【培訓(xùn)對(duì)象】
1、本課程適合于企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層、管理層、數(shù)據(jù)相關(guān)人員； 2、適合于數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）設(shè)計(jì)人員、需求人員、數(shù)據(jù)分析人員； 3、適合于數(shù)據(jù)軟件開(kāi)發(fā)人員、測(cè)試人員；

【培訓(xùn)收益】

時(shí)間 內(nèi)容
第一天
第1個(gè)主題：數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）（數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏））（90分鐘）
1、數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）誕生的背景
2、數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）應(yīng)用案例
3、數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）解決的問(wèn)題
4、數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）的價(jià)值
5、數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）對(duì)戰(zhàn)略決策的支持
6、數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）合理調(diào)配企業(yè)資源
7、案例分享：列舉具有代表性的數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）應(yīng)用案例，對(duì)問(wèn)題產(chǎn)生的深層次原因進(jìn)行剖析，從根本上探討解決問(wèn)題的思路，并借鑒某些大型公司的解決思路，如工行、阿里等的解決方案，以及業(yè)界的解決標(biāo)準(zhǔn)

第2個(gè)主題：數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）研發(fā)過(guò)程（數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）研發(fā)過(guò)程）（90分鐘）
1、數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）需求
2、定義數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）目標(biāo)
3、數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）搜集數(shù)據(jù)
4、數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）數(shù)據(jù)取樣
5、數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）數(shù)據(jù)探索
6、數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）數(shù)據(jù)清洗
7、數(shù)據(jù)分析
8、數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）建模
9、模型評(píng)價(jià)
10、生產(chǎn)發(fā)布
11、案例分享：數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）思路與開(kāi)發(fā)過(guò)程，使學(xué)員理解數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）的制作過(guò)程

第3個(gè)主題：數(shù)據(jù)分析駕駛艙數(shù)據(jù)清洗（數(shù)據(jù)分析駕駛艙數(shù)據(jù)清洗）（90分鐘）
1、數(shù)據(jù)分析駕駛艙數(shù)據(jù)清洗基本原理
2、數(shù)據(jù)分析駕駛艙數(shù)據(jù)清洗常用方法
3、ETL過(guò)程
4、數(shù)據(jù)集成
5、數(shù)據(jù)抽取
6、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
7、數(shù)據(jù)清洗
8、數(shù)據(jù)裝載
9、元數(shù)據(jù)
10、清洗規(guī)則
a)數(shù)據(jù)補(bǔ)缺
b)數(shù)據(jù)替換
c)格式規(guī)范化
d)主外鍵約束
11、字符集處理
12、緩慢變化維處理
13、增量、實(shí)時(shí)同步的處理
14、斷點(diǎn)續(xù)傳
15、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的檢測(cè)
16、變化數(shù)據(jù)的捕獲
17、抽取異常中止的處理
18、數(shù)據(jù)立方體
19、OLAP的數(shù)據(jù)模型
20、MOLAP（多維數(shù)據(jù)模型）
21、ROLAP（關(guān)系數(shù)據(jù)模型）
22、HOLAP（混合數(shù)據(jù)模型）
23、維的層次和層數(shù)
24、多維數(shù)據(jù)模型
25、鉆?。―rill-up和Drill-down）
26、上卷（Roll up）
27、切片（Slice）和切塊（Dice）
28、旋轉(zhuǎn)（Pivot）
29、案例分享：基于中海油集采數(shù)據(jù)管理平臺(tái)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)收集、清洗與應(yīng)用案例分享，使學(xué)員理解解決問(wèn)題的方法以及效果
30、案例分享：常用方法及工具介紹

