正如厨师烹饪需要锅碗瓢盆一样,数据分析师工作需要强大的统计工具,分析建模才能如虎添翼。现在的软件越来越丰富,越来越智能,SAS,Python,R,SPSS Modelr,Weka,百花齐放,百家争鸣,面对斑驳复杂的软件,我们应该如何抉择?
这次告诉你答案:
关于软件,你会用啥就用啥,用什么顺手就用什么,记住四点:
一、只要能达到目标的软件就是好软件;
二、你研究的领域啥软件好用啥软件就是好软件;
三、不要妄想用一个软件解决所有问题;
四、软件的智能化不等于整个数据分析的智能化与自动化,如果没有对算法和业务的深刻理解,建立的模型就没有说服力,更不用说用模型进行决策了。
--摘自CDA讲师
【开课信息】
地点 |
时间 |
费用 |
讲师 |
报名 |
北京 |
7月29-31,8月5-7日 |
5900元 |
李御玺 |
|
上海 |
6月18-19,23-26日 |
5900元 |
李御玺 |
|
深圳 |
8月11-14,20-21日 |
5900元 |
李御玺 |
|
远程 |
7月29-31,8月5-7日 |
4400元 |
李御玺 |
(1) 授课方式:面授直播两种形式,中文多媒体互动式授课方式
(2) 授课时间:上午9:00-12:00,下午13:30-16:30,16:30-17:00(答疑)
(3) 学习期限:现场与视频结合,长期学习加练习答疑。
【课程大纲】
主题
以企业场景、真实案例教学方式,利用SPSS MODELER来贯穿数据挖掘建模的整个内容,包括基础、算法、建模、进阶、模型优化、应用等。
应用范围
《营销活动及信用风险控制》 《企业如何处理原始数据》 《如何根据业务选取有效变量》 《如何建立交叉销售模型》 《如何建立信用评分模型》 《如何进行模型优化》 《企业如何建立预测模型》 《客户分群精准化营销》
算法理论
KDD、CRISP DM—数据处理—统计检验—决策树、罗吉斯回归、包装法—贝氏网络—神经网络—支持向量机—随机森林—聚类分析—关联分析—序列分析
案例操作
【营销客户分群】【银行风险预测】【网站行为关联分析】【商品关联规则】【交叉销售】【客户流失预警】【天气预测】【药物治疗】【疾病诊断】【零售购物篮组合】【银行金融产品序列分析】
【讲师介绍】
李御玺,教授,国立台湾大学资讯工程博士,铭传大学资讯工程学系教授,铭传大学大数据研究中心主任,中华数据挖掘协会理事,云南财经大学信息学院客座教授,浙江大学城市学院客座教授,厦门大学数据挖掘中心顾问,中国人民大学数据挖掘中心顾问,IBM SPSS-China顾问,SAS-Taiwan顾问。在其相关研究领域已发表超过260篇以上的研究论文,同时也是国科会与教育部多个相关研究计划的主持人。
【学员对象】
1.各行业数据分析、数据挖掘从业者
2.金融、电信、零售、医学等各行业业务数据分析人员
3.政府事业单位大数据及数据挖掘项目人员
4.数据挖掘岗位就业、提拔涨薪、技能优化等从业人员
5.对数据挖掘感兴趣的各界人员
【最新优惠】
1. 全日制学生及CDA LEVEL Ⅰ老学员8折优惠(学生证证明文件)
2. 同一单位三人及以上报名9折优惠,五人及以上8折优惠
3. CDA LEVEL Ⅰ等级资格证书持有者立省1000元
(以上优惠不能叠加)
【关于证书】
CDA考试安排:
1. 考试时间2016年6月26日
2. 考试内容:CDA LEVLE Ⅱ建模分析师大纲。
3. 报名费用:1500元/人。参加CDA系统培训学员费用为1000/人。
4. 其他:CDA考试一次不过可申请补考,补考费用为原价一半。证书3年审核一次。
5. 报考链接: http://exam.cda.cn/
【报名流程】
1. 在线填写报名信息:
2.给予反馈,确认报名信息
3.网上缴费
4.开课前一周发送电子版课件和教室路线图
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21