江苏邮政数据分析实战培训
浏览：238次 作者：小编1. 培训背景
随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来，邮政行业面临着前所未有的机遇与挑战。为了更好地适应市场需求，提升业务效率与服务质量，加强数据分析能力成为邮政系统转型升级的关键。为此，江苏邮政某局于10月8日组织了一场以“数据分析实战”为主题的培训活动。旨在提升各级管理人员和业务骨干的数据分析能力，推动邮政业务智能化、精准化发展，共有30余名省内各分公司技术骨干参与了此次培训。
2. 培训大纲
日程 | 时间 | 培训大纲 |
第一天： 数据挖掘基础 与流程 | 上午 (09:00 - 12:00) | 09:00-09:15 开场与介绍 - 讲师自我介绍 - 参与者介绍 - 培训目的与预期成果 |
09:15-10:00 数据挖掘概述 - 快速介绍数据挖掘定义及其跨行业应用实例 | ||
10:00-10:30 物流案例分析 - 场景：一家物流公司需要优化其配送路线。 - 分析：介绍数据挖掘如何帮助识别优化机会。 - 工具：使用Python进行数据探索。 - 算法：使用聚类算法识别配送模式。 | ||
10:30-11:00 数据预处理 - 数据质量的重要性、缺失值处理、异常值检测 | ||
11:00-12:00 数据探索性分析 - 统计描述、数据可视化 - 场景：使用Python进行数据探索。 | ||
下午 (13:30 - 16:30) | 13:30-14:30 模型构建实战 - 场景：使用Python进行物流公司需求预测模型构建。 - 分析：实战演练：模型训练与评估。 - 算法：使用决策树算法预测未来需求。 | |
14:30-15:00 SPSS入门 - SPSS界面介绍、数据导入与管理、基本操作 | ||
15:00-16:30 SPSS实战操作 - 场景：使用SPSS进行物流数据的探索性分析。 - 分析：实战演练：数据可视化与统计描述。 | ||
第二天： 数据模型与工具 | 上午 (09:00 - 12:00) | 09:00-09:30 零售案例分析 - 场景：一家零售公司希望通过顾客购买行为数据优化库存管理。 - 分析：介绍如何通过数据分析来预测产品需求。 - 工具：使用Python进行数据建模。 - 算法：使用随机森林算法预测产品需求。 |
09:30-10:00 模型选择与评估 - 模型选择标准、交叉验证方法、模型评估指标 | ||
10:00-11:00 模型评估案例分析 - 场景：零售公司数据建模案例。 - 分析：实战演练：模型选择与评估。 - 算法：使用随机森林算法预测产品需求。 | ||
11:00-12:00 Python进阶 - Python高级功能、数据处理与建模技巧 | ||
下午 (13:30 - 16:30)
| 13:30-14:30 模型构建实战 - 场景：使用Python进行零售公司产品需求预测模型构建。 - 分析：实战演练：模型训练与评估。 - 算法：使用神经网络算法预测产品需求。 | |
14:30-15:00 小组讨论与总结 - 小组讨论：模型选择与评估的关键因素 - 当日知识点回顾与总结 | ||
15:00-16:30 结果解读与业务转化 - 场景：如何将零售产品需求预测结果转化为实际的库存管理策略。 - 分析：讨论如何将分析结果转化为业务建议。 | ||
第三天： 案例分析与实战 | 上午 (09:00 - 12:00)
| 09:00-10:00 医疗案例分析 - 场景：医疗行业如何利用数据分析改善患者护理质量。 - 分析：介绍如何通过分析患者数据来优化治疗方案。 - 工具：使用Python进行数据分析。 - 算法：使用支持向量机算法预测疾病复发率。 |
10:00-11:00 结果解读与业务转化 - 场景：如何将医疗数据分析结果转化为实际的治疗计划。 - 分析：讨论如何将分析结果转化为业务建议。 - 多行业案例分析 - 分析不同行业的数据挖掘案例，包括但不限于教育、能源、制造业等。 | ||
11:00-12:00 汽车保险案例分析 - 场景：保险行业如何利用数据分析预测客户是否对保险感兴趣。 - 分析：介绍如何通过分析数据来制定沟通策略，接触客户，并优化其商业模式和收入。 - 工具：使用Python进行数据分析。 - 算法：KNN算法，Logistic回归，决策树，随机森林，LightGBM | ||
