关于此线上训练营

数据分析训练营，从企业的一个个具象化的需求场景出发，将复杂的数据分析知识体系，以业务的角度串成有机的整体。

课程旨在从数据分析的底层逻辑、到业务场景分析实操、再到分析成果的可视化呈现，

帮助需要利用数据进行管理决策的管理者（或相关业务人员）识别机会、规避风险，让数据分析在企业各环节发挥价值。

面向对象

Python 零基础，希望对数据分析有较高的理解，并可以运用于所在公司业务决策上，从而提高整体公司运营效率的管理人员或相关业务人员，

如：销售经理、运营经理、产品经理、市场经理、运营人员等。

学习周期

此线上训练营将由三个部分组成：①在线课件；②学习运营服务；③运用实战。

其中，在线课件内容时长约为16小时；

学习运营服务将由班主任、助教、讲师组队支撑，班主任负责日常的学习运营及管理，助教为学员在每日的固定时段提供答疑服务，讲师为学员提供每周一次的串讲和答疑服务；

在线课件的内容学习完成后，将对学员进行针对性的分组，遴选来自学员的实际工作场景，由专业的实战教练在线指导企业学员将其所学运用到实际工作场景，学以致用，让学习效果可视化，为企业创造价值。

此线上训练营建议的学习周期为8周：6周线上学习+2周运用实战。

业务价值

1) 帮助企业实现统一的数据分析思维语言，促使数据驱动业务增长

2) 帮助企业充分利用业务数据，发掘数据价值，帮助决策者科学决策

3) 帮助企业选拔潜在的优秀“数据分析师”并提供能力地图

4) 多个全套可复用模板，方便二次开发

课程师资

许东锋

2010年德国奥格斯堡大学，理论物理与数学双专业研究生。师从德国慕尼黑工

业大学托马斯. 哈马赫教授（Thomas Hamacher）。

先后在巴伐利亚州奥格斯堡环境科学研究中心和慕尼黑加兴 Max-Planck 研究院

从事与能源战略和新能源开发工作。

擅长数据分析与数据挖掘，精通 Python、VBA、R 语言等统计挖掘工具。

擅长领域：数据分析、数据挖掘

部分服务案例：

中国银行、民生银行、北京银行、安踏等

伊川

10年+互联网从业经验，擅长从技术的角度看待企业数字化转型与数字化人才培养。

负责多个从 0 到 1、从 1 到 N 的全产品线管理。

多年的产品历程一路走来，在无数的产品战役中积攒了足够丰厚的产品经验，

也逐渐成长为企业数字化产品业务转型、数字化应用落地的实战专家。

关于此线上训练营中的在线课件

阶段一：数据分析基本认知

1. 数据分析概述

2. 数据分析基本流程

3. 数据分析工具简介

4. 基础商业数据分析模型

5. 简单的统计学概念

6. 数据分析建模基础

阶段二：数据分析核心技能- Python

1. 初识 Python

2. 用 Python 函数解决基本问题

3. 常见的 Python 数据类型

4. 可复用的 Python 内置模块

5. 用 Python 高效处理数据

阶段三：基于金融行业的 7 大场景应用

1) 金融产品潜在客户挖掘-两种方案客户类别预测

2) 金融产品用户特征 — 交易行为分析

3) 银行客户投诉分析

4) 内控检查业务状态多维分析

5) 银行网点对公效能分析

6) 银行网点经营状态分析

7) 省分行人员压降分析

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