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大數據建模應用實戰

【課程編號】:NX20910

【課程名稱】:

大數據建模應用實戰

【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:研發管理培訓

【培訓課時】:2-3天,6小時/天

【課程關鍵字】:大數據建模培訓

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咨詢電話:027-5111 9925 , 027-5111 9926手機:18971071887郵箱:

【課程目標】

本課程專注于大數據建模課程,面向數據分析部等專門負責數據分析與建模的人士。主要內容包括數據建模的過程和步驟,以及建模涉及到的分析方法、分析模型,以及模型優化等。

本課程從實際的業務需求出發,對數據分析及數據挖掘技術進行了全面的介紹,通過大量的操作演練,幫助學員掌握數據分析和數據挖掘的思路、方法、工具,從大量的企業經營數據中進行分析,發現業務運作規律,進行客戶洞察,挖掘客戶行為特點,消費行為,實現精準營銷,幫助運營團隊深入理解業務運作,以達到提升學員的數據綜合分析能力,支撐運營決策的目的。

通過本課程的學習,達到如下目的:

1、掌握數據建模的基本過程和步驟。

2、掌握數據建模前的屬性篩選的系統方法,為建模打下基礎。

3、掌握常用的數值預測模型,包括回歸預測和時序預測,以及其適用場景。

4、掌握常用的分類預測模型,包括邏輯回歸、決策樹、神經網絡、判別分析等等,以及分類模型的優化。

5、掌握數據挖掘常用的專題模型。

【授課對象】

業務支撐、網絡中心、IT系統部、數據分析部等對業務數據分析有較高要求的相關專業人員。

【學員要求】

1、每個學員自備一臺便攜機(必須)。

2、便攜機中事先安裝好Office Excel 2013版本及以上。

3、便攜機中事先安裝好IBM SPSS Statistics v24版本以上軟件。

注:講師可以提供試用版本軟件及分析數據源。

【授課方式】

基礎知識精講 + 案例演練 + 實際業務問題分析 + SPSS實際操作

本課程突出數據挖掘的實際應用,結合行業的典型應用特點,從實際問題入手,引出相關知識,進行大數據的收集與處理;探索數據之間的規律及關聯性,幫助學員掌握系統的數據預處理方法;介紹常用的模型,訓練模型,并優化模型,以達到最優分析結果。

【課程大綱】

第一部分:數據建模基本過程

1、預測建模六步法

選擇模型:基于業務選擇恰當的數據模型

屬性篩選:選擇對目標變量有顯著影響的屬性來建模

訓練模型:采用合適的算法對模型進行訓練,尋找到最合適的模型參數

評估模型:進行評估模型的質量,判斷模型是否可用

優化模型:如果評估結果不理想,則需要對模型進行優化

應用模型:如果評估結果滿足要求,則可應用模型于業務場景

2、數據挖掘常用的模型

數值預測模型:回歸預測、時序預測等

分類預測模型:邏輯回歸、決策樹、神經網絡、支持向量機等

市場細分:聚類、RFM、PCA等

產品推薦:關聯分析、協同過濾等

產品優化:回歸、隨機效用等

產品定價:定價策略/最優定價等

3、屬性篩選/特征選擇/變量降維

基于變量本身特征

基于相關性判斷

因子合并(PCA等)

IV值篩選(評分卡使用)

基于信息增益判斷(決策樹使用)

4、模型評估

模型質量評估指標:R^2、正確率/查全率/查準率/特異性等

預測值評估指標:MAD、MSE/RMSE、MAPE、概率等

模型評估方法:留出法、K拆交叉驗證、自助法等

其它評估:過擬合評估

5、模型優化

優化模型:選擇新模型/修改模型

優化數據:新增顯著自變量

優化公式:采用新的計算公式

6、模型實現算法(暫略)

7、好模型是優化出來的

案例:通信客戶流失分析及預警模型

第二部分:屬性篩選方法

問題:如何選擇合適的屬性來進行建模預測?

比如:價格是否可用于產品銷量的預測?套餐的合理性是否會影響客戶流失?在欺詐風險中有哪些數據會有異常表現?

1、屬性篩選/變量降維的常用方法

基于變量本身特征來選擇屬性

基于數據間的相關性來選擇屬性

基于因子合并(如PCA分析)實現變量的合并

利用IV值篩選

基于信息增益來選擇屬性

2、相關分析(衡量變量間的線性相關性)

問題:這兩個屬性是否會相互影響?影響程度大嗎?

