商业理解：
提出业务问题，构想解决思路，选取业务指标。人员要求：
精通业务，数据库及数据挖掘方法。团队中的灵魂人物，具有优秀的开拓力，组织力和沟通能力。数据获取：
根据业务需求调研，对数据进行理解，获取各类外部数据、数据库数据并进行数据的储存、整理。人员要求：
熟悉市场调研，数据仓库，有外部数据获取技术和经验，如熟悉SAS、SQL等。商业理解：
对数据进行清洗，根据变量指标进行规范化处理。人员要求：
统计学背景，熟悉一门及以上统计分析工具，如SPSS、SAS。模型开发：
根据业务需求，开发系统内部模型。人员要求：
需要具有数学专业背景、统计学专业背景，熟悉业务，对模型工具较熟练。数据分析：
根据分析模型，进行数据分析。人员要求：
统计学背景，熟悉模型，精通数据分析工具，如SPSS,SAS,R等数据挖掘：
根据挖掘算法，进行数据挖掘。人员要求：
统计学背景，熟悉挖掘算法，精通数据挖掘工具，如Clementine,SAS,R等结果评估：
对分析结果进行验证、评估，多次修改完善模型。人员要求：
统计学背景，开发分析模型、挖掘算法，精通数据分析或挖掘工具。实施部署。数据报告：
对数据分析结果进行可视化报告，提供决策。人员要求：
对数据敏感，解读精到，熟悉可视化技术。实施部署：
根据数据分析或数据挖掘提供的决策进行落地实施部署。人员要求：
较强的沟通能力，管理能力，领导力。★ 业务咨询：
根据业务、预算、预期效果要求，提供可靠的数据分析项目执行建议与方案。★ 项目顾问：
在整个项目进程中根据各环节的状况，进行技术性指导与数据支持。★ 数据处理：
根据企业数据库状况和对数据的规范化要求，进行数据的获取，整理，清洗，储存等前期数据处理工作。★ 数据分析：
包括经济计量分析、统计分析、数学分析、建模分析等，现代统计学上成形的方法。 根据企业的具体需求，对内部员工提供系统化，个性化培训方案。
★ 数据分析：
实战派专家引领团队组建，思维性创新。★ 数据挖掘：
务实派大师开发模型算法，企业内部革命★ 数据库：
技术派工程师化难为易，安全管理数据源头。★ 大数据商业智能：
经验派管理层开创技术落地，业务执行。
谢邦昌
台湾大学生物统计学博士，台湾著名大学天主教辅仁大学统计信息学系教授。现任中华数据挖掘协会理事长，辅仁大学统计资讯学系教授。
李御玺
人大经济论坛特聘讲师
国立台湾大学计算机工程博士，铭传大学计算机工程学系教授兼系主任暨所长。
张文彤（统计学家）
博士，数据挖掘、市场研究、统计软件开发/教学/应用领域专家。现任全球第十大市场研究集团Intage集团下属的上海联恒市场研究有限公司新事业发展部技术总监。
郑志勇 资深Matlab培训师
中国量化投资学会专家，方正富邦基金产品总监，运筹学与控制论硕士。从事金融产品研究与设计工作。
连玉君
经济学博士，2001年毕业于西安交通大学材料科学与工程学院2007年毕业于西安交通大学金禾经济研究中心，获经济学博士学位。
祝迎春
北京大学、合著出版专著两本：《统计分析应用教程－SPSS,LISREL&SAS实例精选》、《SAS统计分析实用大全》
傅志华
DCCI互联网数据中心副总经理。傅志华先生拥有丰富的互动营销市场及用户/受众研究经验,谙熟市场分析、预测、消费者行为研究及数据挖掘,曾为国内多家上市公司...
马景义
中国人民大学统计学专业博士，中国统计教育学会高等教育分会副秘书长，电话调查 与数据挖掘实验室主任。研究方向：数据挖掘，统计学。主讲课程：数据挖掘技术及 应用。
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