深圳统计培训

这种由讲师指导的现场深圳（在线或现场）培训面向希望使用 DFSS 的中级工程师和设计师，以确保从设计阶段开始就将质量内置到产品或流程中。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解设计六西格玛 （DFSS） 的原理和概念。
• 学习 DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）和 DMADV（定义、测量、分析、设计、验证）方法。
• 应用 DFSS 工具和技术来设计和优化流程。
• 培养有效管理和领导DFSS项目的技能。

这种以讲师为主导的深圳现场现场培训面向希望在黑带级别深入了解六西格玛DMAIC方法的高级专业人士。

在培训结束时，参与者将能够：

• 全面了解定义、测量、分析、改进和控制阶段，重点关注复杂项目。
• 获得高级统计分析技术方面的专业知识，以实现数据驱动的决策。
• 领导大型六西格玛项目并有效管理项目团队。
• 实施与组织目标和战略相一致的重大流程改进。

这种以讲师为主导的深圳现场现场培训针对的是希望全面了解DMAIC方法并为有效的六西格玛绿带的作用做好准备的中级专业人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 全面了解六西格玛的定义、测量、分析、改进和控制阶段。
• 在DMAIC的每个阶段有效地应用各种六西格玛工具和技术。
• 执行和解释统计分析以改进流程。
• 计划、执行和管理六西格玛项目。

本课程为讲师引导的深圳（线上或线下）培训，旨在帮助初学者深入了解Six Sigma和Lean原则，并将其整合以改善业务流程。

在培训结束时，学员将能够：

• 深入了解Lean Six Sigma原则。
• 使用Six Sigma方法提高流程质量，消除缺陷原因并减少变异。
• 整合Lean和Six Sigma方法，实现更高效和有效的流程改进。
• 教授基本的Lean Six Sigma工具和技术，如5S、Kaizen和流程图，这些工具可供黄带应用于流程改进项目。

这种以讲师为主导的深圳现场现场培训（现场或远程）针对的是希望了解六西格玛和Lean原则的中级专业人员，以便在其组织中领导重要的流程改进项目。

在培训结束时，参与者将能够：

• 全面了解如何将 Lean 和六西格玛方法集成在一起以改进流程。
• 在定义、测量、分析、改进和控制阶段获得深入的知识和应用技能。
• 应用先进的统计工具进行数据驱动的决策和流程分析。
• 有效地领导和管理 Lean 六西格玛项目。

这种以讲师为主导的深圳现场培训（现场或远程）针对的是希望获得处理复杂六西格玛项目的技能并在六西格玛和Lean实施中发挥领导作用的高级专业人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 深入了解先进的六西格玛和 Lean 方法和工具。
• 领导与组织战略相一致的复杂流程改进项目。
• 执行复杂的统计分析并做出数据驱动的决策。
• 有效领导变革计划并建立持续改进的文化。

本课程为讲师指导的深圳（线上或线下）培训，针对初级专业人士，旨在深入理解六西格玛方法及其原则，并掌握DMAIC流程。

在培训结束时，参与者将能够：

• 获得超越白带课程所涵盖的基本原则的知识。
• 掌握DMAIC流程，并学习高级六西格玛工具。
• 学习如何有效地参与六西格玛项目团队，并与绿带和黑带合作。
• 将六西格玛方法应用于现实世界的业务流程中，以实现改进。

本课程为讲师指导的深圳（线上或线下）培训，旨在帮助初学者对Six Sigma方法论及其原则有基本了解。

培训结束时，学员将能够：

• 了解Six Sigma的基本概念，并学习DMAIC流程。
• 了解White Belt在Six Sigma项目中的具体角色和职责。
• 学习如何应用Six Sigma原则，识别改进机会，并支持组织内的Six Sigma项目。

这是一个由讲师指导的深圳（线上或线下）培训，旨在帮助科学家学习并使用Design of Experiments (DoE)来理解多个因素之间的因果关系。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解设计实验相对于其他方法的优势。
• 理解因素之间的因果关系和相互作用。
• 学习成功进行实验的最佳实践和指导方针。

