400-688-0112
授課機(jī)構(gòu)： 國(guó)富如荷教育
上課地點(diǎn)： 網(wǎng)課
成交/評(píng)價(jià)：
聯(lián)系電話： 400-688-0112
在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中，企業(yè)決策效率直接關(guān)聯(lián)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。統(tǒng)計(jì)顯示，超過(guò)七成企業(yè)在戰(zhàn)略制定時(shí)面臨數(shù)據(jù)支撐不足的困境。本課程通過(guò)構(gòu)建數(shù)據(jù)采集、清洗到商業(yè)應(yīng)用的全流程能力，培養(yǎng)能快速將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為決策依據(jù)的專業(yè)人才。
| 模塊構(gòu)成 | 技術(shù)棧 | 實(shí)戰(zhàn)產(chǎn)出 |
|---|---|---|
| 數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ) | Numpy/Pandas/Matplotlib | 電商用戶行為分析報(bào)告 |
| 智能算法應(yīng)用 | Scikit-learn/TensorFlow | 金融信用評(píng)分模型 |
| 商業(yè)決策支持 | Pyecharts/Tableau | 醫(yī)療數(shù)據(jù)分析看板 |
基于百萬(wàn)級(jí)交易數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶生命周期模型。涉及RFM分層、購(gòu)物籃分析、促銷響應(yīng)預(yù)測(cè)等模塊，輸出精準(zhǔn)營(yíng)銷方案。
使用邏輯回歸、隨機(jī)森林等算法，開(kāi)發(fā)信用評(píng)分卡系統(tǒng)。重點(diǎn)解決樣本不平衡、特征工程優(yōu)化等實(shí)際問(wèn)題。
