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大数据分析挖掘项目:市场及销售趋势预测

大数据分析挖掘项目:市场及销售趋势预测

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医药大数据分析挖掘项目实战:基于大型医药公司销售数据及医药市场数据,运用目前主流的预测方法,帮助企业及学员更加准确、快速的学习如何预测未来趋势的发展。同时,也帮助学员如何有针对性的找出预测结果中的关键信息点,为企业的决策提出有力的科学依据和支撑。

  • 原价  ¥899

  • 特惠价  ¥299

时长    20小时           开班时间   有完整直播回放视频 + 答疑群

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有效期:365天
有效期自支付成功后开始计算。


课程介绍

本课程基于大型医药公司销售数据及医药市场数据,运用目前主流的预测方法,帮助企业及学员更加准确、快速的学习如何预测未来趋势的发展。同时,也帮助学员如何有针对性的找出预测结果中的关键信息点,为企业的决策提出有力的科学依据和支撑。




设计理念

帮助学员快速、高效、准确地掌握趋势预测分析


开发思路

运用简单易懂的方式讲解基础理论。同时,配合主流且常见的软件,如excel、R、SPSS等,让学员在大量的案例练习中,确切地掌握预测方法及技巧,以便更迅速地应用到实际工作中。


课程目标

1. 知识目标:预测分析的理论基础,软件的掌握及运用
2. 能力目标:通过掌握的分析技术及软件技能,帮助企业对未来趋势做出精准预测
3. 素质目标:让学员学会如何从预测结果中找出问题关键点,为企业提出切实可行的建议及方法,为企业未来发展提供更科学的依据和支撑


适用学员

管理人员、项目实施人员、职场新人及在校大学生


适用行业

互联网、金融业、制造业、零售业等各种行业

讲师介绍

  • 张英普

    投资公司(世界500强)数据分析总监,擅长数据挖掘、分析预测

    世界500强某投资公司数据分析总监,10年数据分析挖掘经验,主要从事项目管理、量化分析(如,渠道有效性分析、ROI分析、时间序列预测、市场潜力预测、员工架构有效性分析等)和算法研究。

免费视频这么多,为什么还要来大讲台?

智能化

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混合式

“图文+视频”混合式课件

答疑快

30分钟问答响应

实战多

3分理论7分实战

包学会

账号长期有效学会为止

课程大纲

第一章:项目需求分析与设计
1. 需求背景及介绍
2. 项目目标及其对业务的影响
3. 项目流程及架构图
4. 方法及工具简介
第二章:预测工具需求与准备
1. SAS预测
2. SPSS预测
3. R预测
4. Excel预测
5. Prophet预测
第三章:时间序列介绍
1. 未来趋势的发展预估
2. 寻找数据之间的关系
3. 单个因素的预测分析
4. 多个因素的预测分析
5. 速度分析
第四章:预测因素及模型介绍
1. 趋势、季节/循环、节日及时间因素
第五章:趋势因素及其评估和预测
1. 趋势因素概念
2. 移动平滑法
3. 指数平滑法
4. 常用趋势变化

4.1. 线性趋势

4.2. Log转换

4.3. S型转换

4.4. 平方根转换

4.5. 多项式转换

第六章:季节/循环因素及其评估和预测
1. 季节/循环因素概念
2. Holt-Winter季节模型
3. 哑变量多元回归
第七章:节日因素、突发事件及其评估和预测
1. 节日因素、突发事件概念
2. 哑变量多元回归及预测
3. Prophet工具介绍
第八章:综合因素评估和预测
1. 趋势预测的多因素影响
2. 因素分解、整合及预测
3. Holt-Winter季节模型
第九章:报告展现
1. 报告制作方式及流程
2. 模型及预测结果选择和展现方式
3. 业务洞察展现及建议
第十章:初探高级预测
1. ARMA及ARIMA模型介绍
2. 非均匀变化趋势处理方式及其预测介绍
3. 各个模型的对比及其优劣介绍

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