第4個(gè)主題：數(shù)據(jù)分析Dashboard駕駛艙的通用設(shè)計(jì)方法（數(shù)據(jù)分析Dashboard駕駛艙的通用設(shè)計(jì)方法）（90分鐘）
1、數(shù)據(jù)分析Dashboard駕駛艙的通用設(shè)計(jì)方法
2、數(shù)據(jù)連接與管理
3、初級(jí)可視化分析
4、高級(jí)數(shù)據(jù)操作
5、高級(jí)可視化分析
6、統(tǒng)計(jì)分析
7、分析圖表整合
8、分析成果共享
9、數(shù)據(jù)分析Dashboard駕駛艙的權(quán)限管理
10、基于角色權(quán)限控制RBAC
11、合理的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)
12、分析報(bào)告報(bào)告撰寫(xiě)
13、如何撰寫(xiě)一份優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析報(bào)告

時(shí)間 內(nèi)容
第二天
第5個(gè)主題：數(shù)據(jù)駕駛艙建模方法（數(shù)據(jù)駕駛艙建模方法）（90分鐘）
1、數(shù)據(jù)駕駛艙建模方法
2、數(shù)據(jù)源管理
3、數(shù)據(jù)的篩選與過(guò)濾
4、工作表設(shè)計(jì)
5、儀表板設(shè)計(jì)與使用
6、故事的構(gòu)思與設(shè)計(jì)
7、數(shù)據(jù)駕駛艙報(bào)告分析模板規(guī)劃
8、數(shù)據(jù)駕駛艙報(bào)告分析模板制作
9、如何撰寫(xiě)一份優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析報(bào)告

第6個(gè)主題：數(shù)據(jù)駕駛艙的常見(jiàn)可視化圖表的分類和用途介紹（數(shù)據(jù)駕駛艙的常見(jiàn)可視化圖表的分類和用途介紹）（90分鐘）
1、數(shù)據(jù)駕駛艙的常見(jiàn)可視化圖表的分類和用途介紹
2、散點(diǎn)圖制作和用途介紹
3、折線圖制作和用途介紹
4、柱狀圖制作和用途介紹
5、條形圖制作和用途介紹
6、餅圖制作和用途介紹
7、面積圖制作和用途介紹
8、直方圖制作和用途介紹
9、柏拉圖制作和用途介紹
10、雷達(dá)圖制作和用途介紹
11、箱線圖制作和用途介紹
12、儀表盤(pán)制作和用途介紹
13、玫瑰圖制作和用途介紹
14、熱力圖制作和用途介紹
15、地圖制作和用途介紹
16、文字云制作和用途介紹
17、案例分享：深入探討數(shù)據(jù)圖形的應(yīng)用場(chǎng)景和規(guī)劃，并分享公司的現(xiàn)有案例

第7個(gè)主題：數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）的實(shí)踐（數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）的實(shí)踐）（180分鐘）
1、數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）的實(shí)踐
2、數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）需求分析
3、數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）構(gòu)思與設(shè)計(jì)
4、數(shù)據(jù)源管理與數(shù)據(jù)提取
5、數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）模板設(shè)計(jì)
6、數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）生成
7、數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）發(fā)布
8、數(shù)據(jù)分析駕駛艙（大屏）權(quán)限管理
9、案例分享：基于中海油集采數(shù)據(jù)管理平臺(tái)現(xiàn)有數(shù)據(jù)，結(jié)合日常領(lǐng)導(dǎo)層，管理層和執(zhí)行層的業(yè)務(wù)操作需求，設(shè)計(jì)滿足不同級(jí)別人員駕駛艙模板，取數(shù)邏輯 

