北京丰台区CDA商业策略分析培训班学费多少

课程简介

CDA 商业策略分析Level Ⅱ：策略优化
人工智能时代，技术能力和分析模型成为企业优化经营策略的必备手段，也是业务领导决策者赢取更好业绩的有力抓手。
模板教学
教你用可落地、易操作的数据科学思维和运营模板来优化企业决策，平衡成本收益，创造更多价值。
技术提升
聚焦策略分析技术及企业常用的建模方法，让业务决策有规律可循，有方法可依。
工具应用
课程中安排了每个分析方法的SQL与Python实现，并根据输出的结果分析业务需求，为进行合理、有效的策略优化提供数据支撑。
案例实战
课程涉及大量企业项目案例：精准营销预测、营销策略优化、客户行为分析等。

课程简介

学习目标

熟练掌握数据挖掘全流程的Python实操，包括数据清洗算法、统计建模、数据建模、数据可视化等
熟练掌握Python统计分析算法与实践，包括统计分析、统计模型、数据治理
灵活使用统计分析算法解决各行业的业务问题，通过策略优化和精准预测来解决运营、产品、营销方面的问题

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学习对象

有一定数学或统计、计算机基础与数据分析业务经验，希望脱产学习后转岗到数据挖掘岗者
希望提升统计分析技术的在职提升者
从事算法科学、统计学习等工作的科研人员、分析师与工程师等
产品、运营、营销、管理、咨询相关岗位从业者，希望增加数据分析技能与思维
参加CDA等级认证考试 LEVELII的考生

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课程大纲

预习课（录播）-数据库SQL
1数据库基本概念
2DDL数据定义语言
3DML数据操作语言
4单表查询
5多表查询
6Python连接SQL

预习课（录播）
1Python编程基础，Numpy
2Python标准数据类型
3控制流语句
4自定义函数
5异常和错误
6类与面向对象编程
7Numpy数组操作
8用Python做数据分析，必会的库Pandas
9用Pandas做数据清洗与数据探索
10Python数据可视化库（Matplotlib，Seaborn）

数学与统计学基础
1线性代数
2微积分
3描述性统计
4参数估计
5假设检验
6相关分析
7卡方分析
8一元线性回归理论推导

商业策略分析(Level 2)第1周-SQL
1数据库MySQL语句与实战
2Python连接SQL数据库
3SQL使用案例
4零售电商多表分析案例

商业策略分析(Level 2)第1周-指标体系与统计分析可视化
1分析基础-数据分析的概念、过程、能力
2指标体系的意义与构建
3常用指标体系示例
4统计分析可视化
5企业经营分析-指标体系

商业策略分析(Level 2)第2周-Pandas
1Python基础与数据清洗可视化回顾
2Python实操案例
3教育行业分析-学校学科教育可视化案例
4数据分析师岗位需求-lagou数据处理及分析案例

商业策略分析(Level 2)第2周-方差分析，线性回归
1统计分析（相关分析，方差分析）
2线性回归（建立模型和模型检验）
3识别分析-用户支出影响因素分析案例

商业策略分析(Level 2)第3周-逻辑回归，主成分分析
1逻辑回归（模型的建立与估计
2模型评估
3分类与回归的结合
4信息压缩-主成分分析与因子分析（数据降维）
5用户流失分析-员工流失预警案例
6因子分析-城市发展水平综合分析

商业策略分析(Level 2)第3周-标签体系与用户画像
1标签体系的设计原理
2用户标签的制作方法
3客群分析-标签体系与用户画像
4AB test-应用广泛的对比分析方法
5应用用户画像-美国某企业用户画像实战案例

商业策略分析(Level 2)第4周-时间序列
1时间序列分析（ARIMA算法）
2Box-Jenkins 建模流程
3时间序列回归
4销售额预测-线上平台销售额预测实战案例

商业策略分析(Level 2)第4周-数据采集与处理，数据管理
11数据采集处理方法（数据采集，数据录入，数据预处理）
12数据管理（数据分类，数据建模，数据仓库和ETL）
13产品目标人群分析-市场数据的应用案例
商业策略分析(Level 2)

商业策略分析(Level 2)第5周-数字化工作方法，化方法
11数字化工作方法
12运筹优化方法（线性规划与二次优化，基于业务流程的优化）
13数字化运营综合案例-某机构营销响应概率预测与风险预测案例

商业策略分析(Level 2)第6周-数据接入与大数据平台
11分布式存储与计算
12Spark与Flink工作原理
13使用PySpark实现分布式计算
14数据接入策略与调度工具

第5周-聚类分析，决策树应用
11层次聚类
12Kmeans聚类
13聚类分析评价方法-决策树应用
14用户分群-零售行业运营案例

CDA 认证考试辅导（报名考试的学生）
11数据基本概念
12指标体系
13标签体系与用户画像
14数据采集与处理
15数据模型管理
16统计分析
17数据分析模型与应用
18数字化工作方法与应用

拓展选修课
11数字化运营
12数据产品经理
13Python爬虫
14深度学习之图像识别
15Tableau 多维可视化分析
16 SPSS 统计分析