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KEY WORDS OF Corporate Training

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大数据挖掘工具:SPSS Modeler入门与提高

参加对象:业务支撑、网络中心、IT系统部、数据分析部等对业务数据分析有较高要求的相关专业人员。

课程费用:电话咨询(含:讲师费、税费、教材费、会务费、拍摄费)

授课天数:2-4 天

授课形式:内训

联系电话:400-008-4600;13382173255(Karen /郑老师)

1万门内训课,可登陆官网搜索:www.perfectpx.com

微信咨询:Karen(注明来意)

课程背景| Course Background

本课程面向数据分析部等专门负责数据分析与挖掘的人士,专注大数据挖掘工具SPSS Statistics的培训。
本课程培训覆盖以下内容:
1、数据挖掘标准流程。
2、数据挖掘模型原理。
3、数据挖掘方法及应用。
本课程从实际的业务需求出发,对数据分析及数据挖掘技术进行了全面的介绍,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、工具,从大量的企业经营数据中进行分析,发现业务运作规律,进行客户洞察,挖掘客户行为特点,消费行为,实现精准营销,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。

课程收益| Program Benefits

1、了解大数据基础知识,理解大数据思维方式。
2、了解数据分析与数据挖掘的基本知识(统计、分布、概率等)。
3、掌握数据挖掘的基本过程和步骤,掌握数据挖掘的方法。
4、理解数据挖掘的常见模型,原理及适用场景。
5、熟练掌握Modeler基本操作,能利用Modeler进行数据挖掘。

课程大纲| Course Outline

IBM SPPS Modeler是一个数据流处理工具,适用于数据探索与数据挖掘,包括数据预处理、数据探索、数据可视化、数据建模、数据模型优化。
第一部分:大数据的核心理念
问题:大数据的核心价值是什么?大数据是怎样用于业务决策?
1、大数据时代:你缺的不是一堆方法,而是大数据思维
2、大数据是探索事物发展和变化规律的工具
3、一切不以解决业务问题为导向的大数据都是耍流氓
4、大数据的核心能力
发现业务运行规律及问题
探索业务未来发展趋势
5、从案例看大数据的核心本质
用趋势图来探索产品销量规律
从谷歌的GFT产品探索用户需求变化
从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析
从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性
6、认识大数据分析
什么是数据分析
数据分析的三大作用
常用分析的三大类别
案例:喜欢赚“差价”的营业员(用数据管理来识别)
7、数据分析需要什么样的能力
懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现
8、大数据应用系统的四层结构
数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层
9、大数据分析的两大核心理念
10、大数据分析面临的常见问题
不知道分析什么(分析目的不明确)
不知道怎样分析(缺少分析方法)
不知道收集什么样的数据(业务理解不足)
不知道下一步怎么做(不了解分析过程)
看不懂数据表达的意思(数据解读能力差)
担心分析不够全面(分析思路不系统)

第二部分:数据挖掘标准流程
1、数据挖掘概述
2、数据挖掘的标准流程(CRISP-DM)
商业理解
数据准备
数据理解
模型建立
模型评估
模型应用
案例:客户匹配度建模—找到你的准客户
案例:客户流失预测及客户挽留
3、数据集概述
4、数据集的类型
5、数据集属性的类型
标称
序数
度量
6、数据质量三要素
准确性
完整性
一致性

