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成都數(shù)據(jù)分析費用根據(jù)所報讀的班級不同，價格從三千到一萬不等，詳情請咨詢客服。不管是在企業(yè)還是社會，數(shù)據(jù)都已經(jīng)開始扮演越來越重要的“角色”。在這種大勢之下，數(shù)據(jù)分析思維已經(jīng)不只是數(shù)據(jù)分析師的“專業(yè)”了，包括銷售、市場、運營、策劃、產(chǎn)品等等前端的職位都需要通過數(shù)據(jù)分析來幫助自己的工作，甚至連后臺的財務、法務、人事等也開始需要通過數(shù)據(jù)分析來提升效率

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成都CDA數(shù)據(jù)分析課程

課程簡介

數(shù)據(jù)分析就業(yè)班所培訓的技能，對口業(yè)務數(shù)據(jù)分析相關崗，學員只需要在培訓過程熟練掌握工具操作和業(yè)務邏輯，在老師的項目實操下掌握業(yè)務分析流程，可獲得進入業(yè)務數(shù)據(jù)分析崗所要求掌握的基本技能，常用技能重點教學，針對就業(yè)夯實基礎。

學習目標

熟練掌握Excel、MySQL、Power BI等數(shù)據(jù)分析軟件；精通數(shù)據(jù)可視化，制作可視化分析報表；可獨立撰寫業(yè)務分析報告；SQL數(shù)據(jù)庫應用基礎；大型數(shù)據(jù)分析綜合項目現(xiàn)場實戰(zhàn)；掌握數(shù)據(jù)分析在各行業(yè)的應用場景；掌握業(yè)務數(shù)據(jù)分析模型與分析方法等。

數(shù)據(jù)分析常用方法

數(shù)據(jù)對比分析。數(shù)據(jù)的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下并不能說明問題，比如如果一個企業(yè)盈利增長10%，我們并無法判斷這個企業(yè)的好壞，如果這個企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負增長，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長平均為50%，則這是一個很差的數(shù)據(jù)。對比分析，就是給孤立的數(shù)據(jù)一個合理的參考系，否則孤立的數(shù)據(jù)毫無意義。一般而言，對比的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時候，在產(chǎn)品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變量，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數(shù)據(jù)。

學什么？重點我們幫你圈

課程版塊	課程內(nèi)容
數(shù)據(jù)分析概述	數(shù)據(jù)分析分類；數(shù)據(jù)分析目的及意義；數(shù)據(jù)分析方法與流程；數(shù)據(jù)分析角色與職責；數(shù)據(jù)分析師職業(yè)道德與行為準則
業(yè)務分析方法與業(yè)務分析報告	表格結構數(shù)據(jù)特征；表格結構數(shù)據(jù)獲取方法；表格結構數(shù)據(jù)引用、查詢與計算方法；數(shù)據(jù)驅動型業(yè)務管理；指標的應用；財務指標的分析與應用；業(yè)務場景指標；指標的設計、使用及分析案例；業(yè)務指標綜合分析案例；可視化分析方法
統(tǒng)計分析基礎	統(tǒng)計學概述；數(shù)據(jù)的概括性度量；統(tǒng)計分布；參數(shù)估計；假設檢驗；相關分析
多維數(shù)據(jù)分析與可視化分析	表結構數(shù)據(jù)特征；表結構數(shù)據(jù)獲取；表結構數(shù)據(jù)加工與使用；ETL及數(shù)據(jù)倉庫應用；多表透視分析邏輯；多維數(shù)據(jù)模型；透視分析方法；多表透視分析應用案例；客戶分析；產(chǎn)品分析；運營分析
SQL數(shù)據(jù)庫應用基礎	數(shù)據(jù)庫基本概念；DDL數(shù)據(jù)定義語言；DML數(shù)據(jù)操作語言；單表查詢；多表查詢；函數(shù)
SQL大廠面試直通車	SQL大廠面試題突擊訓練；查詢應用案例1 -- 電商多表查詢案例；查詢應用案例2 -- 零售業(yè)多表查詢案例
大型數(shù)據(jù)分析綜合項目現(xiàn)場實戰(zhàn)	跨國企業(yè)完整數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)案例；學生現(xiàn)場探索性實操；項目現(xiàn)場專家評審與1V1指導
Python編程基礎	Python基礎知識；Python標準數(shù)據(jù)類型；控制流語句；自定義函數(shù)
Python數(shù)據(jù)清洗與可視化	Numpy數(shù)組分析；Pandas數(shù)表分析；Pandas數(shù)據(jù)清洗與可視化；Python數(shù)據(jù)可視化包-Matplotlib介紹；Python數(shù)據(jù)可視化包-Seaborn介紹與圖形繪制
Python數(shù)據(jù)分析案例及Python統(tǒng)計分析	斯德哥爾摩氣候可視化分析；餐飲訂單數(shù)據(jù)清洗與分析；文本數(shù)據(jù)分析之QQ聊天信息可視化分析；回歸分析；模型的診斷與調優(yōu)；用戶行為顯著影響因素分析案例；用戶復購預測分析案例
數(shù)據(jù)分析師職業(yè)規(guī)劃課	職業(yè)規(guī)劃；職場溝通力；團隊協(xié)作力培養(yǎng)
面試技巧一對一輔導	1V1面試技巧指導與簡歷修改