这种以讲师为主导的深圳现场现场培训面向任何希望学习和掌握计量经济学分析和建模基础知识的人。

在培训结束时，参与者将能够：

• 学习和理解计量经济学的基础知识。
• 利用 Eviews 和风险模拟器。

R 是一个非常流行的开源环境，用于统计计算、数据分析和图形绘制。本课程向学生介绍R编程语言，涵盖语言基础、库和高级概念，并使用真实数据进行高级数据分析和图形绘制。

受众

开发者 / 数据分析师

时长

3天

形式

讲座与实操

受众

分析师、研究员、科学家、毕业生、学生，以及任何有兴趣学习如何在Microsoft Excel中促进统计分析的人。

课程目标

本课程将帮助您提高对Excel和统计学的熟悉度，从而提高您工作或研究的有效性和效率。

本课程将介绍如何在Microsoft Excel中使用分析工具包、统计函数，以及如何执行基本的统计程序。它将解释Excel的局限性以及如何克服这些限制。

数据分析是当今商业中的关键工具。我们将重点培养学员的实际数据分析技能，旨在帮助他们提供基于证据的答案：

发生了什么？

• 处理和分析数据
• 生成信息丰富的数据可视化

将会发生什么？

• 预测未来表现
• 评估预测结果

应该发生什么？

• 将数据转化为基于证据的商业决策
• 优化流程

本课程可以为期6天的线下课程，也可以远程进行，时间跨度数周，具体根据您的需求安排。我们可以与您合作，确保课程最适合您的需求。

据估计，非结构化数据占所有数据的 90% 以上，其中大部分是文本形式。博客文章、推文、社交媒体和其他数字出版物不断添加到这个不断增长的数据主体中。

这个由讲师指导的现场课程围绕着从这些数据中提取见解和意义。利用 R Language 和 Natural Language Processing (NLP) 库，我们结合了计算机科学、人工智能和计算语言学的概念和技术，从算法上理解文本数据背后的含义。根据客户要求提供各种语言的数据样本。

在培训结束时，参与者将能够准备来自不同来源的数据集（大小），然后应用正确的算法来分析和报告其重要性。

课程形式

• 部分讲课，部分讨论，大量的实践练习，偶尔的测试以衡量理解

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），专为希望使用分析方法提升组织绩效的HR专业人员和招聘专家设计。课程涵盖了定性与定量、实证和统计方法。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

听众

金融或市场分析师，经理，会计师

课程目标

使用Microsoft Excel促进和自动化各种财务分析

R 是金融行业中流行的编程语言。它用于从核心交易程序到风险管理系统的金融应用。

在这个由讲师指导的现场培训中，参与者将学习如何使用R来开发实际应用程序，以解决一些特定的财务相关问题。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 R 编程语言的基础知识
• 选择并利用 R 包和技术来组织、可视化和分析来自各种来源（CSV、Excel、数据库、Web 等）的财务数据
• 构建应用程序，解决与资产配置、风险分析、投资绩效等相关的问题
• 对 R 应用程序进行故障排除、集成、部署和优化

观众

• 开发 人员
• 分析师
• 量化

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和大量的实践练习

注意

• 该培训旨在为财务专业人士面临的一些主要问题提供解决方案。但是，如果您有特定的主题、工具或技术，希望进一步补充或详细说明，请联系我们进行安排。

这门由讲师指导的培训（线上或线下）针对希望使用分析方法提升组织绩效的HR专业人士。课程涵盖定性与定量、实证与统计方法。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。

课程定制选项

• 如需定制此课程，请联系我们安排。

本课程涵盖R程式设计的高级主题。

Goal:

掌握独立使用SPSS程序进行高级应用的技能，包括对话框和所选分析技术的命令语言语法。

目标受众：

分析师、研究人员、科学家、学生以及所有希望获得使用SPSS套件高级功能并学习所选统计模型能力的人。培训涵盖通用分析问题，并专注于特定行业。

受众：

本课程面向希望在分布式系统环境中存储和处理大规模数据集的IT专业人员。

Goal：

深入了解Hadoop集群管理。

这门由讲师指导的深圳（线上或线下）培训课程，针对中级数据科学家和统计学家，旨在帮助他们准备数据、建立模型，并在其专业领域中有效应用机器学习技术。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解并实现各种Machine Learning算法。
• 为机器学习应用准备数据和模型。
• 进行事后分析并有效可视化结果。
• 将机器学习技术应用于现实世界中的特定行业场景。

