北京商业分析师
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- 介绍
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课程介绍
课程亮点:
商业数据分析师是利用数据分析IT技术与业务场景联系起来,通过科学的思维方法、指标体系、工具模型来支持市场分析、产品优化、客户洞察,从数据中精准发现问题并提出高效的解决方案,帮助企业在市场竞争中获得商业利润,快人一步。
课程内容:
第1章:Python语言入门
1. Python简介和基础
2. 向量、矩阵和数组
3. Python进行数据加载:csv、excel、json、SQL等
4. 数据集描述和数据整理
5. 处理数值型数据
6. 处理类别型数据
7. 案例1:网上销售数据加载
8. 案例2:泰坦尼克号客户数据整理
第二章:Python文本分析和特征提取
1. 文本数据处理
2. 日期和时间数据处理
3. 利用特征提取进行特征降维
4. 使用特征选择进行降维
5. 布朗语料库与词性标注案例
第三章:Python常用机器学习算法实践Part1
1. 机器学习模型评估方法
2. 机器学习模型选择
3. 透过现象看本质:线性回归
4. 分而治之的算法模型:决策树
5. 树的集成技术:随机森林
6. 分类模型评估与鸢尾花案例
7. 回归模型评估与套件产生之仿真案例
8. 利用线性回归和树模型进行波士顿房价预测
第四章:Python常用机器学习算法实践Part2
1. 简单的分类算法:KNN
2. 广义的回归分析模型:逻辑回归
3. 受欢迎的智能算法:支持向量机
4. 基于概率思想的算法:朴素贝叶斯
第五章:Python常用机器学习算法实践Part3
1. 人工智能的底层模型-神经网络
2. 探寻内部规律-聚类分析
3. 发掘购物篮规则-关联规则和序列模式
4. 保存和加载训练后的模型
第六章:商业分析综合案例之营销分析
1. 案例公司背景说明
2. 项目特点:以利润导向之模型建置
3. 解题思路
4. 模型评估方法
5. Python实作
6. 案例1:电商产品营销模型之建置与预测
7. 案例2:银行产品营销案例:中小企业潜在贷款需求用户挖掘
8. 案例3:电信行业客户流失案例
第七章:商业分析综合案例之产品分析
1. 产品分析基本思路
2. 产品需求分析
3. 产品分析数据获取方法
4. 产品分析指标体系及BI设计
5. AB测试
6. 产品分析与建模
7. 案例1:构建一个简单的产品RFM模型
8. 案例2:产品运营过程中的异常值分析与监测
9. 案例3:互联网产品上线效果预测
第八章:商业分析综合案例之客户分析
1. 客户分析概述
2. 客户生命周期管理
3. 客户画像
4. 精准营销
5. 客户购买行为分析
6. 客户转化分析
7. 案例1:大型零售品牌客户购买行为分析
8. 案例2:电商客户归因分析模型