大数据挖掘工具: SPSS Statistics入门与提高

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【课程目标】

随着大数据分析的需求越来越旺盛，大数据分析工具也越来越琳琅满目，然而，绝大多数的分析工具都只具有单一用途，无法满足企业的复杂的多样化的全面的业务分析需求，因此分析工具的选择成为了一个挑战。

一个良好的分析工具必须满足如下要求：

1）易学易用易操作。

2）分析效率要高。

3）满足业务分析需求。

如果要说前两个要求，显然类似于Excel/Power BI/Tableau等工具都是满足要求的，但此类工具却无法解决更复杂的业务问题，比如影响因素分析、客户行为预测/精准营销、客户群划分、产品交叉销售、产品销量预测等等，这些需求用Excel/PBI等工具就难以胜任了，需要用到更高级的数据挖掘工具，比如IBM SPSS工具。IBM SPSS工具是面向非专业人士的高级的分析工具（挖掘工具），它提供大量的分析方法和分析模型，能够解决的业务问题更丰富，提供了更加强大的业务数据分析功能，并且它封装了具体的分析算法，即使你没有深厚的技能能力，也能够胜任复杂的数据分析和挖掘。

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，将数据挖掘标准流程、分析思路、分析方法、分析模型，全部落地在SPSS工具中，通过大量的工具操作和演练，帮助学员熟练掌握SPSS工具的使用，并能够将SPSS工具在实际的业务数据分析中满地，实现“知行合一”。

通过本课程的学习，达到如下目的：

1、了解大数据挖掘的标准过程和挖掘步骤。

2、掌握基本的统计分析，常用的影响因素分析。

3、理解数据挖掘的常见模型，原理及适用场景。

4、熟练掌握SPSS基本操作，能利用SPSS解决实际的商业问题。

【授课对象】

市场部、业务支撑部、数据分析部、运营分析部等对业务数据分析有较高要求的相关人员。

【学员要求】

1、每个学员自备一台便携机(必须)。

2、便携机中事先安装好Microsoft Office Excel 2013版本及以上。

3、便携机中事先安装好SPSS Statistics v24版本及以上。

注：讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。

【授课方式】

基础知识精讲 + 案例演练 + 实际业务问题分析 + 工具实际操作

本课程突出数据挖掘的实际应用，结合行业的典型应用特点，从实际问题入手，引出相关知识，进行大数据的收集与处理；引导学员思考，构建分析模型，进行数据分析与挖掘，以及数据呈现与解读，全过程演练操作，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。

