通過(guò)提升企事業(yè)單位各級(jí)人員的數(shù)理統(tǒng)計(jì)、分析、預(yù)測(cè)、預(yù)警、決策水平，助力于自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型與升級(jí)。

21世紀(jì)以來(lái)，大數(shù)據(jù)時(shí)代正式登場(chǎng)，面對(duì)“萬(wàn)物皆數(shù)”的大數(shù)據(jù)時(shí)代，未來(lái)的社會(huì)的競(jìng)爭(zhēng)一定從生產(chǎn)關(guān)系為主導(dǎo)的競(jìng)爭(zhēng)范式向生產(chǎn)力為主導(dǎo)的競(jìng)爭(zhēng)范式轉(zhuǎn)變，國(guó)內(nèi)大部分企業(yè)尚處于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)階段，針對(duì)未來(lái)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不確定性增強(qiáng)，光靠數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)已經(jīng)不能適應(yīng)市場(chǎng)的快速變化了，企業(yè)急迫需要提升管理人員數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)及決策能力和水平，通過(guò)構(gòu)建企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)字化差異壁壘，提升企業(yè)基礎(chǔ)科學(xué)應(yīng)用方面的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

智能大數(shù)據(jù)分析師（IBDA）課程涉及了多元統(tǒng)計(jì)分析、概率論、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、企業(yè)量化經(jīng)營(yíng)、投融資、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、供應(yīng)鏈管理、財(cái)務(wù)分析等方面，涵蓋定性定量方法和常用的excel、SPSS、python等分析工具的使用。課程同時(shí)包含數(shù)據(jù)采集、加工、處理、建模、算法應(yīng)用、結(jié)果分析、預(yù)測(cè)預(yù)警、量化決策的經(jīng)營(yíng)全過(guò)程。通過(guò)課程學(xué)習(xí)，可以提升學(xué)員數(shù)據(jù)化思維、量化分析及理性決策能力，提高社會(huì)交易價(jià)值、規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、增加收入。

（一）大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)
1.大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)學(xué)的歷史沿革；
2.“萬(wàn)物皆數(shù)”時(shí)代、哲學(xué)與大數(shù)據(jù)關(guān)系、認(rèn)識(shí)論與方法論；
3.人類社會(huì)經(jīng)歷的數(shù)字化與智能化的幾次革命；
4.大數(shù)據(jù)的種類特征、智能大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值與作用；
5.把握趨勢(shì)、遵循規(guī)律、理性決策、心中有數(shù)；
6.智能大數(shù)據(jù)分析的全過(guò)程：含數(shù)據(jù)的采集、統(tǒng)計(jì)、加工、處理、分析、呈現(xiàn)、預(yù)測(cè)、預(yù)警、決策全過(guò)程。
7.智能算法平臺(tái)的操作與應(yīng)用
（二） 必備理論與工具
1.多元統(tǒng)計(jì)分析理論：多元統(tǒng)計(jì)分析方法論、數(shù)論，數(shù)據(jù)挖掘及展示、描述性與推斷性分析；線性變換，矩陣運(yùn)算、高維希爾伯特空間運(yùn)算、隨機(jī)向量與矩陣、均值向量、協(xié)方差矩陣、矩陣不等式和極大化、內(nèi)積與外積、距離分析；一元多元線性回歸分析、假設(shè)檢驗(yàn)、參數(shù)估計(jì)、卡方檢驗(yàn)、單因素方差分析、時(shí)間序列預(yù)測(cè)、降維理論、多重共線性的判斷與消除方法、極大似然、較小二乘、矩估計(jì)等；
2.構(gòu)建數(shù)據(jù)分析的思維Y=f(x)：樣本與整體、隨機(jī)與抽樣、定性與定量分析、事物的相關(guān)性、因果性、敏感性、顯著性規(guī)律；
3.線性與非線性建模思維訓(xùn)練：系統(tǒng)性思維建立；場(chǎng)景分析、確定問(wèn)題、建立模型、選擇算法、參數(shù)估計(jì)、模型修正、結(jié)果呈現(xiàn)、解釋與預(yù)測(cè)；
4.機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：概念與歷史、監(jiān)督與非監(jiān)督學(xué)習(xí)、訓(xùn)練誤差、泛化誤差、分類與聚類算法、貝葉斯模型、KNN、SVM、決策樹、邏輯回歸、集成學(xué)習(xí)等；
5.數(shù)字化經(jīng)營(yíng)、管理應(yīng)用：顯著性決策、偏好理論、邊際效應(yīng)遞減、價(jià)值交易、價(jià)格較優(yōu)等模型、投融資模型、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析等；
6.數(shù)據(jù)分析工具：excel 、SPSS、SQL、Mysql、爬蟲、python等分析工具、算法平臺(tái)、企業(yè)全景式檢測(cè)平臺(tái)操作等。
（三） 大數(shù)據(jù)應(yīng)用與實(shí)踐
1.市場(chǎng)營(yíng)銷：客戶畫像、精準(zhǔn)獲客、漏斗模型、協(xié)同過(guò)濾膜性、客戶分類RFM模型、AARRR模型、恩格爾系數(shù)、基尼系數(shù)、PMI指數(shù)模型等；
2.生產(chǎn)品質(zhì)與供應(yīng)鏈：庫(kù)存ABC分類法、安全庫(kù)存模型、權(quán)重分析模型；供應(yīng)商選擇AHP模型、物流重力選址模型、成本優(yōu)化回歸模型、質(zhì)量QC工具（CP/CPK)、數(shù)字精益IE工具、5W2H等）；
3.財(cái)務(wù)分析、人力分析與政務(wù)應(yīng)用：貨幣時(shí)間價(jià)值、杜邦分析模型、盈虧平衡模型、投融資模型、靜態(tài)與動(dòng)態(tài)分析NPV IRR PI 、金融基礎(chǔ)知識(shí)；人力溝通技巧、人力評(píng)價(jià)模型、激勵(lì)模型、海德歸因理論、數(shù)字政務(wù)等等；
4.新商業(yè)模式：傳統(tǒng)模式、互聯(lián)網(wǎng)模式、大數(shù)據(jù)模式、非接觸經(jīng)濟(jì)模式；
5.異常與風(fēng)險(xiǎn)方面：異常判斷、對(duì)標(biāo)分析、持續(xù)改善模型、PDCA/SDCA、經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建。

包括：在校生、職員、工程師、主管、主任、經(jīng)理、科長(zhǎng)、總監(jiān)、副總等人員。

學(xué)員完成學(xué)習(xí)后，參加工業(yè)和信息化部教育與考試中心組織的統(tǒng)一考試，合格者將獲得教育考試中心頒發(fā)的“工業(yè)和信息化職業(yè)能力證書”（電子版，可下載打?。?，納入“工業(yè)和信息化技術(shù)技能人才數(shù)據(jù)庫(kù)”，可在首頁(yè)查詢。