Big Data是指用于存储和处理大型数据集的解决方案。最初由Go ogle开发，这些Big Data解决方案已经发展并激发了其他类似的项目，其中许多项目都是开源的。 R是金融行业中流行的编程语言。

目的：

代表们能够分析大数据集、提取模式、选择影响结果的正确变数，以便使用预测结果预测新模型。

R是一种用于统计计算，数据分析和图形的开源免费编程语言。 R被企业和学术界内越来越多的经理和数据分析师使用。 R有各种各样的数据挖掘包。

R 是一种用于统计计算、数据分析和图形的开源免费编程语言。R 被越来越多的公司和学术界的经理和数据分析师使用。R 具有多种用于数据挖掘的包。

R是用于统计计算，数据分析和图形的开源免费编程语言。 R被企业和学术界内越来越多的管理人员和数据分析人员所使用。 R有各种各样的数据挖掘软件包。

本课程适用于已具备数据科学和统计学背景的人士。提供的解释旨在作为对已熟悉这些概念的人士的提醒，或为具有相应背景的人士提供资讯。

听众

Business主（营销经理，产品经理，客户群经理）及其团队;客户见解专业人士。

概观

该课程遵循客户生命周期，从获得新客户，管理现有客户的盈利能力，留住优质客户，最终了解哪些客户离开我们以及为什么。我们将处理来自各行各业的真实（如果是匿名的）数据，包括电信，保险，媒体和高科技。

格式

由五个为期半天的课程进行的讲师指导培训，包括课堂练习和家庭作业。它可以作为教室或距离（在线）课程提供。

本课程针对所有对统计分析感兴趣的人士。它将帮助您熟悉Minitab，并提高数据分析的效率和效果，同时增进您对统计学的了解。

R 是一种开源免费的程式语言，用于统计计算、数据分析和图形绘制。R 被越来越多企业和学术界的管理者和数据分析师使用。R 拥有各种数据挖掘的套件。

在这个以讲师为主导的现场培训中，参与者将学习 Machine Learning 和 R 的高级技术，因为他们逐步创建了实际应用程序。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解并实施无监督学习技术
• 应用聚类和分类，根据真实世界的数据进行预测。
• 可视化数据，以巧妙地获得见解、做出决策并进一步优化分析。
• 使用超参数优化提高机器学习模型的性能。
• 将模型投入生产，以便在更大的应用程序中使用。
• 应用先进的机器学习技术来回答涉及社交网络数据、大数据等的问题。

R是一种用于统计计算，数据分析和图形的开源免费编程语言。 R被企业和学术界内越来越多的经理和数据分析师使用。 R还发现没有计算机编程技能的统计学家，工程师和科学家的追随者都很容易使用。它的受欢迎程度是由于越来越多地使用数据挖掘来实现各种目标，例如设定广告价格，更快地找到新药或微调财务模型。 R有各种各样的数据挖掘包。

R是一种用于统计计算，数据分析和图形的开源免费编程语言。 R被企业和学术界内越来越多的经理和数据分析师使用。 R还发现没有计算机编程技能的统计学家，工程师和科学家的追随者都很容易使用。它的受欢迎程度是由于越来越多地使用数据挖掘来实现各种目标，例如设定广告价格，更快地找到新药或微调财务模型。 R有各种各样的数据挖掘包。

本课程介绍如何使用 R-project 软件将神经网络应用于现实世界中的问题。

本课程适用于已具备基本R和C++编程技能及R代码的数据科学家和统计学家，需要进一步提升R编程技能。

课程旨在为有兴趣在工作中应用这些方法的参与者提供实用的高级R编程培训。

通过行业特定案例，使培训内容更贴合学员需求。

本课程属于数据科学家技能组的一部分（领域：数据与技术）

组织 – 实验室工作和实际数据示例

本课程针对希望使用 SPSS 进行统计分析以准确解释数据、进行复杂的统计测试和产生有意义的洞察的初级到中级专业人员。该培训由 深圳 (在线或现场)进行，讲师主导，内容为期一天。

