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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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