大数据分析培训班包分配吗?

大数据分析培训班包分配吗?目前很多大数据分析培训都是有包分配就业的,比如说我们九道门商业数据分析学院,不仅可以学习基础理论知识,实战操作相结合,而且还规划就业发展,以及可以在我们公司进行就业。

当然了我们在选择大数据分析培训班的时候,一定师需要深度的了解一下机构的口碑,师资,就业,课程,费用等等方面的东西,我们去对比几家培训机构,做一个适合你的综合分析。

其实我们不管选择什么教育机构,我们都是需要用心去学习的,这样我们学习起来才能事半功倍。

就目前而言我们现在市场上对专业的大数据分析人才是严重的稀缺的。

      大数据分析培训班包分配吗?九道门商业数据分析学院以就业为导向,打造一个高质量的服务团队,以满足企业需求为目标,不断的为社会输送大量的大数据分析人才。

杭州大数据分析师培训班哪家好?

 杭州大数据分析师培训班哪家好?九道门商业数据分析学院还是不错的,不仅理论和实战相结合,而且还给学员规划就业发展方向,有推荐就业。不仅可以选择在我们公司就业,在选择就业。

      现在大家都知道大数据分相关的岗位工资和就业背景都是不错的,因此大数据分析师的发展也是不错的,若是你想要转入大数据行业的话,那么我们参加培训是相当有必要的,尤其是我们没有基础的,或者没有工作经验的。

      如果你是零基础的大数据分析师的话,建议可以学习以下内容:

      1.理论知识:统计学、逻辑思维

      2.基础技能:ExcelSQL、Tableau

      3.进阶技能:Python机器学习

      4.业务应用:实战数据库、实战项目、面试作品

      5.职场相关:简历修改、面试指导、岗位内推

      一般岗位入职条件:Excel、Python、SQL、Tableau,机器学习等不是必备,但是是加分项。

      杭州大数据分析师培训班哪家好?九道门商业数据分析学院老师介绍到的,来学院学习,不光是要做好基础知识的教学,实战相结合,规划学员就业,其实我们还有服务也是比较重要的,比如说,有没有带班老师,热情服务学员,同时监督好学生学习,加快我们的学员的成长性。

大数据分析培训课程讲了什么?

大数据分析培训课程讲了什么?与许多人的理解不同,数据分析师的工作并不是以编程为主,但确实需要利用编程实现数据分析目的。

九道门商业数据分析实训课

【课程解说】

九道门商业数据分析实训课是 2 个月的线下实训课,课程一共分为 4 个阶段。

第一阶段

数据分析

技术入门

第二阶段

大数据分析技术

商业管理应用

第三阶段

高级大数据分析

与经营问题解决

第四阶段

企业大数据分析

项目实操

01九道门商业数据分析实训课据分析技术入门 实训内容设计

与许多人的理解不同,数据分析师的工作并不是以编程为主,但确实需要利用编程实现数据分析目的。

数据分析工作对编程(Python/SQL)、数据库、数据仓库、数据预处理、统计与人工智能算法有其独特 的要求,用中国古语总结一句话则为:不求甚解,但可举一反三。

虽然刚入门的数据分析师不需要像数据工程师或算法工程师一样,完全掌握如何设计和开发数据库、 数据仓库、数据质量控制与处理、可视化设计等关键技能,但对如何在项目中使用这些工具与技能,从而 解决商业问题还是有一定要求。因此,我们对学生在硬技能上的学习,重在使用,而不是开发。

第一阶段的课程在内容设计上,遵循了数据分析工作中最基本的技能要求,目的是在最短的时间内能 将一位门外汉带入数据分析领域,能够快速的掌握为入门级数据分析师所需的基本技能,为后面的工作与 学习打好基础。完成这个阶段的课程后,学员在避开枯燥编程代码的环境下,轻松获得了数据分析师的工 作能力:为企业做绩效指标体系设计、对企业的经营现状可视化分析、逻辑化展现数据背后代表的意义, 即用数据为企业领导讲故事。

第一阶段实训

学员将获得

能为企业搭建一个可用的、高效的,供数据分析使用的数据仓库

能开展数据质量处理、数据预处理、数据入库等日常工作

能帮助企业设计、计算常见的指标体系

能在数据分析项目中与团队开展高效的合作

能利用常用的统计技术从大量数据中发现有用的信息

能对数据分析项目,从理解业务需求开始,分解梳理数据分析的步骤与方法

能对企业的业务问题做出“现状分析”,并自信地讲述数据背后的的故事,指导 业务部门工作

能通过业务需求判断分析项目是“现状分析”、“原因分析”或“预测分析”中的哪一种, 从而设计想要的分析步骤与方案.

