客户数据分析的维度有哪些？怎么做客户分析？ | 数据分析师 CPDA
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> 客户数据分析的维度有哪些？怎么做客户分析？
客户是企业真正的核心资产，抓住客户就等于抓住了资产中的现金。可以说客户的数量和质量决定了企业经营的真正实力。那么客户数据分析的维度有哪些？怎么做客户分析呢？
刚刚闭幕的党的十八届五中全会公报提出要实施“国家大数据战略”，这是大数据第一次写入党的全会决议，标志着大数据战略正式上升为国家战略。五中全会，开启了大数据建设的新篇章。每家企业也越来越重视数据分析的应用。企业用数据分析研究客户属性，制定营销策略，指导企业经营决策，数据分析可谓“功臣”。
每家企业都希望开发的客户越多越好，然而客户多了，管理和服务水平跟不上，又会产生混乱。因此，如何经营好客户是考验企业经营水平的关键问题。随着市场竞争越来越激烈，企业必须在客户端把握住客户的需求，并为客户提供满意的产品和服务，才能留住客户，实现企业战略目标。那么怎么做客户分析呢？客户数据分析的维度有哪些？
客户数据分析的内容非常广，方法和模型也非常多，各研究领域之间彼此关联。今天先介绍几种客户数据分析维度，客户满意度分析、客户价值分析、客户偏好分析、、客户激活响应分析、客户保有分析、客户流失分析。因为涉及内容较多，怎么做客户分析？今天小编就先不赘述了，之后会重点讨论客户数据分析中的内容（理念、方法、模型）等。
更多客户数据分析维度内容，请持续关注“CPDA数据分析师”喽！数据分析越来越广泛的应用，足以证明“大数据”时代来临了。作为专业数据分析13年的机构-中国数据分析行业主管协会，承担着数据分析人才培养的重任，任重而道远。PS：看看这些前辈，已经加入高薪“列车”，你还在犹豫吗？
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【数据分析师经验】数据分析行业面试中的常见问题
以下是关于在面试中77种常见问题，大家在面试数据分析岗位的时候，基础知识是必须的。但是更多要关注数据实现数据价值，特别是从事一段时间数据分析同学，但如果仅仅是刚准备从事数据分析同学，基础的专业知识与技能肯定是面试必问的话题。希望对需要面试数据分析师的朋友有所帮助。祝大家面试成功！
1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。
2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？ 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？ 4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？
5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库？
6、如何设计一个解决抄袭的方案？
7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？
8、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？
9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何定义“好”？存在所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好？
10、什么是概率合并（AKA模糊融合）？使用SQL处理还是其它语言方便？对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？
11、你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？
12、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？
13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。
14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是？
15、什么是大数据的诅咒？
