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1.“ 隆中对 ”中，诸葛孔明对未来形势的预测促成刘备三分天下的霸业；

2．供职于企划部的pierre wack成功预测1973年第一次石油危机，使得壳牌集团成功处理了原油上涨的压力。

从两个简短的例子中可以看出，预测是投资率很高的回报。今天我们从一下几个方面探讨预测与商业数据分析。

一、预测的渴望源于世界改变的步伐在加快

二、能够有效进行商业分析预测的基础在于丰富而稳定的数据搜集系统。

三、预测的短板在于数据分析能力增长缓慢。

四、目前我们处于数据分析的伽利略时代。当前社会正处于数据爆炸式发展阶段，各种理论也开始涌现，但是理论和现实的应用还处于探索发展阶段。

五、影响商业预测性分析的灵魂人物:数据科学家。

他的能力构成是：

介绍商业预测性分析的知识，如果你对商业分析的知识和应用感兴趣的话， CDA数据分析师Level I课程，带你从业务数据分析开始，稳扎稳打，带你有组织有纪律的走上数据科学家之路！预约报名，年底充充电，年后好跳槽。

顺便说一句，年底考试前最合适的一期课程，再不学习就晚了！

培训信息

北京朝阳&远程（SPSS）:5月28~6月18（8天）

上海（SAS EG）：5月28-6月18（8天）

深圳（SPSS）：5月28-6月18（8天）

授课安排：现场班6900元，远程班4900元

(1) 授课方式：面授直播两种形式，中文多媒体互动式授课方式

(2) 授课时间：上午9:00-12:00，下午13:30-16:30，16:30-17:00(答疑)

(3) 学习期限：现场与视频结合，长期学习加练习答疑。

更多课程详情请点击https://bbs.pinggu.org/thread-3706071-1-1.html

报名流程

1. 在线填写报名信息

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2.给予反馈，确认报名信息

3.网上缴费

4.开课前一周发送电子版课件和教室路线图

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CDA业务数据分析师LEVEL I-第20期
课程安排	课程目录	大纲简介	预期效果
第一阶段	数据分析统计基础理论	1.数据分析及其职业分析 2.数理统计基础知识 3.描述性统计分析 4.抽样估计基础 5.假设检验基础 6.方差分析 7.相关与回归分析 8.数据分析理论基础总结 案例：三国人物数据分析	零基础入门，掌握数据分析常用方法、基本原理及分析思路
第二阶段	数据预处理技术	1. 数据分析与SPSS介绍 1.1 实例演示 1.2 SPSS 的特点 1.3 SPSS 界面介绍 2. 数据的输入与保存 2.1 数据获取及其格式 2.2 SPSS 数据变量详解 2.3 SPSS 访问外部数据 3. 数据预处理及分析 3.1 数据清理 3.1.1 数据的选择 3.1.2 检查异常值 3.1.3 缺失值 3.2 新变量生成 3.3 描述统计分析 3.3.1 频率过程 3.4 SPSS 统计图形与可视化 3.4.1 散点图（交互式） 3.4.2 比较子组 3.4.3 回归变量图	掌握一门专业数据分析软件，会使用软件进行数据处理及分析。
第三阶段	数据分析与建模技术	1. 相关分析 2. 回归分析基础 2.1 简单回归分析 2.2 多元回归分析 案例分析：商品韧性材料的影响因素及其预测分析 3. 卡方分析 案例分析：商品投诉因素分析 4. 二分类 logistic 分析 客户违约信息预测 5. 主成分分析与聚类分析   5.1 主成分分析 5.2 两步聚类法 6. RFM 客户价值模型 7. 统计报表过程	熟悉各模型应用环境，学会自行建模分析，独立完成数据分析工作，并能输出图表解读数据现实意义。
第四阶段	案例分析及业务应用	1.数据挖掘方法论介绍 2.回归分析与因子分析方法 3.市场调研-用户体验评测案例（全咨询项目） 4.业务分析-球员综合评价案例 5.信用卡产能预测与监控 6.贷款违约预测建模全流程	通过真实案例举一反三，熟悉整个数据分析流程；了解前沿技术，增强业务与技术对接能力。

（注：CDA1级分SAS EG和SPSS两个方向，SAS EG方向大纲和SPSS方向内容类似，SAS学习难度稍高一点，需要涉及部分编程内容）

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数据预测对于企业数据分析来说，十分重要。
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