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“2017新起点大不同”CPDA课程解读

来源:数据分析师 CPDA | 时间:2017-08-29 | 作者:admin

新起点大不同

 

一、 面授课程主要变化及核心
(一)培养学员数据分析应用场景搭建的能力
新课程主要通过数据分析决策能力的培养形成场景式教学,从数据场景——企业决策——场景分析——数据获取——数据处理分析——场景应用来完成数据价值的挖掘,回归数据的本质。

 

(二)打通大数据技术瓶颈,结合不断优化的datahoop数据分析平台,真正实现数据分析“术”“器”相融(注:术,数据分析技术和模型方法;器,数据分析工具)
以业务问题为导向,还原数据分析的真实工作环境,高效打通数据决策的核心症结,着力使我们的分析师掌握分析精髓,同时熟练使用分布式计算平台,在对业务场景的深刻理解之上,熟练操作数据分析的全流程,从而建立模型,揭示市场规律,寻找运营突破。

 

(三)新课程体系对原有战略管理分析进行适应性调整
战略是企业灵魂,战略分析在数据分析中有举足轻重的作用,但由于数据战略的前瞻性很强,使得落地效果不够明显,鉴于此,我们对课程体系数据战略部分进行了场景式分解,不同应用场景对应相应的战略规划和决策。

 

(四)文本数据分析首次引入课程
大数据背景下,非结构化数据分析越来越显出其重要性,因此课程引入了文本分析挖掘,“文本分析”通过分析海量的非结构性的文本(信息)数据,得出的不仅是关于“是什么”的描述性分析,更多的回答了“为什么”,即目标用户购买和使用产品的潜在动机/真实需求。

 

(五)课程场景选取通用式+多样式案例背景,以满足不同行业学员业务需求

 

场景案例节选

(六)根据数据分析应用程度对课程做新的细分
1、产品数据分析
本次课程在产品分析中,首先从产品定位和产品设计出发去分析企业应该怎么对产品进行定位和设计。产品定位会从目标市场定位、产品需求定位、产品测试定位、差异化价值点定位以及营销组合定位五个方面对产品定位进行分析,结合相应的数据分析方法,给出产品定位的客观和实用的解决方案。

 

产品数据分析

 

2、客户数据分析
新课程对客户分析从客户识别和获取、到客户细分和客户画像,最后到精准营销,把客户数据分析的模型和方法贯穿在其中。引入了聚类分析、回归分析、决策树等多种方法进行客户的细分和客户画像分析,对客户的价值、客户的生命周期、客户的忠诚度和满意度以及客户留存都进行了详细的介绍和分析,并且把这些客户分析方面都嵌入到企业真实的经营场景中去分析,从而找到解决方案。

 

3、供应链分析
(1)采购-供应商选择、询价
现代的供应链已经变得越来越复杂:产品的多样性越来越高,市场的波动性越来越强,外部因素对供应链的扰动也越来越多。这使得企业很难有效地将有限的资源在供应链中合理地分配。大数据分析方法能帮助采购部门更广泛地参与到企业整体战略的制定,以及跨部门之间的产品开发、质量控制、风险管理中去。
(2)生产-需求预测
需求预测是整个供应链的源头,整个市场需求波动的晴雨表,销售预测的灵敏与否直接关系到库存策略,生产安排以及对终端客户的订单交付率,产品的缺货和脱销将给企业带来巨大损失。新课程通过有效的定性和定量的预测分析手段和模型并结合历史需求数据和安全库存水平综合指定精确的需求预测计划。
(3)营销-客户分析
新课程对客户进行多维度地分析,从用户的地域、性别、年龄等人文属性建立分析维度;对客户过去是否有点击,是否有购买,购买的产品价值,购买的频率,最近一次什么时候购买等属性进行量化,产生客户价值的评分,把客户分出价值的高低;对购买过商品客户的购买记录,以及点击过的商品记录进行分析,预测客户的兴趣点。
(4)配送-物流选址、配送路线、仓储位置
物流中心选址问题要求物流企业在充分考虑到自身的经营特点、商品特点和交通状况等因素的基础上,使配送成本和匿定成本等之和达到最小。针对这一问题,利用大数据分析方法来解决。
配送线路的优化影响着物流企业的配送效率和配送成本。运用大数据来分析商品的特性和规格、客户的不同需求(时间和金钱)等问题,从而用最快的速度对这些影响配送计划的因素做出反映(比如选择哪种运输方案、哪种运输线路等),制定最合理的配送线路。
合理的安排商品储存位置对于仓库利用率和搬运分拣的效率有着极为重要的意义。对于商品数量多、出货频率快的物流中心,储位优化就意味着工作效率和效益。哪些货物放在一起可以提高分拣率,哪些货物储存的时间较短,都可以通过大数据分析方法给出商品数据间的相互关系来合理的安排仓库位置。