16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？
17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？
18、你喜欢TD数据库的什么特征？ 1
9、如何你打算发100万的营销活动邮件。你怎么去优化发送？你怎么优化反应率？能把这二个优化份开吗？
20、如果有几个客户查询ORACLE数据库的效率很低。为什么？你做什么可以提高速度10倍以上，同时可以更好处理大数量输出？
21、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据？这是否真的有必要做这样的转换？把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好？
22、什么是哈希表碰撞攻击？怎么避免？发生的频率是多少？
23、如何判别mapreduce过程有好的负载均衡？什么是负载均衡？
24、请举例说明mapreduce是如何工作的？在什么应用场景下工作的很好？云的安全问题有哪些？
25、（在内存满足的情况下）你认为是100个小的哈希表好还是一个大的哈希表，对于内在或者运行速度来说？对于数据库分析的评价？
26、为什么朴素贝叶斯差？你如何使用朴素贝叶斯来改进爬虫检验算法？
27、你处理过白名单吗？主要的规则？（在欺诈或者爬行检验的情况下）
28、什么是星型模型？什么是查询表？
29、你可以使用excel建立逻辑回归模型吗？如何可以，说明一下建立过程？
30、在SQL, Perl, C++, Python等编程过程上，待为了提升速度优化过相关代码或者算法吗？如何及提升多少？ 31、使用5天完成90%的精度的解决方案还是花10天完成100%的精度的解决方案？取决于什么内容？
32、定义：QA（质量保障）、六西格玛、实验设计。好的与坏的实验设计能否举个案例？
33、普通线性回归模型的缺陷是什么？你知道的其它回归模型吗？
34、你认为叶数小于50的决策树是否比大的好？为什么？
35、保险精算是否是统计学的一个分支？如果不是，为何如何？
36、给出一个不符合高斯分布与不符合对数正态分布的数据案例。给出一个分布非常混乱的数案例。
37、为什么说均方误差不是一个衡量模型的好指标？你建议用哪个指标替代？
38、你如何证明你带来的算法改进是真的有效的与不做任何改变相比？你对A/B测试熟吗？
39、什么是敏感性分析？拥有更低的敏感性（也就是说更好的强壮性）和低的预测能力还是正好相反好？你如何使用交叉验证？你对于在数据集中插入噪声数据从而来检验模型的敏感性的想法如何看？
40、对于一下逻辑回归、决策树、神经网络。在过去15年中这些技术做了哪些大的改进？
41、除了主成分分析外你还使用其它数据降维技术吗？你怎么想逐步回归？你熟悉的逐步回归技术有哪些？什么时候完整的数据要比降维的数据或者样本好？
42、你如何建议一个非参数置信区间？
43、你熟悉极值理论、蒙特卡罗逻辑或者其它数理统计方法以正确的评估一个稀疏事件的发生概率？
44、什么是归因分析？如何识别归因与相关系数？举例。
45、如何定义与衡量一个指标的预测能力？
46、如何为欺诈检验得分技术发现最好的规则集？你如何处理规则冗余、规则发现和二者的本质问题？一个规则集的近似解决方案是否可行？如何寻找一个可行的近似方案？你如何决定这个解决方案足够好从而可以停止寻找另一个更好的？
47、如何创建一个关键字分类？
48、什么是僵尸网络？如何进行检测？
49、你有使用过API接口的经验吗？什么样的API？是谷歌还是亚马逊还是软件即时服务？
50、什么时候自己编号代码比使用数据科学者开发好的软件包更好？
51、可视化使用什么工具？在作图方面，你如何评价Tableau?R?SAS?在一个图中有效展现五个维度？
52、什么是概念验证？
53、你主要与什么样的客户共事：内部、外部、销售部门/财务部门/市场部门/IT部门的人？有咨询经验吗？与供应商打过交道，包括供应商选择与测试。
54、你熟悉软件生命周期吗？及IT项目的生命周期，从收入需求到项目维护？
55、什么是cron任务？
56、你是一个独身的编码人员？还是一个开发人员？或者是一个设计人员？
57、是假阳性好还是假阴性好？
58、你熟悉价格优化、价格弹性、存货管理、竞争智能吗？分别给案例。
59、Zillow’s算法是如何工作的？
60、如何检验为了不好的目的还进行的虚假评论或者虚假的FB帐户？