第三部分:数据预处理过程
1、SPSS工具简介
2、数据预处理的主要任务
数据集成:多个数据集的合并
数据清理:异常值的处理
数据处理:数据筛选、数据精简、数据平衡
变量处理:变量变换、变量派生、变量精简
数据归约:实现降维,避免维灾难
3、数据集成
外部数据读入:Txt/Excel/SPSS/Database
数据追加(添加数据)
变量合并(添加变量)
4、数据理解(异常数据处理)
取值范围限定
重复值处理
无效值/错误值处理
缺失值处理
离群值/极端值处理
数据质量评估
5、数据准备:数据处理
数据筛选:数据抽样/选择(减少样本数量)
数据精简:数据分段/离散化(减少变量的取值个数)
数据平衡:正反样本比例均衡
6、数据准备:变量处理
变量变换:原变量取值更新,比如标准化
变量派生:根据旧变量生成新的变量
变量精简:降维,减少变量个数
7、数据降维
常用降维的方法
如何确定变量个数
特征选择:选择重要变量,剔除不重要的变量
从变量本身考虑
从输入变量与目标变量的相关性考虑
对输入变量进行合并
因子分析(主成分分析)
因子分析的原理
因子个数如何选择
如何解读因子含义
案例:提取影响电信客户流失的主成分分析
8、数据探索性分析
常用统计指标分析
单变量:数值变量/分类变量
双变量:交叉分析/相关性分析
多变量:特征选择、因子分析
演练:描述性分析(频数、描述、探索、分类汇总)
第四部分:数据可视化篇
1、数据可视化的原则
2、常用可视化工具
3、常用可视化图形
柱状图、条形图、饼图、折线图、箱图、散点图等
4、图形的表达及适用场景
演练:各种图形绘制

