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  • CPDA数据分析师

    CPDA课程面授部分安排简介

     

    第一章

    数据分析概述

    开题案例

    ●数据分析的本质

    ●数据分析的主要方法

    ●数据分析的主要工具

    ●数据分析的主要实践和问题

    第二章

    数据获取

    ●数据分析场景

    ●内部数据获取

    ●外部数据获取

    案例实操

    第三章
    数据预处理

    ●数据预处理的必要性

    ●数据存在的问题

    ●数据存在问题的原因

    ●预处理重要性

    ●数据预处理的常规方法

    案例实操

    第四章
    数据可视化

    ●数据可视化介绍

    ●可视化图表

    ●图表展示技巧

    案例实操

    大案例演练

    第五章
    数据分析技术
    —机器学习基础

    ●机器学习概述

      监督学习与非监督学习

      数据分析基本思路

      建模过程中的普遍问题

      生成测试集的方法

    ●监督算法

      分类

      非均衡分类问题

    第五章
    数据分析技术
    —机器学习基础

    ●非监督算法

      降维

      聚类

      关联

      简单自然语言处理

    第六章
    产品分析

    ●产品及产品战略与规划

    ●产品设计阶段数据分析

      新产品功能属性开发与需求匹配分析——Kano模型

      价格敏感度测试——PSM

      新产品市场预测——吧思模型

    ●产品商用阶段数据分析

      产品优化钙化

      产品健康度评判——漏斗模型

      产品内容优化

    第七章
    客户分析

    ●客户识别

    ●客户标签

    ●客户画像

    ●精准营销

    ●客户画像行业应用

    第八章
    营销分析

    ●市场预测

      定性分析方法

      定量分析

    ●价格策略

      价格制定

      选定最终价格

    ●促销与广告

      促销决策概述

      广告决策5M

      广告预算决策

      广告媒体决策

      广告效果评估

    第九章
    供应链优化

    ●供应链概述

    ●采购供应商选择

    ●物流选址

    ●物流配送

    ●生产计划

    ●库存控制

    ●智能供应链应用

    第十章
    投资分析

    ●量化投资概述

    ●实业投资—基础

      实业投资基础数据

      资金的时间价值

      时点价值

      现金流量图

      资金时间价值划算

    ●实业投资—收益

    ●实业投资—风险

      不确定性与风险

      盈亏平衡分析

      敏感性分析

      风险概率分析

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