尹老師
多年從事人工智能、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)研發(fā)工作經(jīng)驗(yàn)，資深軟件架構(gòu)師，數(shù)學(xué)博士，北航移動(dòng)云計(jì)算碩士，Cloudera大數(shù)據(jù)認(rèn)證（圖1），項(xiàng)目管理師（PMP）認(rèn)證（圖2），移動(dòng)云計(jì)算專家，主要研究方向包括人工智能、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)開(kāi)發(fā)、互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷、電子商務(wù)、項(xiàng)目管理等；曾就職于阿里等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，IBM、華為等知名大型企業(yè)，現(xiàn)任某大型知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)首席架構(gòu)，負(fù)責(zé)人工智能、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、PaaS平臺(tái)研發(fā)工作。
IT從業(yè)近二十年，秉承理論與實(shí)踐相結(jié)合，在學(xué)習(xí)中實(shí)踐，在實(shí)踐中學(xué)習(xí)，積累了豐富的理論與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，并且樂(lè)于將自己的經(jīng)驗(yàn)分享。尹老師具有敏銳的目光與頭腦，發(fā)現(xiàn)并集成整合社會(huì)資源，為企業(yè)節(jié)省資源并創(chuàng)造價(jià)值，達(dá)到為合作伙伴創(chuàng)收的目的。曾為多家國(guó)內(nèi)知名企業(yè)提供培訓(xùn)與咨詢，包含阿里集團(tuán)、華為、中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)電信、中國(guó)聯(lián)通、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)、中石油、中石化、中國(guó)電網(wǎng)、中國(guó)銀行、中國(guó)工商銀行、浦發(fā)銀行、阿爾卡特朗訊、中航國(guó)際等。擁有人工智能、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、大流量、高并發(fā)、分布式的大型網(wǎng)站架構(gòu)和設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。曾主導(dǎo)過(guò)多個(gè)人工智能、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、私有云、公有云建設(shè)項(xiàng)目，早些年也主導(dǎo)過(guò)ERP、CMS等軟件項(xiàng)目，積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，這些項(xiàng)目中包含多個(gè)數(shù)百萬(wàn)、上千萬(wàn)的大型項(xiàng)目。項(xiàng)目經(jīng)歷：呼叫中心人工智能客服研發(fā)項(xiàng)目、貴州省政府云呼叫中心建設(shè)項(xiàng)目、廣東發(fā)展銀行電營(yíng)、運(yùn)維大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目、中石油工程設(shè)計(jì)西南分公司云計(jì)算項(xiàng)目評(píng)審委員、中石油大數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目，電商庫(kù)存預(yù)測(cè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目、大型ERP、電子商務(wù)、CRM、電子政務(wù)等多個(gè)項(xiàng)目。
尹老師在工作中研究新技術(shù)、新框架、及時(shí)更新知識(shí)體系，并長(zhǎng)期堅(jiān)持編寫(xiě)架構(gòu)核心代碼。在技術(shù)平臺(tái)方面，善于TensorFlow、Keras、Hadoop、Spark、Docker、Kubernetes、OpenStack、Storm等技術(shù)平臺(tái)的應(yīng)用與運(yùn)維。深入理解TensorFlow、Keras、Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Zookeeper、Hive、Sqoop、BigTable 等人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)和開(kāi)源框架理論。對(duì)于云計(jì)算體系有深刻認(rèn)識(shí)，及獨(dú)到的見(jiàn)解，如OpenStack的技術(shù)架構(gòu)、安裝部署、運(yùn)維等。在移動(dòng)云計(jì)算方面，善于設(shè)計(jì)與建設(shè)云計(jì)算體系；也善于移動(dòng)云計(jì)算相關(guān)的咨詢與培訓(xùn)。在項(xiàng)目管理方面，善于使用敏捷項(xiàng)目管理方法，把客戶的需求變更作為常態(tài)，作為軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)的一部分，減少需求變更帶來(lái)的返工；善于捕捉、挖掘、分析客戶需求，為用戶提供滿意的產(chǎn)品。