選擇我們，值得信賴

師資力量強大

培訓師資目前均來自學界、實務界相關領域的講師、教授、工程師以及企業(yè)分析師，可以更好地確保培訓的學員既能學到扎實的數(shù)據(jù)分析理論知識，又能具備較強的利用軟件解決實際問題的能力，確保學員能勝任各行業(yè)數(shù)據(jù)分析師工作的要求。

在線學習平臺

視頻可實現(xiàn)隨時隨地在線聽課，可進行個性化、碎片化學習，更具針對性與便利性。CDA上課方式分為現(xiàn)場及遠程兩種方式，遠程在線學習引進了新設備與技術，與思科的合作解決了各地區(qū)學員的需求，實現(xiàn)了如同現(xiàn)場般的遠程答疑及討論氛圍。

數(shù)據(jù)分析師要掌握的統(tǒng)計方法

線性回歸。在統(tǒng)計中，線性回歸是通過擬合因變量和自變量之間最佳的線性關系來預測一個目標變量的。最佳擬合是怎么找到的呢？是通過找到實際觀測值和預測值的最小加和來確定的。直觀上說，就是實際值的曲線和預測值的曲線越貼合越好。兩個主要的線性回歸類型是簡單線性回歸和多元線性回歸。簡單線性回歸就是用一個自變量來預測一個因變量。多元線性回歸是用多于一個自變量來預測因變量。

核心師資，鼎力帶學

李奇

CDA數(shù)據(jù)分析講師

擁有豐富的企業(yè)咨詢服務及數(shù)據(jù)分析線上及線下培訓經(jīng)驗，曾任IBM銷售管理團隊數(shù)據(jù)分析項目組長及德勤數(shù)據(jù)分析團隊高級咨詢顧問，主持過多個大型企業(yè)數(shù)據(jù)分析及管理咨詢項目，助力多家企業(yè)提高業(yè)務決策力及數(shù)據(jù)生產(chǎn)力。

王學武

CDA數(shù)據(jù)分析講師

畢業(yè)于華中科技大學計算機專業(yè)。PMP，CMMI評審員，IBM電子商務架構師，工信部項目管理工程師，工信部軟件設計師。目前專注于大數(shù)據(jù)、機器學習、自然語言處理、人工智能等創(chuàng)新技術的研究和在行業(yè)的應用。

課程背景

現(xiàn)代企業(yè)主要靠數(shù)據(jù)發(fā)展，因此，越來越多企業(yè)開始把數(shù)據(jù)分析師作為必不可少的一環(huán)。成都數(shù)據(jù)分析師培訓機構旨在為學員提供從基礎入門到實戰(zhàn)應用的全面培訓，讓您成為數(shù)據(jù)分析領域的專業(yè)人才。

課程特色

1.一對一完全私人定制課程

2.由專業(yè)導師團教授實戰(zhàn)案例

3.深入淺出，系統(tǒng)性分階段掌握數(shù)據(jù)分析技能

課程目標

1.掌握數(shù)據(jù)分析的基礎理論以及數(shù)據(jù)挖掘技術

2.熟悉 Python 的編程語言和數(shù)據(jù)分析工具

3.能夠處理大數(shù)據(jù)并掌握機器學習的基礎知識

4.具備實戰(zhàn)應用能力，為企業(yè)提供數(shù)據(jù)分析解決方案

學習對象

1.有志于從事數(shù)據(jù)分析師工作的人士

2.金融、互聯(lián)網(wǎng)等領域對數(shù)據(jù)分析有需求的職場人士