具备数据仓库设计、数 据入库、数据质量控制、 数据预处理、数据分析 等技能的多样性人才,性价比高,真正懂得数据分析,并能为企业创造价值的人,才能与企业领导用数据沟通业务问题的人才.

雇用此阶段九道门学员

企业将获得九道门通过提升职业能力培养优秀数据分析师

大数据分析技术商业管理应用 

实训内容设计

算法重要?还是编程重要?或者是业务知识重要?对此认知的不同将导致学习路径不同,甚至影响未 来职业的发展,错过升职加薪的机会。企业需要雇佣一个懂商业经营业务的数据分析师,而并非只懂技术的编程人员。

数据分析师要以结构化的方式将企业营销管理(一个复杂的系统)以指标体系的模式予以解释。我们 从这点出发,带动数据分析算法的实操训练,帮助学员从整个运营层面去看技术点的运用。这样,技术就 活了,在碰到真正的运营问题时,就能有条不紊地在结构化的思维框架里,用学到的数据分析算法探索真 相、找出发生问题的原因、帮助企业解决问题。

商业运营的核心是产品和顾客,它们组成了商业运营逻辑结构的中心,能用数据高效地实现.

大分析 类型:“现状分析”、“原因分析”、“预测分析”,也就能理解支持企业通过发展产品和顾客,实现增 长战略的其他业务单元中的分析思路。

例如,仓库管理应该如何提高效率?人力资源应该如何配置?学员必须掌握这个领域中最常见的分析 手法和相应的人工智能算法。 切记,手法 ≠ 算法。 如,新产品定价的分析手法已经发展了 50+年,技术更新多次,而算法只是为分析手法服务的,随着 分析手法不同,算法会跟着变化,有时甚至需要分析师自己设计算法。

第二阶段实训

学员将获得

能为任何企业做好竟品市场分析,收集相关数据,帮助企业决策

掌握产品生命周期曲线的 2 种常见算法拟合分析手法,能指导企业制定营销策略和战术

打法掌握顾客价值的量化模型,帮助企业监控顾客变化、防止流失 掌握 5 种价格优化分析方法,针对不同企业的特点灵活应用 能看到企业在产品管理中的缺陷,通过数据分析找到原因,提出解决方案 能设计供应链优化的算法模型,帮助 B2C 或 B2B 企业控制资金风险,提高经营效率能和数字化转型企业的领导自信交谈业务中的问题(因为了解业务逻辑更系统更数据化)

能实现顾客需求分析、成本分析、顾客需求转化设计需求、市场销量预估、定价策略分析等多种新产品设计数据分析项目

能为企业开展包括促销在内的多种运营活动的策划,提供 科学实验设计、活动设计优化分析、顾客行为预测等 掌握 4 个以上常见的人工智能算法 深刻理解特征工程在算法设计中的重要地位,掌握部分特征工程的设计和处理方法与思路 能独立判断在一个数据分析项目中具体哪个部分需要用到哪个算法来实现能通过数据分析,用铁一 般的事实说服管理人员不断优化绩效,逐步建立起企业数据分析的文化能够拥有一个全能的人才,不仅 仅为企业数据方面负责,同时能 够为运营部门提供可靠的信息一个具备了数据科学家素养的数据分析师.

雇用此阶段九道门学员企业将获得九道门通过提升职业能力培养优秀数据分析师 

四 在正式入职前,学员必须要经过一个真实企业数据分析项目的锻炼,通过自己的努力去提升数据分析水平,才能建立起一个从学习过程到工作过程之间的桥梁。企业为了给自己培养数据分析人才,向九道门的学员提供真实的数据分析项目,学员从咨询开始接受项目、分析梳理项目、找到源数据、清洗数据、建立数据仓库、执行数据分析、设计算法、输出结果、甚至需要搭建系统、向项目外包方企业汇报最后的分 析结果、提出建议。炼狱一般的经历,熬过来了,学员职以后接受企业数据分析项目就易如反掌。

