CDA Level Ⅱ：建模分析師。兩年以上數據分析崗位工作經驗，或通過CDA Level Ⅰ認證半年以上。在政府、金融、電信、零售、互聯網、電商、醫學等行業專門從事數據分析與數據挖掘的人員。在Level Ⅰ的基礎之上深入掌握高級多元統計方法,并且拓展時間序列分析和主要數據挖掘的理論知識與業界運用；能夠熟練使用SAS、R、Matlab和SPSS中至少一個專業統計軟件實現相關算法；熟悉使用SQL訪問企業級數據庫；具有按照數據挖掘標準流程進行項目需求分析、數據驗證、建模與模型評估的能力。

CDA Level Ⅱ培訓課程安排

背景介紹

CDA Level Ⅰ為基礎薄弱的學員提供了入行的機會,能夠結合業務完成基本的數據分析并作出數據報告。但企業想要在競爭激烈的市場中勝出，決策的速度和反應的效率尤為重要。根據調查顯示，75%的企業在面臨擬定策略時，常常無法獲得實時且有根據的決策信息。什么樣的數據、要通過什么樣的方法，才能快速便捷的提供對決策有價值的信息，是現代企業所面臨最迫切性的問題。因此,在CDA Level Ⅰ的基礎上,CDA Level Ⅱ（建模分析師）即為企業決策提供及時有效、易實現、可信賴的數據支持。

在建模分析師中，數據挖掘(Data Mining)技術無疑是他們最強有力的核心競爭力。數據挖掘強調與現有信息系統的整合，以提供決策者做決策時所需的情報，或轉化成經營智慧，以作為調整營運策略方針的輔助工具。以顧客關系管理(CRM)為例，數據挖掘是整個顧客關系管理的核心。其不但可以準確的定位目標市場，進行精準營銷，還可以幫助業務人員了解客戶深層需求，針對大量客戶進行客制化，也就是所謂的一對一營銷。本課程的目的就是要針對數據挖掘整套流程，根據CDA Level Ⅱ大綱標準，以金融、電信、電商和零售業為案例背景，第一階段結合SPSS Moderler和WEKA深入講授數據挖掘的主要算法。第二階段將分為SAS專題和PYTHON專題，學員可以根據自身的需求任選一個專題，培訓中將軟件與SQL有效的結合，講授如何在實際工作中搭建數據挖掘環境，制定分類數據挖掘的標準流程，讓學員勝任全方位的數據挖掘運用場景。

CDA LEVEL Ⅱ課程安排

學員對象：

1）各行業數據分析、數據挖掘從業者

2）金融、電信、零售、醫學等各行業業務數據分析人員

3）政府事業單位大數據及數據挖掘項目人員

4）數據挖掘崗位就業、提拔漲薪、技能優化等從業人員

5）對數據挖掘感興趣的各界人員

學員基礎要求：

1）掌握CDA LEVEL Ⅰ大綱要求，CDA LEVEL Ⅰ詳情：http://www.ruiqisteel.com/view/2488.html

2）報名贈送《SAS初級視頻》+《PYTHON初級視頻》，提前觀看視頻做好預習工作。

課程收益

(1)了解什么是顧客關系管理；(2)了解顧客關系管理系統的架構及其組成元素；(3)了解如何利用顧客關系管理系統來進行營銷活動；(4)了解什么是數據挖掘(Data Mining)；(5)掌握數據挖掘技術的功能分類；(6)掌握數據挖掘技術的績效增益；(7)了解數據挖掘技術的產業標準；(8)掌握如何利用數據挖掘技術來篩選關鍵變量(Key Attribute)；(9)掌握如何利用數據挖掘技術來進行交叉銷售(Cross-Selling)；(10)掌握如何利用數據挖掘技術來評估客戶的信用風險(Credit Risk)； (11)了解如何利用數據挖掘技術來分析顧客行為、產生商業智慧并發展營銷策略。(12)掌握如何使用數據挖掘工具SPSS Modeler/WEKA/SAS/PYTHON來完成上述的各項工作。(13)掌握MySQL等主流數據庫的使用。(14) 構建易實施的MySQL數據挖掘環境。（15）掌握構建信用打分卡的流程。