61、你如何创建一个新的匿名数字帐户？
62、你有没有想过自己创业？是什么样的想法？
63、你认为帐号与密码输入的登录框会消失吗？它将会被什么替代？
64、你用过时间序列模型吗？时滞的相关性？相关图？光谱分析？信号处理与过滤技术？在什么样的场景下？&&
65、哪位数据科学有你最佩服？从哪开始？
66、你是怎么开始对数据科学感兴趣的？&&
67、什么是效率曲线？他们的缺陷是什么，你如何克服这些缺陷？
68、什么是推荐引擎？它是如何工作的？&&
69、什么是精密测试？如何及什么时候模拟可以帮忙我们不使用精密测试？
70、你认为怎么才能成为一个好的数据科学家？
71、你认为数据科学家是一个艺术家还是科学家？
72、什么是一个好的、快速的聚类算法的的计算复杂度？什么好的聚类算法？你怎么决定一个聚类的聚数？&&
73、给出一些在数据科学中“最佳实践的案例”。&&
74、什么让一个图形使人产生误解、很难去读懂或者解释？一个有用的图形的特征？
75、你知道使用在统计或者计算科学中的“经验法则”吗？或者在商业分析中。
76、你觉得下一个20年最好的5个预测方法是？&&
77、你怎么马上就知道在一篇文章中（比如报纸）发表的统计数字是错误，或者是用作支撑作者的论点，而不是仅仅在罗列某个事物的信息？例如，对于每月官方定期在媒体公开发布的失业统计数据，你有什么感想？怎样可以让这些数据更加准确？
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资深的大数据分析培训
资深的大数据分析培训。陈哲（新浪博客：数据小宇军） 资深数据分析师，从事数据分析研究和培训工作多年，先后在北京赛诺市场研究公司、新浪乐居、中国商业联合会数据分析专业委员会任研究员、研究副总监、客户分析师、数据中心主任和讲师，不仅精通SPSS、EPIDATA、EXCEL等数据分析软件，而且熟悉数据分析的完整项目流程和各种数据分析模型方法。主持过近百个数据分析项目，项目类型涉及战略规划、投资项目评估、用户满意度分析、市场细分与目标市场选择、竞争分析、市场进入研究、用户使用习惯与态度研究、品牌资产评估、品牌形象诊断、新产品测试、定价研究、终端渠道点检、广告效果评估等多个领域，积累了丰富的经验。2012年开通新浪博客，坚持原创，后入驻微博达人并成为中国统计网的专栏作家，具有较为广泛的影响力。 经过近两年时间的发展，大数据已经从概念期逐渐转向应用期，越来越多的行业和企业认识到数据所能产生的价值，期望通过数据分析，深化市场理解，挖掘市场机会，提高运营效率，减少拍脑袋决策的风险。百分点科技作为国内权威的、专注于为企业提供大数据服务的专业机构，对数据的重要性和企业的需求有非常深刻的认识。从技术的角度来讲，企业要从积累的数据中挖掘出价值，要做一系列的工作，数据分析是其中非常重要的一环，起着决定性作用。但是，数据分析所涉及的知识非常多，思路方法、工具技能，业务理解一样都不能少。这使很多数据分析从业者和想进入数据分析行业的有志之士非常迷茫。初学数据分析该从哪里入手？提升数据分析能力该如何进阶？ 事实上，参与项目是磨练能力的最佳武器；情境教学是激发思考的关键路径。因此本书塑造了一个企业情境，虚构了企业决策者、资深数据分析师和数据分析初学者等若干人物，以人物对话的形式，将数据分析的完整流程和各项技术都巧妙地融入在了其中。在读完本书后，读者既能掌握数据分析的专业技术，又能明白如何去完成一个实际的数据分析的项目。在给人轻松活泼的阅读体验的同时，又不失严谨和专业性，非常难得。本书不仅适合于数据分析初学者，数据分析的从业人员阅读，也适合于企业的经营者和决策者们阅读。 ——苏萌 百分点科技创始人自成立以来，中金盈科(北京)网络科技有限公司本着“务实、创新、高效、共赢”的精神，取得一系列骄人的成绩，业绩斐然。多年来，中金盈科坚持以“专业精神、至诚服务”为准则。为客户提供优质可靠的IT培训服务产品，并深受广大客户的信赖和欢迎。随着大数据应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，每天都可以看到大数据的一些新奇的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据分析影响，但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢?下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用，这些都是大数据在分析应用上的关键领域：1、大数据正在改善我们的生活大数据不单单只是应用于企业和政府，同样也适用我们生活当中的每个人。我们可以利用穿戴的装备(如智能手表或者智能手环)生成最新的数据，这让我们可以根据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。而且还利用利用大数据分析来寻找属于我们的爱情，大多数时候交友网站就是大数据应用工具来帮助需要的人匹配合适的对象。2、业务流程优化大数据也更多的帮助业务流程的优化。可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据，其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。在这2个方面，地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。人力资源业务也通过大数据的分析来进行改进，这其中就包括了人才招聘的优化。3、理解客户、满足客户服务需求大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更好的了解客户以及他们的爱好和行为。企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户。在一般情况下，建立出数据模型进行预测。比如美国的著名零售商Target就是通过大数据分析，得到有价值的信息，精准得预测到客户在什么时候想要小孩。另外，通过大数据的应用，电信公司可以更好预测出流失的客户，沃尔玛则更加精准的预测哪个产品会大卖，汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平，政府也能了解到选民的偏好。4、提高体育成绩现在很多运动员在训练的时候应用大数据技术来分析。比如例如用于网球鼻塞的IBM SlamTracker工具，我们使用视频分析来追踪足球或棒球比赛中每个球员的表现，而运动器材中的传感器技术(例如篮球或高尔夫俱乐部)让我们可以获得对比赛的数据以及如何改进。很多精英运动队还追踪比赛环境外运动员的活动-通过使用智能技术来追踪其营养状况以及睡眠，以及社交对话来监控其情感状况。5、提高医疗和研发大数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA。并且让我们可以制定出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。就好像人们戴上智能手表等可以产生的数据一样，大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据技术目前已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况，通过记录和分析婴儿的心跳，医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测。这样可以帮助医生更好的救助婴儿。6、金融交易大数据在金融行业主要是应用金融交易。高频交易(HFT)是大数据应用比较多的领域。其中大数据算法应用于交易决定。现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行，这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。7、改善我们的城市大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。8、改善安全和执法大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程当中。想必大家都知道美国安全局利用大数据进行恐怖主义打击，甚至监控人们的日常生活。而企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。警察应用大数据工具进行捕捉罪犯，信用卡公司应用大数据工具来槛车欺诈性交易。9、优化机器和设备性能大数据分析还可以让积极和设备在应用上更加智能化和自主化。例如，大数据工具曾经就被谷歌公司利用研发谷歌自驾汽车。