【课程大纲】

第一部分：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：客户流失预测及客户挽留

3、数据集的基本知识

a)存储类型

b)统计类型

c)角度

4、SPSS工具简介

第二部分：数据预处理过程

1、数据预处理的基本步骤

数据读取、数据理解、数据处理、变量处理、探索分析

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）

第三部分：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

第四部分：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

第五部分：数据建模过程篇

1、预测建模六步法

选择模型：基于业务选择恰当的数据模型

属性筛选：选择对目标变量有显著影响的属性来建模

训练模型：采用合适的算法对模型进行训练，寻找到最合适的模型参数

评估模型：进行评估模型的质量，判断模型是否可用

优化模型：如果评估结果不理想，则需要对模型进行优化

应用模型：如果评估结果满足要求，则可应用模型于业务场景

2、数据挖掘常用的模型

数值预测模型：回归预测、时序预测等

分类预测模型：逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等

市场细分：聚类、RFM、PCA等

产品推荐：关联分析、协同过滤等

产品优化：回归、随机效用等

产品定价：定价策略/最优定价等

3、属性筛选/特征选择/变量降维

基于变量本身特征

基于相关性判断

因子合并（PCA等）

IV值筛选（评分卡使用）

基于信息增益判断（决策树使用）

4、模型评估

模型质量评估指标：R^2、正确率/查全率/查准率/特异性等

预测值评估指标：MAD、MSE/RMSE、MAPE、概率等

模型评估方法：留出法、K拆交叉验证、自助法等

其它评估：过拟合评估

5、模型优化

优化模型：选择新模型/修改模型

优化数据：新增显著自变量

优化公式：采用新的计算公式

6、模型实现算法（暂略）

7、好模型是优化出来的

案例：通信客户流失分析及预警模型

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

4、季节性预测模型

季节性回归模型的参数

常用季节性预测模型（相加、相乘）

案例：美国航空旅客里程的季节性趋势分析

案例：产品销售季节性趋势预测分析

5、新产品预测模型与S曲线

如何评估销量增长的拐点

珀尔曲线与龚铂兹曲线

案例：如何预测产品的销售增长拐点，以及销量上限

演戏：预测IPad产品的销量

6、自定义模型（如何利用规划求解进行自定义模型）

案例：如何对餐厅客流量进行建模及模型优化

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、评估分类模型的常用指标

正确率、查全率/查准率、特异性等

4、逻辑回归模型（LR）

逻辑回归模型原理及适用场景

逻辑回归种类：二项/多项逻辑回归

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（二项逻辑回归）

消费者品牌选择模型分析

案例：多品牌选择模型分析（多项逻辑回归）

5、分类决策树（DT）

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

6、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

7、判别分析（DA）

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

8、K近邻分类（KNN）

基本原理

关键问题

9、贝叶斯分类（NBN）

贝叶斯分类原理

计算类别属性的条件概率

估计连续属性的条件概率

贝叶斯网络种类：TAN/马尔科夫毯

预测分类概率（计算概率）

案例：评估银行用户拖欠货款的概率

10、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

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：假设检验篇

1、参数检验分析（样本均值检验）

问题：如何验证营销效果的有效性？

假设检验概述

单样本T检验

两独立样本T检验

两配对样本T检验

假设检验适用场景

电信行业

案例：电信运营商ARPU值评估分析（单样本）

案例：营销活动前后分析（两配对样本）

金融行业

案例：信用卡消费金额评估分析（单样本）

医疗行业

案例：吸烟与胆固醇升高的分析（两独立样本）

案例：减肥效果评估（两配对样本）

2、非参数检验分析（样本分布检验）

问题：这些属性数据的分布情况如何？如何从数据分布中看出问题？

非参数检验概述

单样本检验

两独立样本检验

两相关样本检验

两配对样本检验

非参数检验适用场景

案例：产品合格率检验（单样本-二项分布）

案例：训练新方法有效性检验（两配对样本-符号/秩检验）

案例：促销方式效果检验(多相关样本-Friedman检验)

案例：客户满意度差异检验(多相关样本-Cochran Q检验)

第十二部分：实战-数据挖掘项目

实战1：客户流失预警与客户挽留之真实数据分析实践

实战2：银行信用风险分析

结束：课程总结与问题答疑。

傅老师

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、让决策更科学：将大数据应用于运营决策，用大数据探索领域发展规律和行业发展趋势，有效分析用户需求，并预测用户行为，最终实现市场变化预测，提升企业科学决策能力。

2、让管理更高效：将大数据应用于企业管理，用大数据呈现企业整体运营情况，诊断企业管理问题和风险，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，提升企业管理效率。

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，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、航空、电商、互联网、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”。以商业问题为起点，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。

应用类：

《大数据分析与数据挖掘综合能力提升实战》

《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》

《市场营销大数据分析实战培训》

《大数据建模与模型优化实战培训》

《大数据分析与挖掘之SPSS工具入门与提高》

《金融行业风险预测模型实战培训》

理论/认知/战略类：

《大数据产业现状及应用创新》

《大数据思维与应用创新》

《大数据时代的精准营销》

技术类：

《Hadoop大数据解决方案开发技术基础培训》

《Python开发基础实战》

《大数据分析与挖掘之Python开发实战》

《Python机器学习算法原理及优化实现》

服务客户:

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，包括华为、富士康、平安集团、中国银行、招商银行、光大银行、中信银行、交通银行、广电银通、西部航空、海南航空、中国移动、中国联通、中国电信、西部航空、安能物流、广州地铁、富维江森、东风日产、神南矿业、公交集团、广州税务、良品铺子等单位和公司。

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》

广发银行：《大数据下的精准营销实战》四期

中信银行：《大数据分析与挖掘综合能力提升实战》叁期

交通银行：《大数据时代的精准营销》

安信证券：《大数据时代下的金融发展》

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》

平安寿险：《大数据分析与应用实战》

平安银行：《大数据思维与应用创新》

农业银行：《Python大数据分析与挖掘》叁期

建设银行：《大数据思维与应用创新》两期

光大银行：《大数据分析与数据挖掘应用实战》四期

招商银行：《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》四期

杭州银货通科技：《大数据产业发展及应用创新》

广电银通：《大数据综合能力提升》

平安普惠金融：《Hadoop解决方案技术培训》

浦发银行：《大数据精准营销》

金融壹帐通：《大数据分析与挖掘综合能力提升实战》

中金所：《大数据思维与应用创新》

……

通信行业培训客户：

联通研究院：《大数据预测建模优化》

广州电信：《大数据时代的精准营销》两期

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期：《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》

