Python人工智能：机器学习与数据挖掘建模实战
尹传亮老师的《Python人工智能：机器学习与数据挖掘建模实战》课程，围绕基本概念、机器学习基础、经典机器学习算法等核心模块展开，系统梳理数据分析思维与工具、机器学习与数据挖掘建模、Python开发与爬虫实战、大数据平台架构与数据建模、数字化商业模式与产品策略及大语言模型应用的方法体系，帮助企业构建从数据到洞察、从模型到业务价值的能力体系。
数据挖掘
基于用户洞察和数据挖掘的数字化营销管理
课程背景：任何企业参与市场竞争都离不开三大因素：产品、渠道和团队。而将这三者串联起来的，就是一家企业最直接的使命——销售！而销售的关键就是营销团队的辅导、管理和激励。本课程精炼了培训老师亲自创业打拼的体会、长期管理咨询的积累，集中了20 余年的经营管理最佳实践和教育训练独到经验，为诸多企业内训和大学高端培训班必选课程，为企业提供最新最有效的数字化营销管理的解决方案！授课老师是王者高尔夫总裁商学院创
SPSS统计分析与数据挖掘
陈则老师的《SPSS统计分析与数据挖掘》课程，聚焦SPSS分析方向，系统讲解Excel、Power BI、SPSS、Python等数据分析与AI办公工具，帮助学员掌握数据处理、可视化与智能分析方法，切实提升职场效率与业务决策能力。
大数据时代的银行精准营销和数据挖掘
第一章节 大数据时代的银行营销概述1、什么是大数据及作用2、银行大数据的价值及应用场景3、银行大数据营销发展趋势4、银行有哪些数据▪ 直接反映偿债能力的数据▪ 间接反映偿债能力的数据▪ 统计结果分析数据5、大数据营销实例▪ 基于身份证来挖掘客户价值▪ 基于营业执照来进行客户营销分析6、唐老师分享大数据营销分析原则第二章节 银行精准营销的机遇1、大数据精准营销给银行的价值2、大数据分析在
客群经营决策利器-金融业务人工智能应用场景
金融机构亟需通过数据挖掘技术实现精细化运营、风险可控化与业务创新化。然而，多数机构仍受限于数据资产碎片化、分析能力滞后、技术与业务脱节等问题，导致决策效率低下、客户流失率攀升、合规成本高企。如何解决金融机构的核心痛点，包括：因客户交易、征信、行为等多源数据分散在核心系统、第三方平台及线下渠道，形成“数据烟囱”造成的数据整合难题；
银行金融数据挖掘与商业分析
曲融 博士 全面掌握金融科技的生态环境 全面理解金融科技基础设施体系 深入理解云上银行的智能风控与智能营销 深入理解 云上银行的数据分布式架构体系【课程对象】银行高管、企业高管、银行部门负责人、银行战略研究负责人，银行科技条线负责人，银行科技条线工作人员【课程特色】实战派风格、针对性强、追求“落地”文化【课程时长】6-12小时【课程大纲】
通信行业大数据分析与挖掘技术培训
陈则老师的《通信行业大数据分析与挖掘技术培训》课程，聚焦数据分析方向，系统讲解Excel、Power BI、SPSS、Python等数据分析与AI办公工具，帮助学员掌握数据处理、可视化与智能分析方法，切实提升职场效率与业务决策能力。
金融行业大数据分析与挖掘综合能力提升
【课程目标】本课程为主要面向金融行业，提升业务部门的数据分析综合能力提升，主要使用统计分析方法，解决业务问题。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。本课程覆盖了如下内容：1、数据分析基础，数据分析过程2、数据分析
数据建模、数据可视化与大数据及数据挖掘
培训对象：数据管理（总监、经理、主管）、业务管理人员、数字化转型部门、产品及运营中心管理人员、技术中心管理人员等；课程时间：1天 （6小时）课程背景：本课程主要在当前数据驱动决策的宏观趋势下，旨在解决学员如何运用数据建模、数据可视化和大数据挖掘技术，提升数据处理、分析和应用能力。课程将系统介绍相关理论和方法，并结合实际案例，帮助学员全面提升数据科学领域的认知和实践能力。课程收益：▪学习
Python数据分析与挖掘实战
【课程特色】1、针对零基础开发、运维、运营等人员，本课程从Python数据分析基本知识、基础概念和基本技能讲起，涵盖Python数据挖掘流程、Python数据挖掘算法、Python数据表现能力到分析应用实战。通过知识讲解、课堂练习、技巧培养、实操验证和案例分析，由浅入深、由易到难、由理论到实践、由方法到案例，层层递进，课程回归到以学员能力提升为目标中来，内容注重基础教学、案例分析与经验传授，并结合
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