相關分析簡介

相關分析的三個種類

簡單相關分析

偏相關分析

距離相關分析

相關系數的三種計算公式

Pearson相關系數

Spearman相關系數

Kendall相關系數

相關分析的假設檢驗

相關分析的四個基本步驟

演練:體重與腰圍的關系

演練:營銷費用會影響銷售額嗎

演練:哪些因素與汽車銷量有相關性

演練:通信費用與開通月數的相關分析

偏相關分析

偏相關原理:排除不可控因素后的兩變量的相關性

偏相關系數的計算公式

偏相關分析的適用場景

距離相關分析

3、方差分析(衡量類別變量與數據變量的相關性)

問題:哪些才是影響銷量的關鍵因素?

方差分析的應用場景

方差分析的三個種類

單因素方差分析

多因素方差分析

協方差分析

方差分析的原理

方差分析的四個步驟

解讀方差分析結果的兩個要點

演練:終端擺放位置與終端銷量有關嗎

演練:開通月數對客戶流失的影響分析

演練:客戶學歷對消費水平的影響分析

演練:廣告和價格是影響終端銷量的關鍵因素嗎

演練:營業員的性別、技能級別對產品銷量有影響嗎

演練:尋找影響產品銷量的關鍵因素

多因素方差分析原理

多因素方差分析的作用

多因素方差結果的解讀

演練:廣告形式、地區對銷量的影響因素分析(多因素)

協方差分析原理

協方差分析的適用場景

演練:飼料對生豬體重的影響分析(協方差分析)

4、列聯分析/卡方檢驗(兩類別變量的相關性分析)

交叉表與列聯表

卡方檢驗的原理

卡方檢驗的幾個計算公式

列聯表分析的適用場景

案例:套餐類型對客戶流失的影響分析

案例:學歷對業務套餐偏好的影響分析

案例:行業/規模對風控的影響分析

5、相關性分析各種方法的適用場景

6、主成份分析(PCA)

因子分析的原理

因子個數如何選擇

如何解讀因子含義

案例:提取影響電信客戶流失的主成分分析

第三部分:回歸預測模型篇

問題:如何預測產品的銷量/銷售金額?如果產品跟隨季節性變動,該如何預測?新產品上市,如果評估銷量上限及銷售增速?

1、常用的數值預測模型

回歸預測

時序預測

2、回歸預測/回歸分析

問題:如何預測未來的銷售量(定量分析)?

回歸分析的基本原理和應用場景

回歸分析的種類(一元/多元、線性/曲線)

得到回歸方程的四種常用方法

Excel函數

散點圖+趨勢線

線性回歸工具

規范求解

線性回歸分析的五個步驟

回歸方程結果的解讀要點

評估回歸模型質量的常用指標

評估預測值的準確度的常用指標

演練:散點圖找推廣費用與銷售額的關系(一元線性回歸)

演練:推廣費用、辦公費用與銷售額的關系(多元線性回歸)

演練:讓你的營銷費用預算更準確

演練:如何選擇最佳的回歸預測模型(曲線回歸)

帶分類變量的回歸預測

演練:汽車季度銷量預測

演練:工齡、性別與終端銷量的關系

演練:如何評估銷售目標與資源配置(營業廳)

3、自動篩選不顯著自變量

第四部分:回歸預測模型優化篇

1、回歸分析的基本原理

三個基本概念:總變差、回歸變差、剩余變差

方程的顯著性檢驗:是否可以做回歸分析?

因素的顯著性檢驗:自變量是否可用?

擬合優度檢驗:回歸模型的質量評估?

理解標準誤差的含義:預測的準確性?

2、回歸模型優化思路:尋找最佳回歸擬合線

如何處理預測離群值(剔除離群值)

如何剔除非顯著因素(剔除不顯著因素)

如何進行非線性關系檢驗(增加非線性自變量)

如何進行相互作用檢驗(增加相互作用自變量)

如何進行多重共線性檢驗(剔除共線性自變量)

如何檢驗誤差項(修改因變量)

如何判斷模型過擬合(模型過擬合判斷)

案例:模型優化案例

3、規劃求解工具簡介

4、自定義回歸模型(如何利用規劃求解進行自定義模型)

案例:如何對餐廳客流量進行建模及模型優化

5、好模型都是優化出來的

第五部分:時序預測模型

問題:無法找到影響因素,無法回歸建模,怎么辦?隨著業務受季節性因素影響,未來的銷量如何預測?

