京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA Level Ⅱ:建模分析师。两年以上数据分析岗位工作经验,或通过CDA Level Ⅰ认证半年以上。在政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。在Level Ⅰ的基础之上深入掌握高级多元统计方法,并且拓展时间序列分析和主要数据挖掘的理论知识与业界运用;能够熟练使用SAS、R、Matlab和SPSS中至少一个专业统计软件实现相关算法;熟悉使用SQL访问企业级数据库;具有按照数据挖掘标准流程进行项目需求分析、数据验证、建模与模型评估的能力。
CDA Level Ⅱ培训课程安排
背景介绍
CDA Level Ⅰ为基础薄弱的学员提供了入行的机会,能够结合业务完成基本的数据分析并作出数据报告。但企业想要在竞争激烈的市场中胜出,决策的速度和反应的效率尤为重要。根据调查显示,75%的企业在面临拟定策略时,常常无法获得实时且有根据的决策信息。什么样的数据、要通过什么样的方法,才能快速便捷的提供对决策有价值的信息,是现代企业所面临最迫切性的问题。因此,在CDA Level Ⅰ的基础上,CDA Level Ⅱ(建模分析师)即为企业决策提供及时有效、易实现、可信赖的数据支持。
在建模分析师中,数据挖掘(Data Mining)技术无疑是他们最强有力的核心竞争力。数据挖掘强调与现有信息系统的整合,以提供决策者做决策时所需的情报,或转化成经营智慧,以作为调整营运策略方针的辅助工具。以顾客关系管理(CRM)为例,数据挖掘是整个顾客关系管理的核心。其不但可以准确的定位目标市场,进行精准营销,还可以帮助业务人员了解客户深层需求,针对大量客户进行客制化,也就是所谓的一对一营销。本课程的目的就是要针对数据挖掘整套流程,根据CDA Level Ⅱ大纲标准,以金融、电信、电商和零售业为案例背景,结合SAS Enterprise Miner和SPSS Moderler深入讲授数据挖掘的主要算法。并将Python语言和SQL进行有效的结合,讲授如何在实际工作中搭建数据挖掘环境,制定分类数据挖掘的标准流程,让学员胜任全方位的数据挖掘运用场景。
CDA LEVEL Ⅱ课程安排
|
项目名称 |
CDA Level Ⅱ建模分析师系统培训 |
| 时间 |
北京:2015年10月15-11月1日 八天 上海:2015年11月19-12月6日 八天
|
| 地点 |
面授班:北京,人大经济论坛教室 面授班:上海,人民广场教室 远程班:在线同步直播 |
| 价格 |
面授:7400元
远程:5500元
|
| 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 4. 同时报名参加LEVELⅠ和LEVEL Ⅱ享受8折优惠。 点击查看LEVEL Ⅰ课程详情 以上优惠不可叠加! |
| 证书认证 |
1. 可申请报考《CDA LEVEL Ⅱ等级认证证书》(荐:含金量高)
2. 可申请工信部《数据分析师证书》(培训后即可得到) 以上双证皆自愿申请 |
| 现场班福利 |
全套视频资料,终身学习,在线答疑
午餐,咖啡茶歇,论坛币(1000个) |
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
学员基础要求:
1)掌握CDA LEVEL Ⅰ大纲要求,CDA LEVEL Ⅰ详情:http://bbs.pinggu.org/thread-3419416-1-1.html
2)报名赠送《SAS初级视频》+《R语言及数据挖掘视频》,提前观看视频做好预习工作。自行安装好SAS软件(带有EM模块),SPSS Modeler,MySQL及R软件。R软件的下载网址为"http://www.r-project.org/";MySQL的下载网址为"http://www.mysql.com/。
课程收益
(1)了解什么是顾客关系管理;(2)了解顾客关系管理系统的架构及其组成元素;(3)了解如何利用顾客关系管理系统来进行营销活动;(4)了解什么是数据挖掘(Data Mining);(5)掌握数据挖掘技术的功能分类;(6)掌握数据挖掘技术的绩效增益;(7)了解数据挖掘技术的产业标准;(8)掌握如何利用数据挖掘技术来筛选关键变量(Key Attribute);(9)掌握如何利用数据挖掘技术来进行交叉销售(Cross-Selling);(10)掌握如何利用数据挖掘技术来评估客户的信用风险(Credit Risk); (11)了解如何利用数据挖掘技术来分析顾客行为、产生商业智慧并发展营销策略。(12)掌握如何使用数据挖掘工具SAS EM/SPSS Modeler/Python来完成上述的各项工作。(13)掌握MySQL等主流数据库的使用。(14) 构建易实施的MySQL和Python数据挖掘环境。(15)掌握构建信用打分卡的流程和Python语言脚本。
CDA Level Ⅱ培训课程大纲
详细大纲
见:http://cda.pinggu.org/view/4532.html
讲师简介李御玺,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。
服务过的客户包括:中国工商局、中信银行、台新银行、联邦银行、新光银行、 新竹国际商业银行(现已并入渣打银行)、第一银行、永丰银行、远东银行、美商大都会人寿、嘉义基督教医院、台湾微软、零售业如赫莲娜(Helena Rubinstein)化妆品公司、特立和乐(HOLA)公司、航空公司如东方航空公司、中华航空公司、汽车行业如福特(Ford)汽车公司;政府行业如国税局等。
常国珍,曾为德勤管理咨询高级数据挖掘咨询顾问,SAS官方培训资深讲师,2014年SAS软件大赛判卷人,曾以数据挖掘工程师身份就职于亚信科技(中国)有限公司市场部。具有八年的数据挖掘实战经验,主攻分类模型,涉及客户精准营销、信用评估、价值提升、欺诈侦测和流失预警等数据挖掘主题,尤其熟悉银行个人客户精准营销的建模工作。
资格认证:SAS全球认证“Certified Statistical Business Analyst Using SAS 9 Regression and Modeling”、“Certified Advanced Programmer for SAS 9”。参与项目:1、某国有大型银行企业级模型试验室建设; 2、某国有大型银行企业级欺诈系统建设;3、某股份制大型银行信用卡部产品精准营销建模和行为信用评级模型优化工作; 4、某股份制大型银行零售业务部客户忠诚度提升项目。
CDA数据分析师LEVEL Ⅱ资格证书
(此证书为CDA协会颁发,人大经济论坛国内主办,全国统考,一年两次,此证书为CDA数据分析师唯一认证证书,可以作为企业事业单位选拔和聘用专业人才的任职参考依据。)
CDA考试安排:
1. 考试时间2015年6月28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://cda.pinggu.org/cda_exam.html
国家工信部数据分析师证书
此证书参加CDA培训后随堂考试,通过即可获得,证书申请费用为400元。(可自愿申请)
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
微博关注:@CDA数据分析师_人大经济论坛
QQ交流群:274123859
微信订阅:CDA数据分析师
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06