课程介绍

这是一个医药大数据分析挖掘项目实战课，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。

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课程价格

原价899元

拼团价目前（8月2日18点）只要149元，

每增加20人价格上涨20，

越早参团越便宜！

上课安排

20小时直播，直播结束后有回放，可反复观看，有效期1年

2018年8月11日（周六）开课，5周时间

每周六、周日晚20:00 - 22:00上课

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课程理念

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

适合学员

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，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。

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

如何报名（可加微信 小讲@大讲台 了解详情，微信号：84985152）

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