1、時序序列簡介

2、時序分析的原理及應用場景

3、常見時序預測模型

1、評估預測值的準確度指標

平均絕對誤差MAD

均方差MSE/RMSE

平均誤差率MAPE

4、移動平均

應用場景及原理

移動平均種類

一次移動平均

二次移動平均

加權移動平均

移動平均比率法

移動平均關鍵問題

最佳期數N的選擇原則

最優權重系數的選取原則

演練:平板電腦銷量預測及評估

演練:快銷產品季節銷量預測及評估

5、指數平滑

應用場景及原理

最優平滑系數的選取原則

指數平滑種類

一次指數平滑

二次指數平滑(Brown線性、Holt線性、Holt指數、阻尼線性、阻尼指數)

三次指數平滑

演練:煤炭產量預測

演練:航空旅客量預測及評估

6、溫特期季節性預測模型

適用場景及原理

Holt-Winters加法模型

Holt-Winters乘法模型

演練:汽車銷量預測及評估

7、回歸季節預測模型

季節性回歸模型的參數

基于時期t的相加模型

基于時期t的相乘模型

怎樣解讀模型的含義

案例:美國航空旅客里程的季節性趨勢分析

8、新產品預測模型與S曲線

新產品累計銷量的S曲線模型

如何評估銷量增長的上限以及拐點

珀爾曲線與龔鉑茲曲線

案例:如何預測產品的銷售增長拐點,以及銷量上限

演戲:預測IPad產品的銷量

第六部分:分類預測模型

問題:如何評估客戶購買產品的可能性?或者說,影響客戶購買意向的產品關鍵特性是什么?

1、分類預測模型概述

2、常見分類預測模型

3、評估分類模型的常用指標

正確率、查全率/查準率、特異性等

4、邏輯回歸分析模型(LR)

問題:如果評估用戶是否購買產品的概率?

邏輯回歸模型原理及適用場景

邏輯回歸的種類

二項邏輯回歸

多項邏輯回歸

如何解讀邏輯回歸方程

帶分類自變量的邏輯回歸分析

多項邏輯回歸

案例:如何評估用戶是否會購買某產品(二項邏輯回歸)

案例:多品牌選擇模型分析(多項邏輯回歸)

5、決策樹分類(DT)

問題:如何提取客戶流失者、拖欠貨款者的特征?如何預測其流失的概率?

決策樹分類的原理

決策樹的三個關鍵問題

如何選擇最佳屬性來構建節點

如何分裂變量

如何修剪決策樹

選擇最優屬性

熵、基尼索引、分類錯誤

屬性劃分增益

如何分裂變量

多元劃分與二元劃分

連續變量離散化(最優劃分點)

修剪決策樹

剪枝原則

預剪枝與后剪枝

構建決策樹的四個算法

C5.0、CHAID、CART、QUEST

各種算法的比較

如何選擇最優分類模型?

案例:識別銀行欠貨風險,提取欠貨者的特征

案例:客戶流失預警與客戶挽留模型

6、人工神經網絡(ANN)

神經網絡概述

神經網絡基本原理

神經網絡的結構

神經網絡的建立步驟

神經網絡的關鍵問題

BP反向傳播網絡(MLP)

徑向基網絡(RBF)

案例:評估銀行用戶拖欠貨款的概率

7、判別分析(DA)

判別分析原理

距離判別法

典型判別法

貝葉斯判別法

案例:MBA學生錄取判別分析

案例:上市公司類別評估

8、最近鄰分類(KNN)

基本原理

關鍵問題

9、貝葉斯分類(NBN)

貝葉斯分類原理

計算類別屬性的條件概率

估計連續屬性的條件概率

貝葉斯網絡種類:TAN/馬爾科夫毯

預測分類概率(計算概率)

案例:評估銀行用戶拖欠貨款的概率

第七部分:分類模型優化篇(集成方法)

