数据分析
傅一航《大数据分析综合能力提升实战（精简版）》
【课程目标】本课程为基础课程，面向所有业务部门。本课程的主要目的是，帮助学员了解大数据的本质，培养学员的数据意识和数据思维，掌握常用的统计分析方法和工具，以业务问题为导向，提升学员的数据分析综合能力。一般情况下，在企业中有80%的数据分析工作（比如业务分析、经营分析等等），都可以使用简单的统计分析方法来解决，关键在于发现企业运营过程中的业务规律及业务问题，进而提出业务策略及建议，供企业领导进行决策
申明江《数据分析在供应链中的价值挖掘》
课程背景：商业环境巨变、产品生命周期越来越短、生产要素成本越来越高、市场由增量进入存量时代、直播带货新营销模式兴起、企业数字化信息化深入……种种要因促使企业竞争由表层到深海区，财务增长由向外求转为向内求阶段，企业对供应链成本、柔性、响应性提出了更高的要求。国务院84号文中提出要培育100家全球供应链领先企业，加快培养供应链多层次人才，形成覆盖我国重点产业的智慧供应链体系。“两会”提出力保产业链、供
马兆林《数字化转型：数据分析思维与大数据应用》
马兆林《数字化转型：数据分析思维与大数据应用》 课程背景：越来越多的传统企业通过互联网进行转型，越来越多的人通过移动互联网平台进行沟通、应用、采购商品，从而产生了海量的业务逻辑数据。可以说，未能足够利用大数据时代“创新”机遇的企业是没有未来的企业，必将被市场淘汰。 课程目标：大数据思维已经成为企业业务运营、产品创新的基础指导思想，它基于由日常积累的大量行业及用户体验数据，从中发
刘凌峰《AI数据分析 智能商业决策（银行业版）》
课程背景：在数字化浪潮下，银行业面临客户行为数据激增但利用率不足（数据孤岛率达67%）、传统分析工具效率低下（人工报表制作耗时占比40%）、同业竞争加剧的三大挑战。某股份制银行2023年统计显示，因决策延迟导致的客户流失率高达15%。本课程通过AI数据分析技术赋能，帮助银行从业者实现客户价值预测准确率提升30%、风险识别效率提高50%、营销资源浪费减少25%，打造数据驱动的智能银行决策体系。&nb