圖1. 大數(shù)據(jù)行業(yè)公認(rèn)的Cloudera認(rèn)證

圖2. 含金量較高的PMP認(rèn)證

講師經(jīng)驗(yàn)
1、阿里巴巴集團(tuán)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)咨詢師
2、百度云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)咨詢師及講師
3、中國(guó)移動(dòng)多省人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算特聘講師
4、中國(guó)移動(dòng)多省Docker特聘講師
5、中國(guó)移動(dòng)研究院微特聘講師
6、中國(guó)聯(lián)通總部人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算特聘講師
7、中國(guó)電信人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、虛擬化特約講師
8、中國(guó)人民銀行人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)特聘講師
9、中國(guó)工商銀行人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)講師
10、花旗銀行人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)講師
11、招商銀行人工智能、大數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)講師
12、中信銀行人工智能、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)講師
13、中國(guó)航天三院人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)咨詢師
14、中國(guó)石油人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算特聘講師
15、中國(guó)石化人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算特聘講師
16、中國(guó)電力科學(xué)研究院流計(jì)算特聘講師
17、西安電信十所人工智能、大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)講師
18、RedHat（中國(guó)）大數(shù)據(jù)咨詢師
19、中電28所人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)特聘講師
20、北京中電普華人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)特聘講師
21、中國(guó)石油東方地球物理公司大數(shù)據(jù)咨詢師
22、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)咨詢師
23、北航人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)特聘企業(yè)講師
24、阿爾卡特-朗訊（Alcatel-Lucent）虛擬化與OpenStack培訓(xùn)特約講師
25、中石油工程設(shè)計(jì)西南分公司云計(jì)算數(shù)據(jù)中心建設(shè)項(xiàng)目
26、廣東發(fā)展信用卡精準(zhǔn)營(yíng)銷項(xiàng)目
27、廣東發(fā)展銀行電營(yíng)、運(yùn)維大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目
28、電商庫(kù)存預(yù)測(cè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目
29、中航國(guó)際大綜貿(mào)易云計(jì)算規(guī)劃項(xiàng)目咨詢、培訓(xùn)講師
30、北京民生軟件SaaS平臺(tái)研發(fā)咨詢師
31、北京立達(dá)資本項(xiàng)目管理信息系統(tǒng)解決方案咨詢師
32、曾任大型ERP、電子商務(wù)、CRM、電子政務(wù)等項(xiàng)目經(jīng)理

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)
1、云呼叫中心人工智能客服項(xiàng)目研發(fā)
2、云呼叫中心PaaS平臺(tái)首席架構(gòu)師
3、貴州省政府云呼叫中心建設(shè)項(xiàng)目
4、廣東發(fā)展信用卡智能精準(zhǔn)營(yíng)銷項(xiàng)目
5、廣東發(fā)展銀行電營(yíng)、運(yùn)維大數(shù)據(jù)分析、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目
6、中石油工程設(shè)計(jì)西南分公司云計(jì)算項(xiàng)目評(píng)審委員、培訓(xùn)講師
7、中石油人工智能、大數(shù)據(jù)挖掘、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目，項(xiàng)目經(jīng)理
8、電商庫(kù)存預(yù)測(cè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目
9、智能物流、智能供應(yīng)鏈管理項(xiàng)目
10、中航國(guó)際大綜貿(mào)易云計(jì)算規(guī)劃項(xiàng)目咨詢、培訓(xùn)講師
11、北京民生軟件SaaS平臺(tái)研發(fā)咨詢師
12、北京立達(dá)資本項(xiàng)目管理信息系統(tǒng)解決方案咨詢師
13、曾任大型ERP、電子商務(wù)、CRM、電子政務(wù)等多個(gè)項(xiàng)目的項(xiàng)目經(jīng)理 

• 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析II（Excel）

   

  【課程背景】數(shù)據(jù)分析有多個(gè)含義，普通含義的數(shù)據(jù)分析包括展現(xiàn)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)，對(duì)數(shù)據(jù)做分類匯總，發(fā)現(xiàn)其中的TOPN數(shù)據(jù)，對(duì)比數(shù)據(jù)的不同與變化等。這些常規(guī)分析可以通過(guò)數(shù)據(jù)透視表來(lái)完成。這些內(nèi)容在課程《業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析I》中已經(jīng)詳細(xì)介紹了。而對(duì)數(shù)據(jù)的深入分析還包括發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的模式，規(guī)律，相關(guān)性及因果關(guān)系，預(yù)測(cè)未來(lái)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析從而發(fā)現(xiàn)問(wèn)題等等。 ..