 

4、投资
实业投资从企业的收益和风险两个方面展开分析,企业收益分析主要通过现金流量表分析实际投资项目的盈利情况,从而帮助企业进行投资决策。企业投资风险分析是从盈亏平衡分析、敏感性分析和概率分析三个方面分析企业的风险,计算风险收益,帮助企业做好投资决策。

 

二、远程课程全面更新,并与面授紧密互通
CPDA系列课程包含面授与远程课程,二者相辅相成。由于数据应用的发展速度很快,为了培养合格的CPDA数据分析师,新知识新技术会不断在课程中引入并更新,同时为保障不同基础的学生都能得到较好的学习效果,因此在远程课程设计上增加了课前预习、实操课程、选学课程、实践延伸等模块。现将学习方法进行以下说明:

 

(一)CPDA远程学习框架介绍
课前预习 预习课程是保证基础偏弱的学生能够跟上面授进度、保障面授学习效果而设。其中数据分析基础部分只提供远程学习,面授课程不重复讲解。
实操课程 实操课程是将操作过程以屏幕录制的形式给学员提供,以方便学员练习和复习。其中SQL与NOSQL只提供远程学习,面授课程不重复讲解。
选学 根据分析工具难易程度不同,课程分别引入了Excel、SPSS、R等版本的基础操作,学员根据自身需求进行选学。
实践延伸 应用场景部分提供相应的电子书籍和案例分析,以供学员深化理论和实践结合。
任务点 除选学课程外,其他课程设置相应任务点,只有完成任务,才能解锁下一课程。后续课程更新均设有任务点,只有将更新课程学习任务完成,才能解锁更新课程后的课程。
话题讨论 学员根据学习过程中产生的问题可自建话题,全体CPDA学员可参与话题讨论。

 

(二)新、老学员远程学习规则
所有开新课的地区进入远程学习中心学习新的内容;凡远程学习期限在有效期的学员,在学习旧远程学习中心的内容时同时开通新的远程学习内容,新、旧课程并行至2017年12月31日,自2018年1月1日起,全部开通新远程学习,关闭旧课远程学习;远程学习到期的学员,可联系中数委客服处续费开通学习卡。

 

三、全新CPDA教材同步引入
六大行业数据分析专家强强联手打造新版教材

CPDA教材

四、关于考试解读

(一)考试科目
新课启动新考试,考试科目、方式不变,依然是上午《理论知识》考试,考试时间调整为90分钟;下午两门笔试,笔试科目调整为《数据分析算法》和《数据分析应用》,考试时间分别为120分钟。

 

(二)新、旧考试并轨规则
1、凡2017年6月-7月28日前开班的地区,学员将统一参加7月29日的新课试考;未参加试考的学员可以参加9月以后的全国统考。
2、2017年9月和12的两次全国统考,上新课的学员全部参加新考试,旧课的学员可根据自身情况自行选择参加新考试还是旧考试。
3、凡在有效学习期内未取得证书的旧课学习者,在2017年9月和12月两次考试中将以旧试卷考试,两次考试仍未通过者,在2018年之后的所有考试中将全面参加新课考试体系。
4、其它考试规则仍按照数据分析师考试管理办法进行。