丰田的普瑞就配有相机、GPS以及传感器，在交通上能够安全的驾驶，不需要人类的敢于。大数据工具还可以应用优化智能电话。互联时代，每个人都在或多或少的改变数据。当你想要网购一件衣服，搜索系统会根据你的年龄、喜好等标签推荐结果，而不是正常搜索的结果。这也意味着你所看到的世界有一部分是被数据优化过的。 这个世界不再是原本的样子，这听起来有些惊悚，但确实是一个利用数据更懂你的过程。TATA木门的哪种色彩在成都最让人青睐?双十一，索菲亚的定制新品为什么卖得最好?奥普的潜在客户主要在哪些城市?久盛的品牌转型应当聚焦哪些品类?了解过这些的家居行业将为市场提供更合理的产品与服务，并且尽量保证这些都是你最想要的。 数据家居开拓精准化营销 根据自然特征、兴趣特征、社会特征、消费特征等四个维度，索菲亚为每个用户平均打上了160个标签，通过标签去检索和处理结果。正如索菲亚集团副总裁王飚所说：&索菲亚每年有40万用户的数据，最终依照用户的特征去指导企业的行为，我们对索菲亚未来的定位就是一个大数据公司。&根据对大数据的分析，索菲亚早在一年前就明确了对2016年双11的备货。以特供套餐和儿童家具等新产品为方向，索菲亚最终以单日成交额2.4亿的成绩摘得全屋定制类桂冠。其中，每平方米799元的衣柜特价套餐，当天中午就破了一万套，成为当之无愧的爆款。 在网络的海量信息中，大数据呈现出的消费者在看什么、买什么，让业界看到了&精准化&带来的无限魅力。数据的优化不仅帮助前端的店员更有针对性地游说和演示，还能帮助企业迅速调整产品和服务。从简单的数据分析到智能家居、品牌营销、共享平台的全面开花，无论线上线下，大数据随时随地在影响家居消费。可以说，大数据虽然并不是新名词，但确确实实因为信息爆发成就了一个时代。 家居未来是大数据的对抗? 今年四月，依据对消费者不同年龄层次、市场地板品类等全案的数据分析，久盛地板开启了聚焦实木地暖地板的品牌转型。在信息爆炸的时代，数据早已从单纯销售指导，升级为品牌发展的重要因数。不光颠覆传统的营销模式，它甚至可以推动一场大数据时代的企业革命。 以前家居行业的互动营销依赖的是联盟，企业自己&拉郎配&未必契合消费者的需求。而通过大数据统计结果发现：索菲亚的消费群体，选择科勒卫浴、TATA木门、老板电器、瑞士卢森地板等其他品牌的几率较高。通过大数据的直观呈现，依据消费者对品牌选择的关联性，现在的企业可以主动联合起来进行营销与互动。&TATA木门发展过程中，管理系统做得不好，因为数据支撑不够。&自嘲数学并不好的TATA木门创始人吴晨曦表示对数据很不敏感。一本《数据的本质》让他意识到管理其实就是数据，五六年前开启了TATA木门的数据化。在互联时代大数据已经从企业外部的工具成为内化的根基，在根本上成为品牌的影响力。在数据平台上做管理，已经成为现代企业的一大标志。现在在TATA木门的ERP上，全国十一个生产基地、7000多名一线员工，销售的每个数据、生产的每项调整都能得以呈现。 数据时代的共享变革 根据互联网数据中心的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2万亿GB。在如此海量的数据面前，效率就是生命，这意味着企业需要共享数据才能合理、有效的分析运用。 索菲亚的数据系统就与天猫后台进行了连通。喜盈门国际商业连锁集团也在做设计、建材、家具等等领域的信息分享，把一家企业的客户信息分享给更多供应商，把小数据汇聚成大数据，副总裁许惊鸿表示&这才是共享经济的真正做法&。 目前在中国，已经有超过5亿人成为共享经济的受益者，而背后大数据的支撑功不可没。产业上下游的互联互通一直为家居人所诟病，但现在更多企业例如艾佳生活、嘉豪何室等等正在整合各类资源，向共享平台转型。洛可可创新设计集团董事长贾伟的洛客平台最开始就是一个全球设计师的线上平台，但只有设计师就难解决需求痛点，贾伟就把用户也拉上了平台。有了设计和用户，企业客户自然也想进来，从而又带动了供应链在平台的上线。运用&互联网+&，通过大数据的构建，在这个完整的生态上洛客就链接到了所有的资源。 大数据不是&燃油&是&原油& 大数据为我们构建了一个至关重要的基础信息平台，但在平台上企业实际的应用依然前路不明，尤其在数据的收集和安全性上。在大家都在跟风大数据的时候，由于客户信息的隐私安全和企业互信还不够完善，其实只有1%的大数据被真正用于了用户分析。