京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330

强强联合打造稀缺商业数据分析课程。本课程将世界客户关系管理方面的领导者美库尔公司 (Merkle Inc)在专业管理咨询方面的几十年的经验积累与CDA数据分析研究院的教学理念与方法相结合,归纳了在商业智能系统设计、客户画像、精准营销、生命周期价值管理等主题的课程。为实践者提供全面的使用R进行商业数据分析的解决方案。
一、课程安排
|
地点 |
课程 |
时间 |
讲师 |
报名 |
|
北京 |
R语言数据挖掘 |
5月28-29日,6月4-5日,11-12日 |
常国珍、翟辉 |
|
|
广州 |
R语言数据挖掘 |
5月28-29日,6月4-5日,11-12日 |
张良均 |
|
|
直播 |
R语言数据挖掘 |
5月28-29日,6月4-5日,11-12日 |
常国珍、翟辉 |
二、课程讲师
常国珍,北京大学商学博士,法学硕士。曾就职于亚信科技BOC部门、方正国际金融事业部、德勤管理咨询信息技术系统咨询部,SAS公司资深讲师,多家金融与互联网公司数据挖掘技术顾问。从事银行与电信行业操作与信用风险建模、产品精准营销、客户价值提升等数据挖掘项目。擅长基于客户行为分析的数据挖掘建模。研究方向为宏微观接合研究,兴趣点在于宏观环境变化对微观主体行为的预测与后果分析。
美库尔公司 (Merkle Inc):瞿辉,目前任职美库尔商务信息咨询公司资深分析师,中国科学技术大学统计学硕士。精通各类机器学习算法与主流分析工具,在保险、医药、零售以及电商等多个行业具有丰富的数据分析项目实践。在客户画像、用户分群、精确营销、销售预测、营销组合优化和多渠道广告归因等多方面有丰富经验。
张良均, 高级信息系统项目管理师,现为广州泰迪智能科技有限公司总经理,毕业于华中科技大学工学硕士,一直从事数据挖掘技术及其应用的策划和研发。《数据挖掘:实用案例分析》、《神经网络实用教程》主编,数据挖掘相关论文数十篇,专利近10项。广东工业大学、华南师范大学兼职教授。主导研发基于云计算的海量数据挖掘平台,获得SAS及SPSS数据挖掘认证,具有电力、电信、银行、水产养殖、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。
三、课程大纲
|
CDAII-R:前沿营销与客户关系管理商业案例
|
|||
|
时间 |
课程 |
大纲简介 |
内容描述 |
|
第一阶段 |
R与统计语言基础 |
1.R语言基础 2.数据整合 3.描述分析与统计基础 |
掌握使用R进行 数据分析的关键技能。 |
|
第二阶段 |
商业智能(BI)分析系统实现 |
1.探索数据分析 2.绘图包 3.BI功能实现 |
数据分析的目的在于给业务决策提供依据。
|
|
第三阶段 |
数据清洗与转换 |
1.缺失值处理 2.噪声值处理 3.数据变换 4.数据归约 |
对数据清洗与转换进行详细的讲述。 需要用到描述性统计、决策树、聚类、主成分分析等方法。 |
|
第四阶段 |
客户分析与营销模型 |
1.客户画像 2.客户细分 3.精准营销 4.营销组合优化 |
根据客户的需求提供差 异化的服务,解决营销资源瓶颈。 需要用到描述性统计、决策树、聚类、因子分析等方法。 |
|
第五阶段 |
风险预测与检测模型 |
1.信用风险建模 2.欺诈建模 3.客户终身价值分析 |
本部分会涉及信用风险和操作风险建模的主要内容。 |
|
第六阶段 |
长尾理论与推荐系统设计 |
1.级联与流行 2.幂率与长尾理论 3.推荐系统设计 |
本部分是理论与技术的结合。 |
|
第七阶段 |
模型管理 |
1.模型生命周期 2.工作流设计 |
本部分内容讲解构建数据分析团队人员匹配, 排期管理,以及人、财、物的优化 |
四、案例节选:
一、商业智能(BI)分析系统实现
直观了解关键指标在全国的分布状况(交易额,交易量,客单价等)
销售额中贡献比例最大的客户是在什么年龄段,来自于什么区域?
近几年的销售状况如何,同比环比销售额趋势?
我们今年销售的明星产品和去年比发生了什么变化?
会员注册了之后多久会再回到柜台二次购买?

二、客户分析与营销模型
Q:基于客户的多维度的数据(大数据),从多个维度入手将客户分成若干群组,使得每组中的客户在特定的市场环境下对营销活动的响应行为是相似的,以便于我们进行精准化营销和高效的客户管理

五、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. 老学员9折优惠;
4.报名任何一个专题可额外添加1500元获得另一个专题的全套视频。
六、关于证书
1. 参加由CDA协会和经管之家主办等级认证证书LEVEL II,考试通过可获得CDA LEVEL II建模数据分析师证书;
报考网址:http://exam.cda.cn/

2. 可申请工信部《数据分析师证书_高级》,申请费用400元(培训后即可得到)
七、在线报名
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
八、咨询方式
——Join And Learn!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14