詳細大綱

主要操作案例：
1.銀行客戶營銷案例：某銀行希望通過提供客戶對的營銷活動，在未來實現更多的獲利。此案例的目的是想根據以往的促銷活動，利用數據挖掘找出會對營銷活動有響應的客戶特征，并根據建模的結果產生要郵寄的促銷客戶名單。
2.信用評等案例：某銀行希望根據客戶過去的貸款數據，利用數據挖掘來預測新的貸款者，核貸后會逾期的機率，以做為銀行是否核貸的依據，或提供給客戶其他類型的貸款產品。
3.電信客戶分類(不同套餐選擇)案例：某電信服務提供商通過客戶使用服務的方式，將客戶分為四類人。此案例的目的是想根據人口統計數據，利用數據挖掘找出這四類人的特征，并發掘這四類人的潛在新客戶。
4.電信客戶流失案例：某電信服務提供商非常關注是否客戶會流失到競爭對手。假如服務使用的數據可以用來預測哪些客戶有可能被轉移到另一個提供商，則此提供商可提供客制化的優惠，以盡可能留住客戶。此案例的目的是想根據服務使用的數據，利用數據挖掘來預測客戶的流失。
5.新車設計案例：某汽車制造商開發兩種新車(汽車及卡車)的原型。在將新車型引入至產品系列之前，該制造商想知道競爭對手已經上市的車輛中，哪些與這兩款產品的原型最為相似，以確定這兩種新車將與哪些車型展開競爭。
次要操作案例：
1.天氣(Weather)案例
2.玻璃制品(Glass)案例
3.電信產品跨銷售(Cross-Selling)案例
4.藥物治療(Drag Diagnosis)案例
5.糖尿病(Diabetes)案例
6.乳癌(Breast Cancer)案例
7.臨床路徑選擇(Clinical Path)案例
8.電離層雷達偵測(Ionosphere)案例
9.壽險推銷(Insurance Promotion)案例
10.影像分類(Image)案例
11.便利超商選點(Convenient Store)案例
12.零售促銷預測(Retail Promotion)案例
13.房價(Home Price)預測案例
14.汽車油耗(MPG)預測案例
15.CPU效能(CPU Performance)預測案例
16.銀行客戶購買金融商品(Financial Product)之關聯分析(Association Analysis)案例
17.文具(Stationery)及健康美容(Health & Beauty)用品之關聯分析(Association Analysis)案例
18.銀行客戶購買金融商品(Financial Product)之序列分析(Sequential Analysis)案例

李御璽，教授，國立臺灣大學資訊工程博士，銘傳大學資訊工程學系教授，銘傳大學大數據研究中心主任，中華數據挖掘協會理事，云南財經大學信息學院客座教授，浙江大學城市學院客座教授，廈門大學數據挖掘中心顧問，中國人民大學數據挖掘中心顧問，IBM SPSS-China顧問，SAS-Taiwan顧問。在其相關研究領域已發表超過260篇以上的研究論文,同時也是國科會與教育部多個相關研究計劃的主持人。

服務過的客戶包括：中國工商局、中信銀行、臺新銀行、聯邦銀行、新光銀行、 新竹國際商業銀行(現已并入渣打銀行)、第一銀行、永豐銀行、遠東銀行、美商大都會人壽、嘉義基督教醫院、臺灣微軟、零售業如赫蓮娜(Helena Rubinstein)化妝品公司、特立和樂(HOLA)公司、航空公司如東方航空公司、中華航空公司、汽車行業如福特(Ford)汽車公司；政府行業如國稅局等。

徐筱剛，男，高級數據分析師，具有深厚的數理統計與應用數據分析專業背景，上海某金融機構數據分析部門高級DA，具有八年數據分析、數據挖掘的從業經驗，曾就職零售企業、咨詢公司等，獨立或帶團隊完成零售、電信、金融等多個大型數據挖掘項目。

常國珍，曾為德勤管理咨詢高級數據挖掘咨詢顧問，SAS官方培訓資深講師，2014年SAS軟件大賽判卷人,曾以數據挖掘工程師身份就職于亞信科技（中國）有限公司市場部。具有八年的數據挖掘實戰經驗，主攻分類模型，涉及客戶精準營銷、信用評估、價值提升、欺詐偵測和流失預警等數據挖掘主題，尤其熟悉銀行個人客戶精準營銷的建模工作。

資格認證:SAS全球認證“Certified Statistical Business Analyst Using SAS 9 Regression and Modeling”、“Certified Advanced Programmer for SAS 9”。

資格認證

CDA LEVEL Ⅱ資格認證證書

CDA考試安排：

1. 考試時間2016年6月26日

2. 考試內容：CDA LEVLE Ⅱ建模分析師大綱。

3. 報名費用：1500元/人。參加CDA系統培訓學員費用為1000/人。

4. 其他：CDA考試一次不過可申請補考，補考費用為原價一半。證書3年審核一次。

5. 報考鏈接:http://www.ruiqisteel.com/online_registration.html

（上?，F場：SAS專題）

（北京現場：PYTHON專題）

（遠程直播）