华为技术：《话务量预测与排班管理》

……

能源汽车交通行业培训客户：

一汽解放锡柴：《大数据思维与应用创新》

广东邮政：《大数据分析综合能力提升实战》

深圳水务：《大数据思维与应用创新》

宁夏国电：《大数据思维与应用》两期

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》

东风日产：《大数据分析与数据挖掘应用实战》两期

富维江森（汽车）：《数字化运营下的数据分析与数据挖掘应用培训》

广州地铁：《大数据分析与数据挖掘培训》两期

广州地铁：《数据分析与数据建模实战》两期

西部航空：《数字化运营下的数据分析与数据挖掘应用培训》

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》两期

北京机场贵宾公司：《市场营销数据的分析》

深圳公交集团：《大数据与智慧交通》

延长壳牌：《大数据分析与挖掘综合能力提升》

神南矿业：《大数据产业发展与应用创新》

宝鸡国电：《大数据分析与挖掘》两期

顺丰快递：《大数据分析综合能力提升实战》

……

其它行业培训客户：

岭南集团：《大数据时代下的精准营销》

ABB：《大数据分析实战培训》

顶新国际：《大数据思维与应用创新》

索菲亚：《大数据分析实战培训》

玫琳凯：《大数据思维与应用》叁期

西部数据：《大数据分析综合能力提升》

无限极：《大数据分析综合能力提升》两期

雅图仕：《大数据分析综合能力提升》

施耐德：《大数据分析综合能力提升》叁期

广州税务：《大数据分析与挖掘实战》叁期

YKK吉田拉链：《大数据分析综合能力提升培训》

富士康：《数据分析综合能力提升培训》

贵州中烟：《互联网+时代的大数据思维》

深圳欣盛商：《电商大数据分析》

安能物流：《大数据挖掘分析及应用实战》

良品铺子：《大数据分析综合能力提升》两期

新时代集团：《问题的挖掘、分析—数据分析技巧》两期培训

挑战牧业：《大数据分析综合能力提升》

易鑫集团：《大数据分析综合能力提升》

赣州监狱：《大数据时代的营销》共三期培训

贺州学院：《大数据时代的人才培养》

……

【学员评价】

傅老师是我目前听过的很少忽悠而多干货的老师，能够将理论讲得深入浅出，将案例讲深讲透，将实战讲得易理解易操作。在课堂中，他能把枯燥的数据说得有生命，在课堂上，他能对学员关注和付出。我不是对数据很喜欢的人，但仍然在课堂中能够感觉到数据的生命力。五天的课让我进入到数据构成的多彩、多维的世界，值得！

——学员分享

某金融行业---《大数据变革与商业模式创新》

傅老师运用全面翔实的案例和不拘一格的语言，全方位剖析大数据发展以来在工具、思维和文化上带来的变革，生动阐述数据分析过程六部曲、数据战略七大思维等经典概述，立体呈现大数据时代企业所面临的机遇与挑战。结合当前关注焦点和时代热点话题，傅老师现场分享了第一代传统营销、第二代互联网营销、第三代大数据营销的进阶升级和精准营销实战应用。在为学员呈现一场思维见识领域盛宴的同时，傅老师还与学员进行了积极互动和现场答疑，在相互交流中启迪智慧、开拓思维，在思想碰撞中点燃大数据时代下的创新引擎，为全行在未来发展中进一步把握经济大势、开展前瞻预判、实施精准决策提供了重要思想指引。

吉林某企业——《数据分析与数据挖掘应用培训》 学员：张经理

五天的培训，让我对数据分析与数据挖掘有了进一步的了解，也学到了技术。以前参加过培训，两天的培训我都觉得有时很难，而这次连续五天的培训，我听课过程当中既然感觉到时间过得很快。

贵州某运营商——《“数”说营销----大数据营销实战》 学员：刘经理

傅老师的课程，开拓了我营销的思维，大数据营销，重在利用数据为营销服务。用户细分、用户特征提取、营销费用预算、客户流失预警，原来可以这样利用大数据，以后不再需要“拍脑袋”了,呵呵。

辽宁某运营商——《数据分析与经营分析实战培训》学员：于经理

傅老师的课程全程高能，信息量巨大，我们已经建议公司安排后续高级课程，期待再次学习，点赞！

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