第四阶段实训

学员将获得

系统灵活地运用了前 3 个阶段全部的技术为企业解决

产品、顾客、供应链等不同的问题

成长为一个咨询师 能独立完成一个复杂的数据分析项目,并获得领导的信任 一个具备了咨询思维、分析思维,自信的真正意义上的商业数据分析师 拥有一个值得信赖,为企业解决问题的人一个知道如何以为企业盈利为目标而工作的人

雇用此阶段

九道门学员 企业将获得

九道门通过提升职业能力培养优秀数据分析师,为企业输送了大量的人才,获得学员们的一致好评。

大数据分析培训班一般多少钱?学大数据分析培训多少钱?

大数据分析培训班一般多少钱?学大数据分析培训多少钱?一般来说,培训费用在2w多元左右。因为现在随着互联网的不断发展,对于大数据分析人才的需求也是越来越大了,因此学习大数据分析的人也是越来越多了。

市面上有很多大数据分析培训机构,而且收费也是比较高的,这样就很容易让一些学习大数据分析的学员们,不想学了。其实从长远的角度来说,学习大数据分析还是大有用处的,因为成为了一名大数据分析师往往是非常吃香的,在很多一二线城市里都是对大数据分析人才的需求供应不求的,开出的薪水往往都是在1w起步的,好一点的在2-3w一个月,甚至年薪百万都是有的。

  很多公司很重视大数据,也是开除了很高很诱人的薪资待遇,但同样也说明了一个问题,工资待遇越高,需要掌握和把控的能力要求越高,对技术的要求高更是必然的,要知道想在公司立足,首先自己的能力要对得起自己的薪资,想要更高的薪资就要有更大的能力。

      那么我们在面临着高学费的时候,可以盲目的去报名学习吗?对于这个我们首先需要明白,学习大数据分析是要有一定的基础,才能更好的上手去学习大数据,若是你没有基础,是需要努力的去学大数据分析的,并且在培训大数据分析的时候,需要不懂就问,多和自己的老师交流沟通。

      大数据分析培训班一般多少钱?学大数据分析培训多少钱?目前来说,学习大数据分析的费用一般在2w多元左右,因不同的教育结构费用也是有会差异的。

数据分析培训机构哪家好?九道门告诉你!

数据分析培训机构哪家好?九道门告诉你!

我们先来分析一下,目前的数据分析培训机构,很多学习大数据分析的学员,都有反馈,现在的数据分析培训机构,都是一些学习大数据分析入门的基础知识,没有实战的操作,这样刚出来的学员,在面临找工作的时候,很多公司是不会要这种没有经验的数据分析师的。

因此我们在选择数据分析培训机构的时候,一定需要慎重去做选择,一个好的数据分析培训机构都是要学习大数据分析的基础知识,同时要有实操的教学。

数据分析培训机构哪家好?九道门告诉你:

  一、课程内容是否落地(一定要具有真实数据库,模拟真实工作场景)
  课程内容这方面要评估课程体系是否合理,0基础的小伙伴学习【统计学】、【Excel】、【SQL】、【Python】就能搞定大部分工作了。其中统计学是理论基础,比如数据分析师面试的时候会问到“什么是环比?什么是同比?”,类似这种统计学的基础概念你要理解。

         SQL是基础工具技能,毋庸置疑必须学的。

         Python是进阶工具,数据量大的时候用到的。

  在这里我想告诉你:工具其实只是一方面,重点是要能落地应用。很多小伙伴会发现学了很多工具语法,最后到真实的工作场景中不会应用,这是最可怕的。另外课程也应该涵盖【数据报告的撰写】、【行业调研】,【业务拆分】等实战内容,数据报告会让你在未来面试时更自信。行业调研和业务拆分主要是能够锻炼你对业务的理解能力,也是给未来的工作奠定基础。


