法 主題：邏輯回歸建模技術(shù) 模型選擇：逐步法、全子集法 根據(jù)經(jīng)驗(yàn)Logit曲線進(jìn)行連續(xù)變量轉(zhuǎn)換 主題：編程模型評(píng)估技術(shù) ROC曲線 K-S曲線 |
李御璽，教授，國(guó)立臺(tái)灣大學(xué)資訊工程博士，銘傳大學(xué)資訊工程學(xué)系教授，銘傳大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心主任，中華數(shù)據(jù)挖掘協(xié)會(huì)理事，云南財(cái)經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院客座教授，浙江大學(xué)城市學(xué)院客座教授，廈門大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中心顧問，中國(guó)人民大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中心顧問，IBM SPSS-China顧問，SAS-Taiwan顧問。在其相關(guān)研究領(lǐng)域已發(fā)表超過260篇以上的研究論文,同時(shí)也是國(guó)科會(huì)與教育部多個(gè)相關(guān)研究計(jì)劃的主持人。
服務(wù)過的客戶包括：中國(guó)工商局、中信銀行、臺(tái)新銀行、聯(lián)邦銀行、新光銀行、 新竹國(guó)際商業(yè)銀行(現(xiàn)已并入渣打銀行)、第一銀行、永豐銀行、遠(yuǎn)東銀行、美商大都會(huì)人壽、嘉義基督教醫(yī)院、臺(tái)灣微軟、零售業(yè)如赫蓮娜(Helena Rubinstein)化妝品公司、特立和樂(HOLA)公司、航空公司如東方航空公司、中華航空公司、汽車行業(yè)如福特(Ford)汽車公司；政府行業(yè)如國(guó)稅局等。
常國(guó)珍，曾為德勤管理咨詢高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘咨詢顧問，SAS官方培訓(xùn)資深講師，2014年SAS軟件大賽判卷人,曾以數(shù)據(jù)挖掘工程師身份就職于亞信科技（中國(guó)）有限公司市場(chǎng)部。具有八年的數(shù)據(jù)挖掘實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，主攻分類模型，涉及客戶精準(zhǔn)營(yíng)銷、信用評(píng)估、價(jià)值提升、欺詐偵測(cè)和流失預(yù)警等數(shù)據(jù)挖掘主題，尤其熟悉銀行個(gè)人客戶精準(zhǔn)營(yíng)銷的建模工作。
資格認(rèn)證:SAS全球認(rèn)證“Certified Statistical Business Analyst Using SAS 9 Regression and Modeling”、“Certified Advanced Programmer for SAS 9”。參與項(xiàng)目：1、某國(guó)有大型銀行企業(yè)級(jí)模型試驗(yàn)室建設(shè)； 2、某國(guó)有大型銀行企業(yè)級(jí)欺詐系統(tǒng)建設(shè)；3、某股份制大型銀行信用卡部產(chǎn)品精準(zhǔn)營(yíng)銷建模和行為信用評(píng)級(jí)模型優(yōu)化工作； 4、某股份制大型銀行零售業(yè)務(wù)部客戶忠誠(chéng)度提升項(xiàng)目。
CDA數(shù)據(jù)分析師LEVEL Ⅱ資格證書
（此證書為CDA協(xié)會(huì)頒發(fā)，人大經(jīng)濟(jì)論壇國(guó)內(nèi)主辦，全國(guó)統(tǒng)考，一年兩次，此證書為CDA數(shù)據(jù)分析師唯一認(rèn)證證書，可以作為企業(yè)事業(yè)單位選拔和聘用專業(yè)人才的任職參考依據(jù)。）
CDA考試安排：
1. 考試時(shí)間2015年6月28日
2. 考試內(nèi)容：CDA LEVLE Ⅱ建模分析師大綱。
3. 報(bào)名費(fèi)用：1500元/人。參加CDA系統(tǒng)培訓(xùn)學(xué)員費(fèi)用為1000/人。
4. 其他：CDA考試一次不過可申請(qǐng)補(bǔ)考，補(bǔ)考費(fèi)用為原價(jià)一半。證書3年審核一次。
5. 報(bào)考鏈接:http://cda.pinggu.org/cda_exam.html
國(guó)家工信部數(shù)據(jù)分析師證書
此證書參加CDA培訓(xùn)后隨堂考試，通過即可獲得，證書申請(qǐng)費(fèi)用為400元。（可自愿申請(qǐng)）
報(bào)名流程
1.在線填寫報(bào)名信息
2.給予反饋，確認(rèn)報(bào)名信息
3.網(wǎng)上繳費(fèi)
4.開課前一周發(fā)送電子版課件和教室路線圖
（北京現(xiàn)場(chǎng)班）
（上?，F(xiàn)場(chǎng)班）
（遠(yuǎn)程直播班）
微博關(guān)注：@CDA數(shù)據(jù)分析師_人大經(jīng)濟(jì)論壇
QQ交流群：274123859
微信訂閱：CDA數(shù)據(jù)分析師
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼，搜微信號(hào)：CDAshujufenxi
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2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值？詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python（如 pandas 庫(kù)）處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí)，“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn)：差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域，假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師：掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析：原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中，EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具，而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content：區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)（如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師：激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表）是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比：urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求（如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問題、提升執(zhí)行效率的核心手段，其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯：從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中，“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下，精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析：概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中，“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析：從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中，聚類分析作為 “無(wú)監(jiān)督分組” 的核心工具，能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的：從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具，并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”，而是圍繞特定 ...
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