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一、活动背景
8月18日为中国人力资源日。2005年，中国人力资源沙龙与人事部全国人才流动中心并同《人力资源》共同倡议并发起中国人力资源日。
现代人力资源管理引入中国，作为组织第一资源的运用为中国经济发展贡献力量，随着经济不断发展尤其入世后，人力资源管理的重要性日益显现，并且随着人力资源管理和企业人力资源需求的增多，带动了人力资源相关行业的发展。中国的经济腾飞，经济活动中的人作为第一资源的重要性，人力资源日是每个经纪人的概念，是对人力资源从业者的一分敬意，从事的是作为经济活动重要支持的工作。人力资源整个行业作为企业的外部智力支持，也为人力资源管理和企业经营活动做出了推动的作用。
随着人力资源管理意识和水平的提高、对人力资源日不断的推广宣传，这一节日逐步深入人心，得到了全国各地HR朋友的认可和支持，并已经在上海、北京两地成功举办了一系列的主题庆祝活动。2006年，中国人力资源日被多家媒体评为人力资源界十件大事之一。
为惠及网校广大新老校友用户，特举办《中国人力资源日·数据分析专场》活动
二、活动时间
2022年08月15日~8月21日
三、活动内容（活动最终解释权归cda所有）
活动期间以下课程统一优惠：
https://edu.cda.cn/marketing/1
Top11、数字化转型研修课
在此背景下，国内数据分析人才教育品牌CDA数据分析师联合国内思想产品优质生产机构苇草智库重磅推出《数字化转型研修课》战略班。课程内容由国家级智库专家亲临现场，通过顶级案例全面深度解析数字化转型，国家级智库专家亲自下场指导企业数字化转型的方向，旨在解决以下问题：数字化转型，转的是什么？不是企业转型，而是转型企业。生产方式、生产资料的转型究竟该怎么转？
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Top10、Python 爬虫
随着网络的迅速发展，互联网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎(Search Engine)，例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问互联网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如：
(1)不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通过搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。
(2)通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。
(3)互联网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频、视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。
(4)通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。
为了解决上面的这些问题，网络定向爬虫技术应运而生，它可以在通过代码自动下载网页数据的程序，它根据抓取的目标有选择的进行访问互联网的网页与连接，获取所需要的信息。
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Top9、【通信】基于决策树的通信客户满意度分析
使用某移动客服以往的热线调研满意度的情况，进行客户是否满意的预测，并希望了解客户不满意的原因，从而有针对性的帮助决策者找到提升客户服务质量的方向。
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立即报名：https://edu.cda.cn/goods/show/965?targetId=3277&preview=0
Top8、【通信】基于通信基站定位商圈的商业数据挖掘案例
使用某通信运营商提供的接口解析得到用户的定位数据以及对应属性，对基站进行分群，比较分群得到的不同商圈，选择合适的区域进行后续的营销活动。
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Top7、构建大数据应用的最佳实践
构建大数据应用的最佳实践
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Top6、《纵横职场必备Excel秘技100招》
本课程以Excel在日常管理工作中的实战案例为基础，按照Excel的基本操作、数据处理、函数以及图表应用等功能分为五大模块，通过100个案例约800分钟视频课程的学习，旨在为各类管理人员迅速掌握应用Excel工具解决日常工作中的常见问题，提高工作效率，提升Excel的应用能力和水平。
课程分为五大模块：
开篇： 纵横职场必备Excel秘技100招
模块一 Excel基本操作（20讲）
模块二 Excel数据处理（20讲）
模块三 Excel函数应用（31讲）
模块四 Excel图表应用（16讲）
模块五 Excel扩展应用（13讲）
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Top5、《Python编程零基础入门》
本课程面向零基础小白，以Python最热门的应用领域基础为目标，设计强延展性的课程大纲。课程内容从Python的概念和安装开始，不仅讲授每一个Python本身的基础知识点，包括数据结构、函数与模块、文件操作、异常处理、Numpy和Pandas数据分析。并结合有趣的小案例进行实践，涵盖学习网络爬虫、数据分析、机器学习、深度学习等课程所需的所有Python基础知识。
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Top4、数据质量如何重塑分析精准度
如何提高数据精度，做好数据分析。
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Top2、【医疗】医疗大数据应用
数据分析在医疗行业的应用
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Top1、人人都是数据分析师
数据分析在工作生活中的应用以及地位
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