  二、售后答疑是否贴心
  为什么说售后很重要呢?你在学习的时候一定会遇到各种问题,例如很多人在安装SQL的时候就遇到了很多麻烦,当你提出疑问时,但如果没有人给你实时解答,你会特别烦躁,也会对接下来的学习失去信心。
  三、教学团队是否靠谱
     老师决定了授课的质量和学员的接受程度,行业内的讲师他能教会你具体的工作场景,而不单单是给你讲理论。
  希望这些内容能帮助你对这个行业和学习内容有一个初步的了解,学习是一个需要坚持的过程,也需要很强的自驱能力,小伙伴加油呀~!
  四、职场支持
  最重要的一部,我们转行肯定不是为了现在入职就可以,是希望对整个职场生涯都有帮助的。从城市到行业到业务到个人性格都是不一样的。所以一定是要有针对性的支持,做长久规划。一定要学会筛选掉那些“包就业”的坑。

同时自荐一下,我们九道门商业数据分析学院的课程就是结果导向,陪伴学员整个数据职场的课程。我们的学员一般1-3个月就可以转行入职入行成功。

整体课程比较系统化 也是根据真实数据分析工作需求内容设计的。

讲师都是一线互联网在职讲师 案例都是最实用的 最前沿的。 

职场部分职场导师会 1V1 支持 针对个人背景- 从简历-策略投递 -面试 -到谈薪 -都会一直支持,直到入职成功后,开始支持进阶学习规划(包括入职以后的如何快速适应岗位胜任职责等内容)

课程以实战为主,提供真实数据库,小班授课,班级有单独答疑群,讲师助教班主任即时答疑辅助学习。

最后,无论怎么学习,我们一定要给自己做一个职业规划,了解不同层级的数据分析师要掌握什么技能,想清楚自己未来的目标岗位,不断的去学习和提升自己,再一步步朝着目标迈进。

数据分析培训机构哪家好?九道门告诉你:好的培训机构需要学习大数据分析培训入门基础知识,以及一段时间的实操经验,还得做好一个职业规划,这样才能更好的去就业。

大数据分析培训要多久?

大数据分析培训要多久?假如你是没有一点基础的同学,那学起来是不容易的,一般而言,按照目前的培训机构的情况来说,至少也得四五个月的,若是我们想要学精通的话,那么至少也得半年到一年的时间才能刚入门的,若是真要真正的提升的话,那么我们还是需要实战经验的。

  当然了我们在选择培训机构还是相当的重要的,因为目前市场上很多培训机构都是教教简单的大数据分析的基础知识,知识在理论上教你怎么做。

  而我们九道门商业大数据分析学院,且是让每一位学生在入学的第一天都是需要对照数据分析岗位的能力要求做一个对自己能力的测评雷达图的,从而当中,我们可以很明显的知道,自己与真正的数据分析的距离是有多远的。

  大数据分析培训要多久?在我们九道门商业大数据分析学院,2个月学习结束后,我们会对自己的能力再进行一次测评雷达图,通过两张图进行对比,学员能力自然有所提升。我们九道门商业大数据分析学院将“教育本身”与“企业关系”两者融合,九道门既懂教育,又懂企业,再结合学员的能力提升结果 显示,足以证明,九道门从企业用人的能力角度出发,培养具有国际视野且能用数据帮企业解决实际问题的商业数据分析师

零基础怎么学习数据分析?0基础数据分析培训

零基础怎么学习数据分析?0基础数据分析培训

本人喜欢逻辑性的东西,比如说数字,很想自学一下数据分析,并且转行业,想走的方向是数据运营方面。

因为现在很多忽悠人的培训班,所以不太愿意参与其中。现在就指望着有大神指导一下,给些自学的建议。

面对网上和线下培训班刷屏。学费动不动就是上万,但是讲课的内容多数都是入门的基础部分,性价比并不是特别高。我建议大家还是先自学,等自己掌握了一些基础能力之后,在根据需求适当的参加一些培训内容。我刚开始也是不断的搜集学习资源并且完成自学。

我搜集到一些资料有些是一些培训学院的:九道门商业数据分析学院。它里面的培训资料包含了一些大数据入门知识,还有就是很丰富的实战经验。对于我来说,实战经验是很重要的,因此我也是自己自学完大数据入门知识之后,就报了九道门商业学院数据分析学院,在哪边学习基础知识和实战的教程之后,我就去了上海的一家互联网公司做大数据分析,月入1.5w啦。

在零售业中使用数据分析的公司有哪些?

