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数据分析培训课程商业项目实战篇

  • 授课对象:
  • 授课地址:博为峰全国各校区
  • 授课学校:博为峰      
  • 关注人数:228
  • 课程原价:
  • 网上报名价:免费咨询元
  • 课程详情

数据分析培训课程_商业项目实战篇由博为峰推出,共5个项目,课程详情如下:

数据分析培训课程商业项目实战01:电商数据分析  分析方式之漏斗模型及数据量化

[ 数据分析培训课程项目背景 ]本项目从经典电商业务入手,全面系统的介绍了电商企业 的数据分析流程及关键业务指标。通过对这些指标及经典业务的了解,可以有助于学员快速认识并上手电商数据分析师工作岗位

[ 数据分析培训课程项目简介 ]本项目从经典电商业务入手,全面系统的介绍了电商企业 的数据分析流程及关键业务指标。通过对这些指标及经典业务的了解,可以有助于学员快速认识并上手电商数据分析师工作岗位应用场景电商(淘宝、天猫、京东)分析、网络营销、精准营销、广告投放、决策支持

数据分析培训课程商业项目实战01:电商数据分析 分析方式之漏斗模型及数据量化

[ 数据分析培训课程核心技能 ]

1、数据分析方法

2、电商行业视角 

3、电商通用指标体系

4、AARRR 模型5、销售漏斗模型


数据分析培训课程商业项目实战02:用户行为与营销模型实战

[ 数据分析培训课程项目背景 ]营销,指企业发现或发掘准消费者需求,让消费者了解该产品进而购买该产品的过程;营销是很多互联网公司商业化的重要一环,直接关乎收入多少,甚至是关乎生死,对企业的重要性不言而喻;

[ 数据分析培训课程项目简介 ]本项目以APP移动电商平台的真实用户-商品行为数据为基础,同时提供移动时代特有的位置信息,通过大数据和算法构面向建移动电子商务的商品推荐模型,为移动用户在合适的时间、合适的地点精准推荐合适的内容。从流量指标、转化指标、营运指标、会员指标等角度进行指标的统计分析和一些建模分析,会重点分析电商链路。应用场景电商用户行为分析、消息推送精细化运营、用户分析决策支持、广告投放等

数据分析培训课程商业项目实战02:用户行为与营销模型实战

[ 数据分析培训课程核心技能 ] 

1、数据分析思路的4W模式、企业数据分析流程、电商用户行为分析常见指标 

2、营销推荐模型、CRISP数据挖掘流程、随机森林与决策树、Python代码实现


数据分析培训课程商业项目实战03:金融风控模型的构建与分析实战

[ 数据分析培训课程项目背景 ]金融风控数据分析业务流程上分为贷前、贷中、贷后;工作内容上分为:业务数据分析、信用分析建模、反欺诈分析建模、催收分析建模等

[ 数据分析培训课程项目简介 ]本项目通过一个真实的信用评分卡案例了解金融风控数据分析全流程。在信用评分卡中一般使用逻辑回归作为主要的模型。过程主要包括变量分箱、变量的WOE(证据权重)变换和变量选择(IV值)、逻辑回归估算。应用场景金融风控、银行、信贷、反欺诈分析、摧收分析模型建立等

数据分析培训课程商业项目实战03:金融风控模型的构建与分析实战

[ 数据分析培训课程核心技能 ]1、数据挖掘工具:SAS、modelbuilder2、常用模型:逻辑回归、随机森林、LGBM、GBDT、XGBOOST3、编程语言:Python


商业项目实战04:展会电话邀约项目数据分析实战

[ 数据分析培训课程项目背景 ]会议电话邀约是现在一种非常常见的营销方式,从电话邀约到上门到转化再到关单购买,这个过程涉及很多关健环节,步骤及数据的流转,如何做好电话邀约,提高上门率,提高转化率,是每一个营销型企业都特别关注的问题[ 项目简介 ]本项目是基于一个展会的专业观众邀请服务项目总结数据分析报告,具体内容包括:服务内容概述,关键名词定义,总体情况分析,执行过程总结,调查问题分析,服务总结及建议等应用场景电话邀约、会议邀约、展会邀约、营销类型企业销售数据分析

商业项目实战04:展会电话邀约项目数据分析实战

[ 数据分析培训课程核心技能 ] 

电话邀约核心指标分析、Excel数据处理、Excel BI数据转换、透视表、可视化图表分析


数据分析培训课程商业项目实战05:零售行业数据分析 

[ 数据分析培训课程项目背景 ]零售业现有的问题是:信息孤岛、需求变化快、分析受限、海量数据。零售业的出路不仅是线上线下的成功融合,更源于对数据的收集、整理、分析,实现可预测、可指导,也就是“数据化管理”。

[ 数据分析培训课程项目简介 ]本项目主要通过零售业的数据分析流程、关键指标和数据管理的分析,让学员对什么是数据,数据的分析、数据的治理、数据的管理、业务指标的作用及业务指标的分析等会有一个全面系统理性的理解。应用场景数据处理与数据清洗、零售行业的数据分析

数据分析培训课程商业项目实战05:零售行业数据分析

[ 数据分析培训课程核心技能 ] 

1、数据分类、数据治理、数据管理流程、数据清洗、数据分析与可视化 

2、零售业的基本思维方式、零售业的常用分析指标、零售业指标

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