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  人氣：996  

  

• 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析I（Excel）

   

  【課程背景】數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要目的。海量的，紛繁復(fù)雜的原始數(shù)據(jù)只有經(jīng)過(guò)分析才能抽取關(guān)鍵信息，獲得對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確認(rèn)知，才能對(duì)未來(lái)起到知道作用。本課程從準(zhǔn)備數(shù)據(jù)開(kāi)始，一步一步的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)整理，分析，最終做出報(bào)表呈現(xiàn)分析結(jié)果，并通過(guò)各個(gè)領(lǐng)域的案例，使您可以快速將學(xué)習(xí)到的分析和預(yù)測(cè)方法落實(shí)到您的實(shí)際工作中。【課程大綱】（..

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• 綜合問(wèn)題解決模式：DOE整合實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用

   

  課程大綱第一部分DOE的作用DOE的前世今生試驗(yàn)?zāi)康漠a(chǎn)品生成的全過(guò)程中，DOE在何處使用？?jī)?yōu)化的產(chǎn)品生成過(guò)程解析過(guò)程設(shè)置與控制中的DOE應(yīng)用質(zhì)量問(wèn)題處理及改進(jìn)活動(dòng)中的DOE試驗(yàn)策略與步驟用共同參與的產(chǎn)品項(xiàng)目活動(dòng)來(lái)說(shuō)明DOE的作用第二部分DOE入手—特性與風(fēng)險(xiǎn)分析策略特性及特性分類功能界面風(fēng)險(xiǎn)..

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• 數(shù)據(jù)分析與圖示化呈現(xiàn)技巧

   

  課程背景據(jù)統(tǒng)計(jì)，我們?nèi)粘９ぷ髦?，通過(guò)視覺(jué)獲取的信息超過(guò)70%，所以如何將數(shù)據(jù)圖示化、視覺(jué)化，如果讓老板、領(lǐng)導(dǎo)或者客戶、消費(fèi)者在短時(shí)間內(nèi)迅速get到你想表達(dá)的信息在當(dāng)今信息化時(shí)代顯得尤為重要?；谏虅?wù)應(yīng)用需要，Office高效辦公專家李憲磊老師以多年的企業(yè)實(shí)戰(zhàn)工作經(jīng)驗(yàn)和企業(yè)實(shí)際需求為出發(fā)點(diǎn)，開(kāi)發(fā)出《數(shù)據(jù)分析與圖示化呈現(xiàn)技巧》課程。本課程結(jié)合日常的數(shù)據(jù)信..

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• 服裝行業(yè)終端店長(zhǎng)——店鋪商品數(shù)據(jù)分析課程

   

  【課程大綱】1.店鋪商品的構(gòu)成分析2.店鋪商品的訂貨方法3.店鋪商品數(shù)據(jù)分析的要點(diǎn)4.店鋪商品陳列的方法5.店鋪商品促銷管理方法6. 店鋪商品庫(kù)存管理

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• 新零售用戶行為數(shù)據(jù)分析與產(chǎn)品優(yōu)化

   

  第一單元 用戶分類1.用戶分析集中的三個(gè)方面u用戶統(tǒng)計(jì)監(jiān)控u用戶定向營(yíng)銷u用戶調(diào)研2.互聯(lián)網(wǎng)思維——用戶為中心u顧客-用戶u顧客為中心-用戶為中心u顧客至上-用戶體驗(yàn)至上3.用戶分析的指標(biāo)u訪問(wèn)用戶數(shù)u新用戶數(shù)u活躍用戶數(shù)u流失用戶數(shù)4.新老用戶5.新活躍用戶和流失用戶 ..

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