第五部分:影响因素分析篇
问题:如何判断一个因素对另一个因素有影响?比如营销费用是否会影响销售额?产品价格是否会影响销量?产品的陈列位置是否会影响销量?
风险控制的关键因素有哪些?如何判断?
1、影响因素分析的常见方法
2、相关分析(衡量变量间的的相关性)
问题:这两个属性是否会相互影响?影响程度大吗?营销费用会影响销售额吗? 
什么是相关关系
相关系数:衡量相关程度的指标
相关系数的三个计算公式
相关分析的假设检验
相关分析的基本步骤
相关分析应用场景
演练:体重与腰围的关系
演练:营销费用会影响销售额吗
演练:哪些因素与汽车销量有相关性
演练:通信费用与开通月数的相关分析
案例:酒楼生意好坏与报纸销量的相关分析
偏相关分析
距离相关分析
3、方差分析
问题:哪些才是影响销量的关键因素?
方差分析解决什么问题
方差分析种类:单因素/双因素可重复/双因素无重复
方差分析的应用场景
方差分析的原理与步骤
如何解决方差分析结果
演练:终端摆放位置与终端销量有关吗?
演练:开通月数驿客户流失的影响分析
演练:客户学历对消费水平的影响分析
演练:广告和价格是影响终端销量的关键因素吗
演练:营业员的性别、技能级别产品销量有影响吗?
案例:2015年大学生工资与父母职业的关系
案例:医生洗手与婴儿存活率的关系
演练:寻找影响产品销量的关键因素
多因素方差分析原理
多因素方差结果的解读
演练:广告形式、地区对销量的影响因素分析(多因素)
协方差分析原理
演练:饲料对生猪体重的影响分析(协方差分析)
4、列联分析(两类别变量的相关性分析)
交叉表与列联表
卡方检验的原理
卡方检验的几个计算公式
列联表分析的适用场景
案例:套餐类型对客户流失的影响分析
案例:学历对业务套餐偏好的影响分析
案例:行业/规模对风控的影响分析
第六部分:数值预测模型篇
问题:如何预测产品的销量/销售金额?如果产品跟随季节性变动,该如何预测?新产品上市,如果评估销量上限及销售增速?
1、销量预测与市场预测——让你看得更远
2、回归预测/回归分析
问题:如何预测未来的销售量(定量分析)?
回归分析的基本原理和应用场景
回归分析的种类(一元/多元、线性/曲线)
得到回归方程的几种常用方法
回归分析的五个步骤与结果解读
回归预测结果评估(如何评估预测质量,如何选择最佳回归模型)
演练:散点图找推广费用与销售额的关系(一元线性回归)
演练:推广费用、办公费用与销售额的关系(多元线性回归)
演练:让你的营销费用预算更准确
演练:如何选择最佳的回归预测模型(曲线回归)
带分类变量的回归预测
演练:汽车季度销量预测
演练:工龄、性别与终端销量的关系
演练:如何评估销售目标与资源配置(营业厅)
3、时序预测
问题:随着时间变化,未来的销量变化趋势如何?
时序分析的应用场景(基于时间的变化规律)
移动平均MA的预测原理
指数平滑ES的预测原理
自回归移动平均ARIMA模型
如何评估预测值的准确性?
案例:销售额的时序预测及评估
演练:汽车销量预测及评估
演练:电视机销量预测分析
演练:上海证券交易所综合指数收益率序列分析
演练:服装销售数据季节性趋势预测分析
第七部分:回归模型优化篇
1、回归模型的基本原理
三个基本概念:总变差、回归变差、剩余变差
方程的显著性检验:是否可以做回归分析?
拟合优度检验:回归模型的质量评估?
因素的显著性检验:自变量是否可用?
理解标准误差的含义:预测的准确性?
2、模型优化思路:寻找最佳回归拟合线
如何处理异常数据(残差与异常值排除)
如何剔除非显著因素(因素显著性检验)
如何进行非线性关系检验
如何进行相互作用检验
如何进行多重共线性检验
如何检验误差项
如何判断模型过拟合
案例:模型优化案例
第八部分:分类预测模型篇
问题:如何评估客户购买产品的可能性?如何预测客户的购买行为?如何提取某类客户的典型特征?如何向客户精准推荐产品或业务?
1、分类模型概述
2、常见分类预测模型
3、逻辑回归模型
逻辑回归模型原理及适用场景
逻辑回归种类:二元/多元逻辑回归
如何解读逻辑回归方程
案例:如何评估用户是否会购买某产品(二元逻辑)
消费者品牌选择模型分析
案例:品牌选择模型分析,你的品牌适合哪些人群?(多元逻辑)
4、分类决策树
问题:如何预测客户行为?如何识别潜在客户?
风控:如何识别欠贷者的特征,以及预测欠贷概率?
客户保有:如何识别流失客户特征,以及预测客户流失概率?
决策树分类简介
如何评估分类性能?
案例:美国零售商(Target)如何预测少女怀孕
演练:识别银行欠货风险,提取欠贷者的特征
构建决策树的三个关键问题
如何选择最佳属性来构建节点
如何分裂变量
修剪决策树
选择最优属性
熵、基尼索引、分类错误
属性划分增益
如何分裂变量
多元划分与二元划分
连续变量离散化(最优划分点)
修剪决策树
剪枝原则
预剪枝与后剪枝
构建决策树的四个算法
C5.0、CHAID、CART、QUEST
各种算法的比较
如何选择最优分类模型?
案例:商场酸奶购买用户特征提取
案例:电信运营商客户流失预警与客户挽留
案例:识别拖欠银行货款者的特征,避免不良货款
案例:识别电信诈骗者嘴脸,让通信更安全
5、人工神经网络(ANN)
神经网络概述
神经网络基本原理
神经网络的结构
神经网络的建立步骤
神经网络的关键问题
BP反向传播网络(MLP)
径向基网络(RBF)
案例:评估银行用户拖欠货款的概率
6、支持向量机(SVM)
SVM基本原理
线性可分问题:最大边界超平面
线性不可分问题:特征空间的转换
维空难与核函数
7、判别分析
判别分析原理
距离判别法
典型判别法
贝叶斯判别法
案例:MBA学生录取判别分析
案例:上市公司类别评估
第九部分:市场细分模型篇
问题:我们的客户有几类?各类特征是什么?如何实现客户细分,开发符合细分市场的新产品?如何提取客户特征,从而对产品进行市场定位?
1、市场细分的常用方法
有指导细分
无指导细分
2、聚类分析
如何更好的了解客户群体和市场细分?
如何识别客户群体特征?
如何确定客户要分成多少适当的类别?
聚类方法原理介绍
聚类方法作用及其适用场景
聚类分析的种类
K均值聚类(快速聚类)
案例:移动三大品牌细分市场合适吗?
演练:宝洁公司如何选择新产品试销区域?
演练:如何评选优秀员工?
演练:中国各省份发达程度分析,让数据自动聚类
层次聚类(系统聚类):发现多个类别
R型聚类与Q型聚类的区别
案例:中移动如何实现客户细分及营销策略
演练:中国省市经济发展情况分析(Q型聚类)
演练:裁判评分的标准衡量,避免“黑哨”(R型聚类)
两步聚类
3、主成分分析PCA分析
主成分分析原理
主成分分析基本步骤
主成分分析结果解读
演练:PCA探索汽车购买者的细分市场
4、RFM模型客户细分框架

