数据分析培训ppt或大数据分析培训班

分享职场干货，能力提升！

Ø 如何选择最佳回归模型

演练：用户性别+地域分布分析

数据解读需要把握以下几点：

案例：惠普预测员工离职风险及挽留

Ø 定性描述：正相关/负相关

案中找真相。对已经定性的案例进行分析，是调查研究发现真相的另一个重要途径。经过规范调查取证的案例，通常事实都已经比较清楚。因此，对已经形成结论的违纪违法案件、民事纠纷等个案进行全方位考察，可以节省获取真实信息的成本，也可以提高调研结果的可靠性。除个案分析外，还可以对一些权威的案例库进行系统挖掘，探寻地方在政治、经济、社会、文化等方面存在的真问题，总结其中的运行规律和发展趋势，为党和国家科学决策提供参考。

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Ø 统计分析两大关键要素（类别、指标）

同时，在高考之后还有另一件难题，就是如何填报好自己的志愿。选择一个好的学校，适合的专业，也可以弥补分数上的不足。同样的，如果志愿填报得不好，多年努力获得的分数也会白白浪费。

² 期数N的最佳选择方法

江西：本科一批分数518 本科二批分数445 600分以上人数10982

Ø 预测未来趋势，通过预判进行决策

Ø 通过合适的渠道

Ø 交叉分析（从多个维度的数据指标分析）

案例：为何升职反而会增加离职风险？

注：讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。

首先，大数据可以通过个人数据的归集，比如兴趣爱好、从业偏好、分析最适合考生的专业，以及历年来各大高校的录取信息，结合就业市场及就业偏好，为考生量身定做最优的方案。

其次，大数据通过数据的搜集，能够汇总到各个学校、专业历年来的报考人数、录取分数等信息，并评估出本年度的录取信息，为考生实现录取概率的预测。

最后，大数据可以综合个人的信息、偏好及分数等，结合当下的热点职业从业信息，进行统一的数据分析，帮助考生推荐最优的志愿方案。

在这些热度的较量中，人工智能也不堪示弱。在2022年高考大数据榜显示，人工智能连续三年蝉联热度幅最高的专业，成功成为了十大热度攀升专业之首。而大数据技术，也位列攀升榜的第四名。

最后，祝所有学子六月高考成功，七月志愿如愿。

案例：增值业务收入结构分析（通信）

演练：排除产品价格，收入对销量有影响吗？

² 偏相关分析

案例：学历对业务套餐偏好的影响分析

山东：本科一批分数520 本科二批分数443 600分以上人数19974

Ø 原因分析：查找数据相关性，探寻目标影响因素

【授课对象】

所以在填报高考志愿的时候，还是要谨慎为主，将大数据作为一个辅助工具，再综合多方面的信息以及爱好、从业意向等内容，综合考虑，这样才能尽可能选到一个最优的方案。

目前，各个省都在推出大数据填报志愿的网页、软件等等。

演练：呼叫中心接听电话效率分析（呼叫中心）

² Spearman相关系数

案例：行业/规模对风控的影响分析

通过本课程的学习，达到如下目的：

Ø 营销市场专题分析：4P/4C等

Ø 预测性分析法（回归/时序/决策树/神经网络…）

Ø 趋势分析（发现事物随时间的变化规律）

Ø 数据质量评估

（1） 转发 + 点赞

以柏睿数据与某能源企业联合打造的能源物资仓库作业大脑解决方案为例，基于已有成熟的数据智能产品体系，柏睿数据为该能源物资仓储客户提供软硬一体的存算一体机解决方案，内置自主研发的全内存分布式数据库RapidsDB、一体化流湖仓平台、数据编织技术、一站式 AI 建模管理平台等核心产品，一站式解决能源物资仓储园区数据要素的数据采集、存储、处理、应用开发价值变现等全生命周期应用需求。以该地能源物资仓库为试点，柏睿数据解决方案助力其高标准建成了能源物资仓储供应链数智化建设示范基地，在全国能源行业物资仓储园区数字化转型实践中起到了示范引领作用。

系统思维之功。事物是普遍联系的，任何问题都不是孤立存在的。因此，我们不能片面地、孤立地看问题，而应坚持顾大局、识大体的系统思维。只有不断强化系统思维，才能抓住整体、抓住要害，才能将原则性与灵活性结合起来，有效地分析解决调查研究中发现的问题。领导干部在调研中必须准确把握现象和本质、形式和内容、原因和结果、偶然和必然、可能和现实、内因和外因、共性和个性之间的关系。“不谋全局者，不足谋一域。”领导干部应当“大处着眼，小处着手”，确定调研课题，把解决当前问题与谋划长远发展结合起来，把微观研究与宏观研究结合起来，把现状研究与趋势研究结合起来，增强调查研究的科学性、系统性、前瞻性。

Ø 相关分析的应用场景

Ø WHERE：区域/渠道（区域喜好、渠道偏好）

本课程从实际的业务需求出发，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，对数据分析及数据挖掘技术进行了全面的介绍（从数据收集与处理，到数据分析与挖掘，再到数据可视化和报告撰写），通过大量的操作演练，帮助学员掌握数据分析和数据挖掘的思路、方法、表达、工具，从大量的企业经营数据中进行分析，挖掘客户行为特点，帮助运营团队深入理解业务运作，以达到提升学员的数据综合分析能力，支撑运营决策的目的。