通过这次培训，学员将能够：

• 导航 SPSS 界面并高效管理数据集。
• 进行描述性和推断性统计分析。
• conduct t 检验、ANOVA、MANOVA、回归和相关分析。
• 对数据进行高级解释时，应用非参数检验、主成分分析和因子分析。

Goal：

学习在独立性级别使用SPSS

收件者：

分析师、研究人员、科学家、学生以及所有希望获得使用SPSS软体包的能力并学习流行的数据挖掘技术的人。

本课程专为决策者设计，他们的主要目标不是进行计算和分析，而是理解这些方法，并能够选择在组织的战略规划中相关的统计方法。

例如，潜在参与者需要决定在做出产品是否推出的决策之前，需要收集多少样本。

如果您需要更长的课程，涵盖统计思维的基础知识，请参考为期5天的“Statistics for Managers”培训。

本课程是为需要一般统计技能的人创建的。本课程可以针对特定的专业领域进行定制，如市场研究、生物学、制造、公共部门研究等。

本培训课程涵盖高级统计学内容，解释研究、分析和预测中常用的工具，并提供公式背后理论的简要说明。

本课程不针对特定知识领域，但如果所有参与者具有相同的背景和目标，可以进行定制化调整。

课程中会使用一些基本的计算机工具（特别是Excel和OpenOffice）。

本课程旨在让研究人员了解统计设计与分析的原则，以及这些原则在各种科学学科研究中的相关性。

课程涵盖一些概率与统计方法，主要通过范例进行讲解。本培训包含约30%的讲座，70%的指导性测验与实验。

在封闭课程的情况下，我们可以根据特定领域（如心理学测试、公共部门、生物学、遗传学等）调整范例与教材。

在公开课程的情况下，则使用混合范例。

虽然本课程中使用多种软体（如Microsoft、Excel、SPSS、Statgraphics等），但其主要重点在于理解引导研究、推理与结论的原则与流程。

本课程可以作为混合课程提供，即包含家庭作业与任务。

Tableau 帮助人们查看和理解数据。

Tableau 帮助人们查看和理解数据。

受众

课程形式

通过本次培训，参与者将能够：

在这次由讲师主导的线下培训中，参与者将学习如何使用Tidyverse中包含的工具来操作和可视化数据。

Tidyverse是一组多功能R包，用于数据清理、处理、建模和可视化。包含的一些包有：ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr和tibble。

• R语言初学者
• 数据分析和数据可视化初学者

• 部分讲座、部分讨论、练习和大量动手实践

• 进行数据分析并创建吸引人的可视化效果
• 从各种样本数据集中得出有用的结论
• 过滤、排序和汇总数据以回答探索性问题
• 将处理后的数据转换为信息丰富的线图、条形图、直方图
• 从不同的数据源（包括Excel、CSV和SPSS文件）导入和过滤数据

描述：

本课程旨在教导R语言使用者如何创建web apps，无需学习跨浏览器的HTML、Javascript和CSS。

目标：

涵盖Shiny apps的基本运作原理。

涵盖Shiny库中所有常用的输入/输出/渲染/面板功能。

这门由讲师指导的深圳（线上或线下）培训课程，旨在帮助中级数据分析师和商业专业人士使用R进行时间序列预测，并自动化数据分析工作流程。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解R中预测技术的基本原理。
• 应用指数平滑和ARIMA模型进行时间序列分析。
• 使用‘forecast’套件生成准确的预测模型。
• 为商业和研究应用自动化预测工作流程。

听众

• 经理
• 开发商
• 科学家们
• 学生们

课程形式

在线指导和讨论或面对面的研讨会

R 是一个开源的免费编程语言,用于统计计算,数据分析和图形。 研究由越来越多的管理人员和数据分析师在企业和学术界内使用。 R 还在没有计算机编程技能的统计学家、工程师和科学家中找到了追随者,他们发现它很容易使用。 它的普及是由于数据采矿越来越多用于各种目的,如设置广告价格,更快地找到新的药物或精致的金融模型。 R 有大量的数据采矿包。

该课程涵盖R中的对象的操纵,包括阅读数据,访问R包,写R功能,并制作信息图表。 它包括使用常见的统计模型的数据分析。 该课程教导如何在命令线和图形用户界面(GUI)上使用R软件(0)。