第十部分:客户价值评估
1、客户价值评估与RFM模型
问题:如何评估客户的价值?如何针对不同客户采取不同的营销策略?
RFM模型,更深入了解你的客户价值
RFM的客户细分框架理解
RFM模型与市场策略
RFM模型与活跃度
演练:“双11”淘宝商家如何选择客户进行促销
演练:结合响应模型,宜家IKE实现最大化营销利润
演练:重购用户特征分析
第十一部分:产品推荐模型
问题:购买A产品的顾客还常常要购买其他什么产品?应该给客户推荐什么产品最有可能被接受?
1、常用产品推荐模型
2、关联分析
如何制定套餐,实现交叉/捆绑销售
案例:啤酒与尿布、飓风与蛋挞
关联分析模型原理(Association)
关联规则的两个关键参数
支持度
置信度
关联分析的适用场景
案例:购物篮分析与产品捆绑销售/布局优化
案例:理财产品的交叉销售与产品推荐
如何提取关联规则(关联分析的算法)
Apriori算法
FP-Growth算法
3、协同过滤
4、分类预测模型

结束:课程总结与问题答疑。

讲师背景| Introduction to lecturers

珀菲特顾问|傅一航老师

讲师简介 / About the Program Leader

讲师:傅一航

傅一航,华为系大数据专家。

计算机软件与理论硕士研究生(研究方向:数据挖掘、搜索引擎)。在华为工作十年,五项国家专利,在华为工作期间获得华为数项奖项,曾在英国、日本、荷兰和比利时等海外市场做项目,对大数据技术有深入的研究。

傅老师专注于大数据分析与挖掘、机器学习等应用技术,以及大数据系统部署解决方案。旨在将大数据的数据分析、数据挖掘、数据建模应用于行业及商业领域,解决行业实际的问题。

1、让管理更高效:将大数据应用于企业管理,用大数据探索企业发展规律和行业发展趋势,有效预判市场变化和需求,基于规律和预判来进行管理决策,并实现组织架构演变、人才新技能培养、生产流程优化,以及服务效率提升,最终匹配市场未来的变化需要,提升企业管理效率。

2、让决策更科学:将大数据应用于运营决策,用大数据呈现企业整体经营状况,诊断运营问题和风险,找到业务短板,全面理解组织、产品、人员、营销、财务等要素间的相关性,实现企业资源的最优化配置,提升科学决策能力。

3、让营销更精准:将大数据应用于市场营销,解决营销中的用户群细分和品牌定位,客户价值评估,分析用户需求,产品设计优化,产品最优定价等实际问题,实现精准营销和精准推荐,以最小的营销成本实现最大化的营销效果。

傅老师目前致力于将大数据技术应用于通信、金融、电商、互联网、制造业、政府等领域。傅老师的课程最大特色:实战性强!“围绕业务问题+搭建分析框架+运用分析方法+建立分析模型+熟悉分析工具+形成业务策略”。以商业目标为起点,基于实际的业务应用场景(明确目的),搭建全面系统的业务框架和分析维度(分析思路),选择最合适的方法(分析方法),深入浅出的理论讲解(分析模型),使用简单实用的工具操作(分析工具),对分析结果进行有效的解读(数据可视化),最终形成具体的业务建议,实现业务分析/数据分析的闭环。

