咸宁初级经济师考试培训辅导班费用多少,这个有哪些?
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- 学校介绍
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学建工,认准优路教育,优路教育作为成立14年的上市机构,在全国30多个省份中,拥有200余所合作分校,且该数量仍将持续上升。常年开设的有消防工程师,建造师,造价工程师,监理,BIM,环评等多种课程,实力雄厚且通过率领先,值得信任,与实力派师资通力合作,携手帮您迅速通关。
优路教育由清华大学、北京交通大学、北京建筑工程学院、北京师范大学多名各领域教授联手创办,有着良好的背景资源,雄厚的师资力量,与建设部、教育部、劳动和社会保障部、全国建筑业协会、全国教育协会、各地市建委、国内知名建筑类院校、国内知名教育类院校等一直有着良好的合作关系。长期以来,优路教育一直为国内众多知名建筑企业集团提供九大员、建造师、造价师、物业管理师培训服务;一直为北京地区输送大量具有教师资格的从业人员。
- 师资力量
- 杨老师:管理学硕士,人力资源管理师。长期从事经济师人力资源管理和经济法的研究,授课结构严谨,条理清楚,注重讲练结合,善于引发学生思考。
侯老师:金融学硕士,曾在北京、上海、郑州等地多家银行、证券公司公开授课。善于归纳总结,前后联系对比,结合考题,有针对性的分析授课。
- 课程介绍
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考点强化、模考班
串讲强化记忆重要考点
18-25课时时长
考前仿真预测试卷。
精品提分班
基础精讲/真题详解/强化冲刺/习题密训
《精析讲义》/《历年真题汇编》/《高频知识点汇编》/《考前密押ABC套卷》。
- 特色优势
- 真账实操班
掌握会计做账技能,手工账/电脑账/数据处理能力/多行业做账实操。
智能机考,培养题感独立研发模考系统,贴近真实考试场景,更有自动纠错功能,自动生成错题库,查缺补漏。
- 行业趋势
- 转岗就业班
证书+实操课,掌握真账实操技能,备考会计证.跳槽有保障,谈薪有底气。
现在大家都很关心经济师的就业前景问题,现在全国经济发展稳步提高,每个行业对经济人才的需求也在增加。经济师的就业方向,涉及到日常生活的方方面面。而且通过了经济师考试,就证明了本身具有很好的经济专业理论知识,还有丰富的经济工作实践经验,有如此高含金量的证书,走到哪都会得到认可,是各个用人单位抢着要的人才,就业前景十分看好。
- 常见问题
- 初级经济师备考“六要六忌””以下介绍了初级经济师考试备考建议供大家参考,希望对大家了解初级经济师考试有帮助,小编分享了初级经济师备考要点供大家参考:
(1)要谨小慎微,忌粗心审题、解题、组织答案需细心,关键字眼、中心思想要抓准,运算过程、书写过程要谨慎,尽量避免因非智力因素而带来的不必要的失分。
(2)要充满斗志,忌怯场信心是成功的法宝,哀兵必败,历来如是。踏入考场要精神抖擞,斗志昂扬,忌无精打采,甚至畏惧三分。
(3)要先易后难,忌盲目在每科考试题目中,难题均占有一定的比例,考生做题要先易后难,一方面可以赢得时间,抓住基础分,另一方面也可以避免因难题而造成对信心的动摇,所以解题时忌“从一而终”。
(4)要知难而上,忌畏缩前面所说的先易后难,是从方法上的要求,而这里的知难而上则侧重于毅力方面,要求遇到难题要有一股拼劲。
(5)要处乱不惊,忌烦躁考试过程中往往会遇到很多意想不到的问题,比如,教室周围环境的影响,难题的困扰,题型的新颖,设问的刁钻等。这就要求处乱不惊。要知道,若有以上问题的出现是很正常的事情,只要保持良好的心理素质,以不变应万变,一切均可迎刃而解。
(6)要坚守最后一分钟,忌好胜心理时间就是胜利,珍惜一分钟,有可能减少你一分甚至几分的失误。
答完卷后,要认真检查,反复核对,切忌为出风头而草率交卷。要恪守“不到最后一分钟绝不停笔”的良训。
- 培训学习资料
- 初级经济师农业考点之农产品供给
农产品供给的周期性波动
农产品供给的周期性波动,是指在其他条件保持不变时,某些农产品供给与价格发生幅度大致相近而方向相反的较长时期的持续波动。这种波动的基本过程是:
阶段,当农产品价格高于均衡价格时,生产者将扩大生产,产量大于均衡产量。
第二阶段,大量农产品进入市场,供过于求,价格降到均衡价格之下。
第三阶段,生产者将减少生产,产量会降至均衡产量之下。
第四阶段,供不应求,价格上涨,高于均衡价格。
导致农产品价格周期性波动的原因,是由于农产品生产周期较长,农产品供给对价格与其他产量变化反应滞后导致的。
初级经济师商业经济考点数据挖掘
数据挖掘
数据挖掘(DataMining,DM)就是按企业的既定目标对大量的企业数据进行探索和分析,揭示隐藏的或验证已知的商业规律,且进一步将其模式化的数据处理方法。它的特点就是能够建立预测模型,预知未来的发展,使企业在规划时具有科学决策依据。现在大型数据库管理系统都具有建立数据仓库的功能,并在数据库、数据仓库的基础上进行数据挖掘。
数据挖掘具有以下主要功能:
(1)分类和预测。分类是从大量数据中找出不同类别对象的特征,从而对新加人对象进行自动分类。如银行会按客户的信用程度分类,数据挖掘能找出各类客户的数据特征,以后就能快速判断一个新客户的信用类别。分类数据挖掘还可用于预测,如预测可能流失,投奔竞争对手的客户。
(2)聚类分析。聚类是根据数据特征对数据对象进行自动归类。“聚类”与“分类”的不同在于“分类”预先知道应该分成哪几类,而“聚类”在操作之前并不知道数据可以分成哪些类别。如通过聚类分析可以将网购客户划分成互不相交的客户群,以便为不同的客户群推荐不同的目标商品。
(3)关联分析。关联分析是在大量数据中找出有关联的数据,或者找出同时发生的事件。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。如在超市的交易数据中发现哪些商品可能会被同时购买,从而寻找哪些商品捕绑销售能够有更多的受众。
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