现在,让我们看看领先的公司如何在零售业中使用数据分析。我们可以来看一些案例研究,这些案例研究将充分展示数据分析如何帮助零售业做出一些重要的数据驱动决策。

零售案例研究中的数据分析——

1.亚马逊

亚马逊是领先的在线零售商之一。它使全球用户可以随时随地购买数百万种产品。亚马逊正在利用Data Science进行库存管理,每当我们想从亚马逊在线购买商品时,我们都会访问该网站,搜索商品并将其添加到购物车中。将商品添加到购物车中后,Amazon开始为我们提供与某些类似产品相关的建议。随着客户需求的增加,他们不断添加产品以满足客户在适当时间的需求,所有这些都是通过分析大量的客户数据并预测未来的需求模式来完成的。

2. Argos 

Argos是英国领先的零售商之一,提供各种玩具,家居装饰和个人护理产品。2013年,该公司希望鼓励数字化营销,并提出了一个大型项目,旨在在英国开设约53家新的数字商店。该项目为公司带来了许多挑战。最大的挑战是要知道客户将如何应对这一变化。为了解决此问题,他们开始在各种社交媒体平台上跟踪和监视客户对他们的评价。一个名为Bandwidth的平台为Argos提供了客户的社交媒体数据。它通过提供各种高级功能帮助执行了客户情绪分析。Argos使用此数据提取了许多重要的见解,例如客户对变化的态度,根据年龄,性别等的意见差异。他们得出的结论是,男性人口全心全意地接受了这一变化,但女性人口的情况则不同。所有这些信息帮助他们采取了适当的措施来满足客户的期望并增加他们的利润。

3.目标公司

目标公司是美国第二大商店零售商。它是领先的零售商之一,在美国各地设有多家商店。

Target Corporation以一种非常有趣的方式应用了Data Science,以解决他们的一些业题。公司保留所有客户数据的记录,例如他们购买的商品,是否使用过任何卡,对所进行的调查的答复,支持问题等,均在访客ID中。他们还收集了一些其他详细信息,例如客户的年龄,宗教信仰,教育背景,婚姻状况,没有。儿童,收入和工作详细信息。其他一些个人详细信息,例如您上次搬家的时间,离婚的时间等等。分析这些大量的数据后,目标得到的见解表示对他们的孕妇在他们的不同阶段购买方式怀孕。

他们得出的结论是,在怀孕初期,这些妇女购买了钙,镁和锌的各种补品。几个月后,他们开始购买超大号的牛仔裤,消毒剂等。这些信息有助于Target向该特定客户群提供个性化的产品建议。这样,零售业的数据分析被证明是塔吉特的里程碑,其收入从440亿美元增长到670亿美元。

总结

所有零售行业的主要目标是满足客户需求。这样做有很多可能的方法,但是零售业的数据分析建议最好的方法。它可以帮助零售商准确了解客户对他们的期望。不断增加的客户数据为零售商提供了许多机会,可以利用这些数据来实现增长。零售业的数据分析使零售商能够在正确的时间针对零售业的各个不同方面做出正确的决定。

企业可以通过哪些途径来收集数据?

随着信息化发展,互联网已然普及,全球数据正在呈现出爆发式的增长局面,同时也显露出大数据海量集聚的特点。在过去几年里,大数据已经对人类社会多个方面产生了深远的影响,如:技术、应用、政策、产业等多个层面。尤其可以得出结论,利用大数据实现产业增值将是大势所趋,那么,在如此开放的社会中,如何收集企业所需的数据呢?

大数据可以大致分为三类:传统企业数据机器和传感器数据以及社交数据

传统企业数据包括 CRM systems的消费者数据,传统的ERP数据,库存数据以及账目数据等。机器和传感器数据包括呼叫记录,智能仪表,工业设备传感器,设备日志(通常是Digital exhaust),交易数据等。社交数据包括用户行为记录,反馈数据等。如Twitter,Facebook这样的社交媒体平台。

以营销数据为例,什么是企业收集营销数据的最佳来源呢?

  营销数据是任何营销策略的关键组成部分。换句话说,没有客户和业务数据,营销策略就毫无用处。有很多在线资源可以收集各个企业的营销数据,例如黄页,Yelp和Google Maps。但是,Google Maps是收集营销策略数据的最可靠,最常用的资源,因为几乎所有商家都在其中列出了完整的详细信息,例如电子邮件,电话号码,客户评论等,这些信息可能对于企业的营销策略来说是一个很好的工具。我们唯一需要学习如何从Google Maps抓取/下载/收集数据。

  那么我们又如何从Google Maps收集本地业务数据以进行营销策略?