重思路:数据思维+分析框架;

重体系:分析维度+分析过程

重实战:分析方法+分析模型+分析工具;

重落地:可视化+数据解读+业务策略。



培训课程 / Training courses

董事长总经理高管的课程:

《数字化战略与商业变革》

《大数据思维与应用创新》

《大数据产业现状及应用创新》

《领导干部的大数据思维与决策》

 

大数据市场营销的课程:

《大数据时代的精准营销》

“数”说营销----大数据营销分析实战与沙盘》

《市场营销大数据分析实战培训》

《大数据助力市场营销与服务提升》

 

大数据分析应用类的课程:

《大数据分析综合能力提升实战》

《大数据建模与模型优化实战培训》

《大数据挖掘之SPSS工具入门与提高》

《金融行业风险预测模式实战培训》

 

大数据分析语言Python课程:

Python开发基础实战培训》

Python数据分析与可视化实战》

Python数据建模与模型优化实战》

Python数据挖掘专题分析》

Python机器学习算法实战》

Python RPA办公流程自动化》



代表性客户 / PART OF TRAINED COMPANIES INCLUDED BUT NOT LIMITED TO

傅老师曾提供过培训咨询服务的客户遍及通信、金融、交通、制造、政府等行业,其中包括中移动、华为、施耐德、富士康、平安集团、中国银行、西部航空、广州地铁东风日产、广州税务、良品铺子、中冶赛迪、埃森哲、海天集团、正泰电器等公司和单位。

银行/邮政/保险/证券等金融行业培训客户

中国银行:《大数据变革与商业模式创新》《大数据时代的精准营销》

中信银行:《大数据分析与挖掘综合能力提升》《Python风险预测建模》

招商银行:《大数据分析综合能力提升》数说营销》《Python数据分析》

平安银行:《大数据思维与应用创新》《数说营销》《Python数据分析》

广发银行:《大数据下的精准营销》《大数据分析综合能力提升》

光大银行:《大数据分析与数据挖掘应用》《大数据时代下的精准营销》

交通银行:《大数据时代的精准营销》《数说营销实战》

建设银行:《大数据思维与应用创新》

浦发银行:《大数据时代下的精准营销》

农业银行:《大数据分析综合能力提升》《Python数据分析、数据建模》

民生银行:《Python数据建模与模型优化》

农商行:《大数据分析综合能力》《Python数据分析》《Python数据建模》

微众银行:《大数据分析综合能力提升》

 

广东邮政:《大数据分析与挖掘综合能力提升》《大数据建模与模型优化》

广西邮政:《大数据思维与应用创新》

山东邮政:《大数据思维与应用创新》

 

平安集团:《大数据思维与应用创新》

平安产险:《大数据分析综合能力提升》《大数据建模与优化》

平安人寿:《大数据分析与应用实战》《大数据思维与应用创新》《大数据时代下的精准营销》

平安医保科技:《大数据思维与应用创新》

天安财险:《大数据思维与应用创新》

中华人寿:《大数据思维与应用创新》

太平洋保险:《大数据分析综合能力提升》

 

