上海第 47 期 CPDA 課程于 4 月 20 日順利開課！

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上海 CPDA 第 47 期于 4 月 20 日正式開課，本期學員雖然來自金融、零售、IT、醫療、地產、互聯網、服裝等多個不同的行業，但本著對數據分析的熱愛和探索精神，大家走到了一起。本次課程是 CPDA 第 8 次課改后的第二次授課了，全新的課程體系也吸引了往期老學員前來復聽，全新的體驗讓老學員感嘆課程更新后更貼合市場需求了。CPDA 課程有多實用呢？讓我們一起來了解一下吧。

優秀的師資
 

第一周的授課內容是：《數據分析與企業管理/數據分析流程/數據分析思維》，授課講師是施晨昱老師。他是 TampereUniversity of Technology 通信專業碩士，現任 OASISGAMES 高級數據分析師，主要負責 BI 建設和數據挖掘落地的工作。曾在百度，酷我音樂從事數據分析和挖掘的相關工作。涉及的領域包括：商品銷售預測，用戶行為和偏好預測等，有較豐富的數據挖掘實戰經驗。
 

全新的亮點
 

一、培養學員數據分析應用場景搭建的能力
 

課程主要通過數據分析決策能力的培養形成場景式教學，從數據場景——企業決策——場景分析——數據獲取——數據處理分析——場景應用來完成數據價值的挖掘，回歸數據的本質。
 

二、打通大數據技術瓶頸，結合不斷優化的 datahoop 數據分析平臺，真正實現數據分析“術”“器”相融（注：術，數據分析技術和模型方法；器，數據分析工具）
 

以業務問題為導向，還原數據分析的真實工作環境，高效打通數據決策的核心癥結，著力使我們的分析師掌握分析精髓，同時熟練使用分布式計算平臺，在對業務場景的深刻理解之上，熟練操作數據分析的全流程，從而建立模型，揭示市場規律，尋找運營突破。
 

三、提高管理意識，培養全局觀
 

戰略是企業靈魂，戰略分析在數據分析中有舉足輕重的作用，但由于數據戰略的前瞻性很強，使得落地效果不夠明顯，鑒于此，我們對課程體系數據戰略部分進行了場景式分解，不同應用場景對應相應的戰略規劃和決策。
 

四、文本數據分析引入課程
 

大數據背景下，非結構化數據分析越來越顯出其重要性，因此課程引入了文本分析挖掘，“文本分析”通過分析海量的非結構性的文本（信息）數據，得出的不僅是關于“是什么”的描述性分析，更多的回答了“為什么”，即目標用戶購買和使用產品的潛在動機/真實需求。
 

五、課程場景選取通用式+多樣式案例背景，以滿足不同行業學員業務需求
 

場景案例節選：

• 場景案例：數據在“淘寶賣家服務”軟件產品設計和優化設計中的應用
• 場景案例：百度熱詞對產品好評率的影響分析
• 場景案例：共享單車的車輛損壞識別
• 場景案例：金融信貸用戶畫像分析案例
• 場景案例：零售產品成交價格預測
• 場景案例：股票聚類分池
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六、根據數據分析應用程度對課程做新的細分
 

1、產品數據分析
 

本次課程在產品分析中，首先從產品定位和產品設計出發去分析企業應該怎么對產品進行定位和設計。產品定位會從目標市場定位、產品需求定位、產品測試定位、差異化價值點定位以及營銷組合定位五個方面對產品定位進行分析，結合相應的數據分析方法，給出產品定位的客觀和實用的解決方案。

2、客戶數據分析
 

課程對客戶分析從客戶識別和獲取、到客戶細分和客戶畫像，最后到精準營銷，把客戶數據分析的模型和方法貫穿在其中。引入了聚類分析、回歸分析、決策樹等多種方法進行客戶的細分和客戶畫像分析，對客戶的價值、客戶的生命周期、客戶的忠誠度和滿意度以及客戶留存都進行了詳細的介紹和分析，并且把這些客戶分析方面都嵌入到企業真實的經營場景中去分析，從而找到解決方案。
 

3、供應鏈分析
 

(1)采購-供應商選擇、詢價

現代的供應鏈已經變得越來越復雜：產品的多樣性越來越高，市場的波動性越來越強，外部因素對供應鏈的擾動也越來越多。這使得企業很難有效地將有限的資源在供應鏈中合理地分配。大數據分析方法能幫助采購部門更廣泛地參與到企業整體戰略的制定，以及跨部門之間的產品開發、質量控制、風險管理中去。
 

(2)生產-需求預測

需求預測是整個供應鏈的源頭，整個市場需求波動的晴雨表，銷售預測的靈敏與否直接關系到庫存策略，生產安排以及對終端客戶的訂單交付率，產品的缺貨和脫銷將給企業帶來巨大損失。新課程通過有效的定性和定量的預測分析手段和模型并結合歷史需求數據和安全庫存水平綜合指定精確的需求預測計劃。
 

(3)營銷-客戶分析

課程對客戶進行多維度地分析，從用戶的地域、性別、年齡等人文屬性建立分析維度；對客戶過去是否有點擊，是否有購買，購買的產品價值，購買的頻率，最近一次什么時候購買等屬性進行量化，產生客戶價值的評分，把客戶分出價值的高低；對購買過商品客戶的購買記錄，以及點擊過的商品記錄進行分析，預測客戶的興趣點。
 

(4)配送-物流選址、配送路線、倉儲位置

物流中心選址問題要求物流企業在充分考慮到自身的經營特點、商品特點和交通狀況等因素的基礎上，使配送成本和匿定成本等之和達到最小。針對這一問題，利用大數據分析方法來解決。

配送線路的優化影響著物流企業的配送效率和配送成本。運用大數據來分析商品的特性和規格、客戶的不同需求（時間和金錢）等問題，從而用最快的速度對這些影響配送計劃的因素做出反映（比如選擇哪種運輸方案、哪種運輸線路等），制定最合理的配送線路。

合理的安排商品儲存位置對于倉庫利用率和搬運分揀的效率有著極為重要的意義。對于商品數量多、出貨頻率快的物流中心，儲位優化就意味著工作效率和效益。哪些貨物放在一起可以提高分揀率，哪些貨物儲存的時間較短，都可以通過大數據分析方法給出商品數據間的相互關系來合理的安排倉庫位置。
 

4、投資
 

實業投資從企業的收益和風險兩個方面展開分析，企業收益分析主要通過現金流量表分析實際投資項目的盈利情況，從而幫助企業進行投資決策。企業投資風險分析是從盈虧平衡分析、敏感性分析和概率分析三個方面分析企業的風險，計算風險收益，幫助企業做好投資決策。
 

CPDA 從培養全國第一名分析師到今天已三萬余名持證分析師，16 年里協會沒停止過探索，一直在課程上做優化，主要培養學員在實戰中運用數據分析原理，選擇合適的分析方法解決實際工作問題的能力。為了數據分析人才的能力不斷提高，協會也堅持分析師終身學習、免費復聽，如果您也熱愛數據，想從事數據分析工作，可以加老師微信進一步咨詢。

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