1、集成方法的基本原理:利用弱分類器構建強分類模型

選取多個數據集,構建多個弱分類器

多個弱分類器投票決定

2、集成方法/元算法的種類

Bagging算法

Boosting算法

3、Bagging原理

如何選擇數據集

如何進行投票

隨機森林

4、Boosting的原理

AdaBoost算法流程

樣本選擇權重計算公式

分類器投票權重計算公式

第八部分:銀行信用評分卡模型

1、信用評分卡模型簡介

2、評分卡的關鍵問題

3、信用評分卡建立過程

篩選重要屬性

數據集轉化

建立分類模型

計算屬性分值

確定審批閾值

4、篩選重要屬性

屬性分段

基本概念:WOE、IV

屬性重要性評估

5、數據集轉化

連續屬性最優分段

計算屬性取值的WOE

6、建立分類模型

訓練邏輯回歸模型

評估模型

得到字段系數

7、計算屬性分值

計算補償與刻度值

計算各字段得分

生成評分卡

8、確定審批閾值

畫K-S曲線

計算K-S值

獲取最優閾值

結束:課程總結與問題答疑。

傅老師

華為系大數據專家

計算機軟件與理論碩士研究生(研究方向:數據挖掘、搜索引擎)。在華為工作十年,五項國家專利,在華為工作期間獲得華為數項獎項,曾在英國、日本、荷蘭和比利時等海外市場做項目,對大數據有深入的研究。

傅老師專注于大數據分析與挖掘、機器學習等應用技術,以及大數據系統部署解決方案。旨在將大數據的數據分析、數據挖掘、數據建模應用于行業及商業領域,解決行業實際的問題。

1、讓決策更科學:將大數據應用于運營決策,用大數據探索領域發展規律和行業發展趨勢,有效分析用戶需求,并預測用戶行為,最終實現市場變化預測,提升企業科學決策能力。

2、讓管理更高效:將大數據應用于企業管理,用大數據呈現企業整體運營情況,診斷企業管理問題和風險,全面理解組織、產品、人員、營銷、財務等要素間的相關性,實現企業資源的最優化配置,提升企業管理效率。

3、讓營銷更精準:將大數據應用于市場營銷,解決營銷中的用戶群細分和品牌定位,客戶價值評估,產品設計優化,產品最優定價等實際問題,實現精準營銷和精準推薦,以最小的營銷成本實現最大化的營銷效果。

傅老師目前致力于將大數據技術應用于通信、金融、航空、電商、互聯網、政府等領域。傅老師的課程最大特色:實戰性強!“圍繞業務問題+搭建分析框架+運用分析方法+建立分析模型+熟悉分析工具+形成業務策略”。以商業問題為起點,基于實際的業務應用場景(明確目的),搭建全面系統的業務框架和分析維度(分析思路),選擇最合適的方法(分析方法),深入淺出的理論講解(分析模型),使用簡單實用的工具操作(分析工具),對分析結果進行有效的解讀(數據可視化),最終形成具體的業務建議,實現業務分析/數據分析的閉環。

應用類:

《大數據分析與數據挖掘綜合能力提升實戰》

《“數”說營銷----大數據營銷實戰與沙盤》

《市場營銷大數據分析實戰培訓》

《大數據建模與模型優化實戰培訓》

《大數據分析與挖掘之SPSS工具入門與提高》

《金融行業風險預測模型實戰培訓》

理論/認知/戰略類:

《大數據產業現狀及應用創新》

《大數據思維與應用創新》

《大數據時代的精準營銷》

技術類:

《Hadoop大數據解決方案開發技術基礎培訓》

《Python開發基礎實戰》

《大數據分析與挖掘之Python開發實戰》

《Python機器學習算法原理及優化實現》

服務客戶:

傅老師曾提供過培訓咨詢服務的客戶遍及通信、金融、交通、制造、政府等行業,包括華為、富士康、平安集團、中國銀行、招商銀行、光大銀行、中信銀行、交通銀行、廣電銀通、西部航空、海南航空、中國移動、中國聯通、中國電信、西部航空、安能物流、廣州地鐵、富維江森、東風日產、神南礦業、公交集團、廣州稅務、良品鋪子等單位和公司。

金融行業培訓客戶:

中國銀行:《大數據變革與商業模式創新》《大數據時代的精準營銷》

廣發銀行:《大數據下的精準營銷實戰》四期

中信銀行:《大數據分析與挖掘綜合能力提升實戰》叁期

交通銀行:《大數據時代的精準營銷》

安信證券:《大數據時代下的金融發展》

平安集團:《大數據思維與應用創新》

平安產險:《大數據分析綜合能力提升》

平安壽險:《大數據分析與應用實戰》

平安銀行:《大數據思維與應用創新》

農業銀行:《Python大數據分析與挖掘》叁期

建設銀行:《大數據思維與應用創新》兩期

光大銀行:《大數據分析與數據挖掘應用實戰》四期

招商銀行:《“數”說營銷----大數據營銷實戰與沙盤》四期

杭州銀貨通科技:《大數據產業發展及應用創新》

廣電銀通:《大數據綜合能力提升》

平安普惠金融:《Hadoop解決方案技術培訓》

浦發銀行:《大數據精準營銷》

金融壹帳通:《大數據分析與挖掘綜合能力提升實戰》

中金所:《大數據思維與應用創新》

……

通信行業培訓客戶:

聯通研究院:《大數據預測建模優化》

廣州電信:《大數據時代的精準營銷》兩期

北京電信:《大數據分析綜合能力提升》

香港電信:《大數據精準營銷實戰》

上海電信:《渠道大數據分析與挖掘思路及方法》兩期

河北電信:《數據化運營下的大數據分析綜合能力提升實戰》

南京電信:《大數據視圖支撐精準化營銷》

佛山電信:《數據挖掘技術及其應用培訓》

泉州電信:《大數據挖掘、信息分析及應用培訓》

湖北聯通:《大數據分析與商業智能》

廣東聯通:《數據分析與數據挖掘實戰培訓》兩期

江蘇聯通:《大數據分析綜合能力提升》

吉林聯通:《大數據分析綜合能力提升-中級》

烏魯木齊聯通:《大數據分析綜合能力提升》

上海移動:《大數據分析與挖掘、建模及優化》叁期

浙江移動:《大數據分析與數據挖掘應用實戰》

江蘇移動:《大數據精準營銷技能提升實戰》

深圳移動:《大數據分析綜合能力提升》

廣西移動:《大數據發展趨勢及在公司營銷領域的應用》

遼寧移動2期:《數據分析方法與經營分析技巧》

泉州移動3期:《數說營銷—市場營銷數據分析與挖掘應用》

德陽移動2期:《大數據挖掘與建模優化實戰培訓》

浙江移動:《大數據產品營銷能力提升》

四川移動:《大數據分析與挖掘綜合能力提升》

吉林移動:《數據分析與數據挖掘培訓》;

貴州移動:《“數”說營銷----大數據營銷實戰與沙盤》

海南移動:《基于大數據運營的用戶行為分析與精準定位》

山東移動:《大數據分析綜合能力提升》

深圳移動:《大數據在行業內外的應用》

中國移動終端公司:《大數據分析綜合能力提升培訓》

中山移動:《“數”說營銷----大數據營銷實戰與沙盤》

東莞移動:《“數”說營銷----大數據營銷實戰與沙盤》

成都移動:《數字化運營下的數據分析與數據挖掘》

眉山移動2期:《大數據分析綜合能力提升》

云浮移動:《大數據挖掘和信息提煉專項培訓》

陽江移動:《小數據·大運營--運營數據的分析與挖掘》

德陽移動:《電信運營商市場營銷數據挖掘應用典型案例》

陜西在線:《“數”說營銷----大數據營銷實戰與沙盤》

四川在線:《“數”說營銷----大數據營銷實戰與沙盤》

大連移動:《“數”說營銷----大數據營銷實戰與沙盤》

內蒙古移動:《大數據分析與Hadoop大數據解決方案》

貴州中移通信:《SPSS數據分析與數據挖掘應用實戰》

華為技術:《話務量預測與排班管理》

……

能源汽車交通行業培訓客戶:

一汽解放錫柴:《大數據思維與應用創新》

廣東郵政:《大數據分析綜合能力提升實戰》

深圳水務:《大數據思維與應用創新》

寧夏國電:《大數據思維與應用》兩期

柳州上汽五菱:《大數據下的精準營銷實戰》

東風商用:《數說營銷實戰》

東風日產:《大數據分析與數據挖掘應用實戰》兩期

富維江森(汽車):《數字化運營下的數據分析與數據挖掘應用培訓》

廣州地鐵:《大數據分析與數據挖掘培訓》兩期

廣州地鐵:《數據分析與數據建模實戰》兩期

西部航空:《數字化運營下的數據分析與數據挖掘應用培訓》

海南航空:《利用大數據營銷提升航線收益》

南方航空:《大數據精準營銷實戰》兩期

北京機場貴賓公司:《市場營銷數據的分析》

深圳公交集團:《大數據與智慧交通》

延長殼牌:《大數據分析與挖掘綜合能力提升》

神南礦業:《大數據產業發展與應用創新》

寶雞國電:《大數據分析與挖掘》兩期

順豐快遞:《大數據分析綜合能力提升實戰》

……

其它行業培訓客戶:

嶺南集團:《大數據時代下的精準營銷》

ABB:《大數據分析實戰培訓》

頂新國際:《大數據思維與應用創新》

索菲亞:《大數據分析實戰培訓》

玫琳凱:《大數據思維與應用》叁期

西部數據:《大數據分析綜合能力提升》

無限極:《大數據分析綜合能力提升》兩期

雅圖仕:《大數據分析綜合能力提升》

施耐德:《大數據分析綜合能力提升》叁期

廣州稅務:《大數據分析與挖掘實戰》叁期

YKK吉田拉鏈:《大數據分析綜合能力提升培訓》

富士康:《數據分析綜合能力提升培訓》

貴州中煙:《互聯網+時代的大數據思維》

深圳欣盛商:《電商大數據分析》

安能物流:《大數據挖掘分析及應用實戰》

良品鋪子:《大數據分析綜合能力提升》兩期

新時代集團:《問題的挖掘、分析—數據分析技巧》兩期培訓

挑戰牧業:《大數據分析綜合能力提升》

易鑫集團:《大數據分析綜合能力提升》

贛州監獄:《大數據時代的營銷》共三期培訓

賀州學院:《大數據時代的人才培養》

……

【學員評價】

傅老師是我目前聽過的很少忽悠而多干貨的老師,能夠將理論講得深入淺出,將案例講深講透,將實戰講得易理解易操作。在課堂中,他能把枯燥的數據說得有生命,在課堂上,他能對學員關注和付出。我不是對數據很喜歡的人,但仍然在課堂中能夠感覺到數據的生命力。五天的課讓我進入到數據構成的多彩、多維的世界,值得!

——學員分享

某金融行業---《大數據變革與商業模式創新》

傅老師運用全面翔實的案例和不拘一格的語言,全方位剖析大數據發展以來在工具、思維和文化上帶來的變革,生動闡述數據分析過程六部曲、數據戰略七大思維等經典概述,立體呈現大數據時代企業所面臨的機遇與挑戰。結合當前關注焦點和時代熱點話題,傅老師現場分享了第一代傳統營銷、第二代互聯網營銷、第三代大數據營銷的進階升級和精準營銷實戰應用。在為學員呈現一場思維見識領域盛宴的同時,傅老師還與學員進行了積極互動和現場答疑,在相互交流中啟迪智慧、開拓思維,在思想碰撞中點燃大數據時代下的創新引擎,為全行在未來發展中進一步把握經濟大勢、開展前瞻預判、實施精準決策提供了重要思想指引。

吉林某企業——《數據分析與數據挖掘應用培訓》 學員:張經理

五天的培訓,讓我對數據分析與數據挖掘有了進一步的了解,也學到了技術。以前參加過培訓,兩天的培訓我都覺得有時很難,而這次連續五天的培訓,我聽課過程當中既然感覺到時間過得很快。

貴州某運營商——《“數”說營銷----大數據營銷實戰》 學員:劉經理

傅老師的課程,開拓了我營銷的思維,大數據營銷,重在利用數據為營銷服務。用戶細分、用戶特征提取、營銷費用預算、客戶流失預警,原來可以這樣利用大數據,以后不再需要“拍腦袋”了,呵呵。

遼寧某運營商——《數據分析與經營分析實戰培訓》學員:于經理

傅老師的課程全程高能,信息量巨大,我們已經建議公司安排后續高級課程,期待再次學習,點贊!

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江新安-企業培訓師
江新安老師

研發管理權威專家,產品管理獨立學者 產品全生命周期管理WPLM之父 GE原產品戰略經理 益思研發咨詢...

肖偉亞-企業培訓師
肖偉亞老師

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