广电银通:《大数据综合能力提升》

安信证券:《大数据时代下的金融发展》

平安普惠:《Hadoop解决方案技术培训》

广汽理汇:《大数据思维与数据分析实战》

金融壹帐通:《大数据分析与挖掘综合能力提升实战》

陆金所:《大数据分析综合能力提升》

中金所:《大数据思维与应用创新》

马上消费金额:《数说营销实战》

易鑫集团:《大数据分析综合能力提升》

五矿经易期货:《大数据分析综合能力提升》

杭州银货通科技:《大数据产业发展及应用创新》

中邮金融科技:《Python基础与数据分析》

……

制造行业培训客户

施耐德:《大数据分析》《大数据挖掘》《大数据建模及优化》

富士康:《大数据分析综合能力提升》

中冶赛迪:《Python数据分析》《Python数据建模》

正泰电器:《大数据分析实战》《大数据建模及优化》

海天集团:《大数据分析实战》《大数据思维与可视化》

ABB:《大数据分析实战培训》

延峰海纳川:《Python基础与数据分析》《Python数据建模》《RAP办公自动化》

昌硕科技:《大数据分析实战》

村田电子:《大数据分析综合能力提升》

博西家用电器:《大数据思维与应用创新》

深圳YKK吉田拉链:《大数据分析综合能力提升》

雅图仕:《大数据分析综合能力提升》

索菲亚:《大数据分析综合能力提升》

沁园:《大数据分析综合能力提升》

浦林成山:《大数据思维与应用创新》

翔路腾龙:《大数据产业现状及应用创新》

泰科:《大数据思维与应用创新》

万家乐:《Python基础与数据分析》

亿力机电:《大数据思维与应用创新》

深圳大疆:《数说营销》

一汽解放锡柴:《大数据思维与应用创新》

 

通信/运营商行业培训客户

华为技术:《话务量预测与排班管理》

联通研究院:《大数据预测建模优化》《Python数据分析》

北京联通:《大数据分析综合能力提升》《数说营销》《数据挖掘专题分析》

广州电信:《大数据时代的精准营销》

北京电信:《大数据分析综合能力提升》

香港电信:《大数据精准营销实战》

上海电信:《渠道大数据分析与挖掘思路及方法》两期

河北电信:《数据化运营下的大数据分析综合能力提升实战》

南京电信:《大数据视图支撑精准化营销》

佛山电信:《数据挖掘技术及其应用培训》

泉州电信:《大数据挖掘、信息分析及应用培训》

湖北联通:《大数据分析与商业智能》

广东联通:《数据分析与数据挖掘实战培训》两期

江苏联通:《大数据分析综合能力提升》

吉林联通:《大数据分析综合能力提升-中级》

乌鲁木齐联通:《大数据分析综合能力提升》

上海移动:《大数据分析与挖掘、建模及优化》叁期

浙江移动:《大数据分析与数据挖掘应用实战》

江苏移动:《大数据精准营销技能提升实战》

深圳移动:《大数据分析综合能力提升》

广西移动:《大数据发展趋势及在公司营销领域的应用》

辽宁移动2:《数据分析方法与经营分析技巧》

泉州移动3期:《数说营销—市场营销数据分析与挖掘应用》

德阳移动2期:《大数据挖掘与建模优化实战培训》

浙江移动:《大数据产品营销能力提升》

四川移动:《大数据分析与挖掘综合能力提升》

吉林移动:《数据分析与数据挖掘培训》;

贵州移动:《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》

海南移动:《基于大数据运营的用户行为分析与精准定位》

山东移动:《大数据分析综合能力提升》

深圳移动:《大数据在行业内外的应用》

中国移动终端公司:《大数据分析综合能力提升培训》

中山移动:《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》

东莞移动:《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》

成都移动:《数字化运营下的数据分析与数据挖掘》

眉山移动2期:《大数据分析综合能力提升》

云浮移动:《大数据挖掘和信息提炼专项培训》

阳江移动:《小数据·大运营--运营数据的分析与挖掘》

德阳移动:《电信运营商市场营销数据挖掘应用典型案例》

陕西在线:“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》

四川在线:“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》

大连移动:《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》

内蒙古移动:《大数据分析与Hadoop大数据解决方案》

贵州中移通信:《SPSS数据分析与数据挖掘应用实战》

天翼爱音乐:《大数据分析综合能力提升》

……

 

