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
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。
营销数据分析与SPSS挖掘
陈则老师的《营销数据分析与SPSS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。
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。
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
数据挖掘与复购：从“沉睡客户”到“二次开发”
主讲：赖江老师【课程背景】在寿险行业竞争日趋激烈的当下，新客户获取成本持续攀升，老客户二次开发与复购已成为业绩增长的核心突破口。但多数寿险销售人员在老客户经营中常陷入两大困境：一是“无的放矢”，不了解老客户现有保单结构，不清楚其潜在需求，导致推荐产品与客户需求错位；二是“低效维护”，投入大量时间精力维护客户关系，却因缺乏精准需求锚点，难以转化为实际业绩。如今AI技术的成熟应用，为老客户数据挖掘与复
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；
数据处理、挖掘及分析-原来Excel可以这样玩
针对学员：所有对Excel有需求的学员，且日常有使用过Excel【课前：用心对待每一波学员】针对每一家公司，每一波学员，每一次课程，做课前水平调研分析。针对每一次课程做到完全定制化，让课程更加落地【课中：以案例作为样本，而不是功能】学员最伤的问题：功能都可以搜索网络，但是一旦遇到复杂问题就不知道该怎么做。课程讲解方式是以案例作为呈现，目标是更有情景化【课后：有视频训练营和微信公众账号进行回忆】针对
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
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
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