下午 (13:30 - 17:30)
| 13:30-16:30 银行案例分析 - 场景：银行行业如何利用数据构建出客户画像，为精准营销和服务提供支持。 - 分析：介绍如何通过训练预测模型，可以预测客户未来认购产品的可能性，提供更加精准的产品推荐和服务，提高客户满意度和忠诚度。 - 工具：使用Python进行数据分析。 - 算法：KNN算法，Logistic回归，决策树，随机森林，GaussianNB | |
16:30-17:30 结果解读与业务转化 - 实战演练：撰写分析报告 - 小组讨论：如何更好地将结果转化为行动 |
3. 讲师简历
翁志雄老师
中国信息化培训中心JAVA及数据分析挖掘专家，国家信息技术紧缺人才培养工程授权讲师，中培特聘专家。十几年的IT领域相关技术研究和项目开发工作，对java、java EE、android、H5、C++、C#、Python、GO语言、大数据、数据分析挖掘有比较深入的理解和应用。拥有多年的教学和培训经历，授课过程理论与实践并重，深入浅出，为学员实现通过培训提升能力及通过考试等目标提供了很多帮助。
技术栈
1、熟练掌握android 开发，有大型复杂产品的架构经历，antlr开发android代码检测功能；
2、在总体技术规划、架构方案设计、重难点攻关、性能优化等方面有较丰富的实践经验；
3、擅长音视频、视频会议、IM 、在线办公、SDK 、工具应用、物联网、社交等业务领域；
4、熟练后端开发技术：Springboot,SpringCloudAlibaba，antlr开发java，前端代码检测功能；
5、熟练前端开发技术：nodejs，html+CSS+HTML，niginx部署，vue+elementUI；
6、精通各种poi-tl,easy-excel技术，为多家检测公司提供数据报告导出功能支持，如：管道CCTV（闭路电视系统）检测报告；
7、熟练掌握数据建模，数据仓库、大数据平台；
8、熟悉大数据仓库，数据中台开发技术：Hadoop,Spark,Hive,QuickBI/FineBI；
9、熟悉Antlr开始技术，为数据治现模块开发基于sql的语言法分析器，分析中台数据血缘关系，使用neo4j可视化；
10、熟悉人工智能计算机视觉图像检测，熟悉神经卷积模型，常用tensorflow,yolov5；
11、熟悉自然语言处理NPL，常用tensorflow。
4. 培训过程
在培训过程中，翁老师不仅注重理论知识的讲解，还积极与学员们进行互动。每当讲到重点或难点时，老师都会停下来，询问学员们的理解情况，并鼓励学员们提出自己的见解和疑问。学员们也不负众望，纷纷举手发言，与讲师进行深入的交流和讨论。这种互动热烈的课堂氛围，不仅让学员们更好地掌握了知识，还激发了他们的学习热情和思考能力。
在实操演练环节，学员利用Python进行模型训练与评估，并使用SPSS进行数据可视化与统计描述。
小组讨论时，大家各抒己见，共同探讨如何更好地将结果转化为行动，展现了良好的团队协作精神。
翁老师还在群内为学员分享了众多经典案例及实用工具，使学员对数据分析有了更深刻的认识及理解。
此外，培训间隙还组织了轻松的茶歇交流，加深了学员之间的友谊。
5. 培训收益
- 参与者将能够独立完成从数据收集到结果解释的整个数据挖掘过程。
- 提升参与者对业务问题的理解能力，能够有效地运用数据分析手段支持决策。
- 增强团队的数据驱动文化，促进更高效的数据利用。
- 提高参与者的专业技能和个人竞争力。
6. 培训展望
- 长期来看，参与者能够成为公司内部的数据分析专家，为业务发展提供有力的支持。
- 培训后可设立定期的数据分析交流会议，分享最佳实践和最新技术进展。
- 为高级数据分析项目建立人才储备池，进一步推动公司的数字化转型。
7. 培训总结
通过本次培训，我们可以看到学员们在培训过程中不仅掌握了数据分析与数据挖掘的基本技能和工具，还学会了如何将这些技能应用于实际工作中解决邮政业务中的实际问题。同时，他们还增强了团队协作和沟通能力以及解决问题的能力。这些宝贵的经验和收获将为他们日后的工作打下坚实的基础。
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