  从Google Maps收集业务数据对于增加业务活动(特别是实现公共关系/营销任务)非常有用。潜在客户的产生是任何业务的骨干。如果我们想与我们的企业联系并与越来越多的潜在客户建立联系,则需要从可信赖且可靠的平台(例如Google Maps)中收集本地客户的数据。

  随着信息化发展,互联网已然普及,全球数据正在呈现出爆发式的增长局面,同时也显露出大数据海量集聚的特点。在过去几年里,大数据已经对人类社会多个方面产生了深远的影响,如:技术、应用、政策、产业等多个层面。尤其可以得出结论,利用大数据实现产业增值将是大势所趋,那么,在如此开放的社会中,如何收集企业所需的数据呢?

大数据可以大致分为三类:传统企业数据机器和传感器数据以及社交数据

传统企业数据包括 CRM systems的消费者数据,传统的ERP数据,库存数据以及账目数据等。机器和传感器数据包括呼叫记录,智能仪表,工业设备传感器,设备日志(通常是Digital exhaust),交易数据等。社交数据包括用户行为记录,反馈数据等。如Twitter,Facebook这样的社交媒体平台。

以营销数据为例,什么是企业收集营销数据的最佳来源呢?

  营销数据是任何营销策略的关键组成部分。换句话说,没有客户和业务数据,营销策略就毫无用处。有很多在线资源可以收集各个企业的营销数据,例如黄页,Yelp和Google Maps。但是,Google Maps是收集营销策略数据的最可靠,最常用的资源,因为几乎所有商家都在其中列出了完整的详细信息,例如电子邮件,电话号码,客户评论等,这些信息可能对于企业的营销策略来说是一个很好的工具。我们唯一需要学习如何从Google Maps抓取/下载/收集数据。

  那么我们又如何从Google Maps收集本地业务数据以进行营销策略?

  从Google Maps收集业务数据对于增加业务活动(特别是实现公共关系/营销任务)非常有用。潜在客户的产生是任何业务的骨干。如果我们想与我们的企业联系并与越来越多的潜在客户建立联系,则需要从可信赖且可靠的平台(例如Google Maps)中收集本地客户的数据。

但是,正如我们认为的那样,产生潜在客户并非易事。实际上,这需要大量时间和人力。报告显示,有70%的企业表示,吸引流量和潜在客户是他们最大的营销挑战。

当然,营销人员现在已经拥有大量的网络抓取工具,可以从Google Maps获取业务数据来收集营销数据以击败您的竞争对手。现在,我们可以使用Google Maps抓取工具轻松抓取和收集大量公司资料数据。

数据分析和机器学习有优先级吗?

  打个比方,机器学习是一个美丽的女孩,我们知道“分心的男朋友”的模型。这个美丽的女孩吸引了各地的新数据分析家的注意力,这会分散他们的基础知识。

  数据分析被认为是21世纪最性感的工作。但是,如今,机器学习(尤其是深度学习)的课程、教程、书籍和思维共享的比例正在不断增长。

  这对新进入数据分析领域的人来说是足以分心的,在任何行业,高度专业的人士不会否认任何人都可以进行机器学习的可能性,这种观点或许正确——任何人都可以。但是,这会使我们误以为在“获取数据”和“机器学习模型”之间是连贯的、容易的康庄大道,而事实并非如此。

  我们在深入学习机器学习之前,有四个基本的、不敏感的数据任务是需要我们去掌握并且尽可能精通的:

  1.导入数据(无数据,无目标)。

  2.整理数据(分为行和列)。

  3.转换数据(以正确的形式进行分析)。

  4.可视化数据(探索和迭代,建立符合需求的高质量的机器学习模型)

  所有这些任务都需要一定的编程流利度,而掌握优秀的编程能力需要大量的练习。因此这是新手应该开始并重视的地方。在学习基础知识的同时,精通一门语言。

  我们可能会发现,机器学习其实不是解决问题或为公司增值的最佳技术。而发生这种情况时,我们通常将回到数据分析的道路上来。

  在我们被美丽的女孩分心之前,让我们先了解一下自己的女朋友,也就是数据分析师需要掌握数据分析基本原理之后,再去了解学习机器学习会更有优势。