&一家企业二三千万的数据还算不上大数据&，奥普执行总裁吴兴杰告诉我们，当前家居企业更多的还是从销售和第三方平台获取数据，如何应用很大程度上也依赖企业自身团队的分析能力。可以说目前大数据营销蓝海依然亟待开拓。 深圳家具研究开发院院长许柏鸣认为，&大数据平台的应用则需要大设计来实现&。当今社会的整体需求已经从单一产品和服务的小设计逐步升级为一体化解决方案的大设计。一方面，设计的目标和任务在海量的大数据中帮助提炼有效信息;另一方面，在掌握大数据所呈现的表层消费倾向的同时，大设计会更深入地挖掘数据的潜在需求。 大数据作为新兴技术，虽然火热但直到现在仍然风向未明。如何将&原油&炼成&燃油&，让大数据从平台真正成为家居企业得心应手的工具，随着行业整合的进一步加剧，我们或许将找到更多方向。 （新 居） 我们展望未来，思考未来的数据前景，这也是我们在这里的主题。认知增强大数据的算法和有效用户界面的结合，让我们看到了许多优秀的消费者应用程序，诸如Waze和谷歌。我们对这个话感兴趣源于许多领域专家和业务分析师的分析以及民主化的工具，特别地，新的视觉界面打开了许多新的数据源和数据类型。智能事项：人工智能与算法提起这个话题的算法，我想很多讨论人工智能算法的人一定很感兴趣。随着智能系统变得越来越不同，安全和隐私也成为了关键的部分。尽管在这个领域当中很多人提出了“不合理的有效性数据”，但是算法的创新仍然是一个非常重要的领域。廉价传感器的融合,快速网络和分布式计算物联网（IOT）需要系统能够处理和释放大量的事件数据，这些系统将从分析平台开发监控操作。除了数据管理，目前做的最多的就是事件发展流分析和大量的时间序列分析。数据(科学)管道分析项目中涉及的一系列步骤，往往需要不同的工具。有越来越多的公司和开源项目将各种分析工具集成到统一的用户界面和包，将这些集成工具复制、让它们相互协作以及将其合理的进行部署。这仍然是一个活跃的区域，作为专业工具急于将其扩大在数据管道的覆盖率。大数据组件的发展和成熟的市场在大数据系统当中许多流行的组件都是开源的， 因此，许多公司通过装配组件建立自己的基础设施和数据产品，比如Spark，Kafka，Cassandra和ElasticSearch。对比这几年的变化，许多企业从没有组装过这些组件到建立完善的技术体系，这是一个从无到有的巨大演变的过程。然而企业真正感兴趣的是应用程序和分析平台，而不是而不是单独的组件。为此要求数据工程师们保持数据流和数据存储的健壮性来组装这些组件。数据科学家，设计和社会科学很显然，数据分析师大多来自社会科学(如调查、心理测验学)。 然而我们注意到更多的数据科学家正在扩大与产品设计师和社会科学家的合作。建立一种数据文化“数据驱动”的组件是善于利用数据提高决策，然而这一切都始于仪器。RelateIQ副总裁DJ Patil曾经说过，“如果你不能测量它，那么你不能修复它”。 此外，分布式计算的发展在过去的十年中已经是数据产品公司的主流技术。在很多情况下，数据产品发展阶段(从“最小可行产品”)是由跨职能团队来替代分析技术。大数据的危险每隔几个月似乎有一篇文章批评炒作大数据，往深处挖掘你会发现，这些批评指出了许多有经验数据分析师曾经分析的突出问题。 我的观点是，隐私和模型文化是非常重要的。慧都控件｜提供软件技术整体解决方案云集全球三千余款优秀控件、软件产品，提供行业领先的咨询、培训与开发服务 企业QQ：｜电话：
经过上述，中金盈科资深编辑对于“大数据分析培训哪个好排行”相关详情的介绍，相信大家应该有深刻的了解。中金盈科(北京)网络科技有限公司将以领先的大数据分析培训改造为契机，秉承“质量第一，用户至上”的服务宗旨，站在时代的前列，以一流的技术、一流的质量、一流的服务，为大数据分析培训、千人导师团、R语言培训等行业提供一流的IT培训服务产品。同时，热切盼望各界同仁和有识之士，到中金盈科(北京)网络科技有限公司参观、洽谈。如果您对此感兴趣的话，请拨打我们的热线：。让我们携手并进，共谋发展、共图大业，为Python培训事业的发展作出更大的贡献。
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中金盈科（北京）网络科技有限公司（简称：中金盈科）成立于2014年7月。一直致力于移动互联网应用开发、智慧城市、软件开发和IT服务业务领域。芝麻学院倡导“众智教育、实战教学”的教学模式。2016年，在原有业务基础...
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