能源电力交通物流培训客户

西部航空《数字化运营下的数据分析与数据挖掘应用培训》

贵宾公司:《市场营销数据的分析》

海南航空:《利用大数据营销提升航线收益》

南方航空:《大数据精准营销实战》

深圳公交集团:《大数据与智慧交通》

东风日产:《大数据分析与挖掘综合能力提升》

柳州上汽五菱:《大数据下的精准营销实战》

东风商用:《数说营销实战》

东风出行:《大数据思维与应用创新》

广州地铁:《大数据分析与数据挖掘培训》两期

富维江森:《数字化运营下的数据分析与数据挖掘应用培训》

保时捷:《大数据思维与应用创新》《大数据分析实战》

忻州供电局:《大数据思维与应用创新》

延长壳牌:《大数据分析与挖掘综合能力提升》

宝鸡国电:《大数据分析与挖掘》两期

宁夏国电:《大数据思维与应用创新》两期

云南电网:《大数据时代下的精准营销》

天津国电:《大数据分析综合能力提升》

上海城投水务:《大数据思维与应用创新》

深圳水务:《大数据思维与应用创新》

中海油:《大数据分析实战》

神南矿业:《大数据产业发展与应用创新》

珠海港兴:《大数据思维与应用创新》

神南矿业:《大数据产业发展与应用创新》

安能物流:《大数据分析综合能力提升》

顺丰速运:《大数据分析综合能力提升》《数据精准营销实战》

……

直销/零售/电商/互联网等行业培训客户

良品铺子:《大数据分析综合能力提升》两期

周大福:《大数据分析与挖掘实战培训》

新时代:《问题的挖掘、分析—数据分析技巧》两期培训

深圳欣盛商:《电商大数据分析

无限极:《大数据分析综合能力提升》两期

欧莱雅:《Python根因分析与预测》

玫琳凯:《大数据思维与应用创新》《大数据分析实战》

上海找钢网:《大数据思维与应用创新》

顶新国际:《大数据思维与应用创新》

华润集团:《大数据时代下的精准营销》

壹药网:《大数据思维与应用创新》

 

其他行业部分培训客户

埃森哲:《Python基础与数据分析》《Python数据分析与可视化》《RAP流程自动化化》

岭南集团:《大数据时代下的精准营销》

赣州监狱:《大数据思维与应用创新》叁期

贵州中烟:《互联网+时代的大数据思维》

广州税务:《大数据分析与挖掘实战》叁期

西部数据:《大数据分析综合能力提升》

文思海辉:《大数据分析综合能力提升》

内蒙古社科联:《大数据思维与应用创新》

深圳会展中心:《大数据价值实现与应用创新》

重庆国际复材:《大数据思维与应用创新》

挑战牧业:《大数据分析综合能力提升》

广东立白:大数据分析综合能力提升》

……


服务流程

Service Procedure

  • 提交需求
  • 沟通诊断
  • 项目调研
  • 方案设计
  • 达成共识
  • 项目实施
  • 持续跟踪
  • 效果评估

服务优势

Service Advantages

  • 对行业特性的深刻理解

    我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验,并对企业进行深度研究和剖析,总结出一系列深入的观点和经验。

  • 丰富的案例库及落地方案

    我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念,既具备理论知识,又重视项目的实操性。经过多年的经验,我们积累了丰富的案例库,涉及18个领域,近千个案例,并将案例与咨询项目完美结合。

  • 经验深厚的咨询团队

    我们的咨询团队分布于各大领域,拥有多年的业内从业经验,具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前,我们会为客户匹配多位业内咨询师,供客户进行比对选择,根据客户需求及问题,定制化地设计咨询方案,确保项目的顺利进行。

关于珀菲特顾问

ABOUT PERFECT CONSULTANT

我们是?人才培养与智能制造解决方案提供商。

We are? Talent training and intelligent manufacturing solutions provider.

我们做什么?承接组织绩效提升与人才学习发展业务。

What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.

服务的客户:世界五百强企业、合资工厂、国有企业、快速发展的民营企业、行业领头企业。

Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).

  • 2011年成立

    10年更懂你

  • 6000+

    中大型企业共同选择

  • 600000+

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