數(shù)據(jù)分析就業(yè)班所培訓(xùn)的技能,對(duì)口業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析相關(guān)崗,學(xué)員只需要在培訓(xùn)過程熟練掌握工具操作和業(yè)務(wù)邏輯,在老師的項(xiàng)目實(shí)操下掌握業(yè)務(wù)分析流程,可獲得進(jìn)入業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析崗所要求掌握的基本技能,常用技能重點(diǎn)教學(xué),針對(duì)就業(yè)夯實(shí)基礎(chǔ)。


數(shù)據(jù)分析就業(yè)班所培訓(xùn)的技能,對(duì)口業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析相關(guān)崗,學(xué)員只需要在培訓(xùn)過程熟練掌握工具操作和業(yè)務(wù)邏輯,在老師的項(xiàng)目實(shí)操下掌握業(yè)務(wù)分析流程,可獲得進(jìn)入業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析崗所要求掌握的基本技能,常用技能重點(diǎn)教學(xué),針對(duì)就業(yè)夯實(shí)基礎(chǔ)。
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(bào)表;可以獨(dú)立撰寫業(yè)務(wù)分析報(bào)告;SQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)用基礎(chǔ);大型數(shù)據(jù)分析綜合項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)實(shí)戰(zhàn);掌握數(shù)據(jù)分析在各行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景;掌握業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析模型與分析方法等。
數(shù)據(jù)對(duì)比分析。數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化獨(dú)立的看,其實(shí)很多情況下并不能說明問題,比如如果一個(gè)企業(yè)盈利增長10%,我們并無法判斷這個(gè)企業(yè)的好壞,如果這個(gè)企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負(fù)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(gè)很差的數(shù)據(jù)。對(duì)比分析,就是給孤立的數(shù)據(jù)一個(gè)合理的參考系,否則孤立的數(shù)據(jù)毫無意義。一般而言,對(duì)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(shí)候,在產(chǎn)品迭代測(cè)試的時(shí)候,為了增加說服力,會(huì)人為的設(shè)置對(duì)比的基準(zhǔn)。也就是A/B test。比較試驗(yàn)最關(guān)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(cè)試首頁改版的效果,就需要保持A/B兩組用戶質(zhì)量保持相同,上線時(shí)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)。
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(zé);數(shù)據(jù)分析師職業(yè)道德與行為準(zhǔn)則 |
業(yè)務(wù)分析方法與業(yè)務(wù)分析報(bào)告 |
表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征;表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)獲取方法;表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)引用、查詢與計(jì)算方法;數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型業(yè)務(wù)管理;指標(biāo)的應(yīng)用;財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析與應(yīng)用;業(yè)務(wù)場(chǎng)景指標(biāo) ;指標(biāo)的設(shè)計(jì) 、使用及分析案例;業(yè)務(wù)指標(biāo)綜合分析案例;可視化分析方法 |
統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ) |
統(tǒng)計(jì)學(xué)概述;數(shù)據(jù)的概括性度量;統(tǒng)計(jì)分布;參數(shù)估計(jì);假設(shè)檢驗(yàn);相關(guān)分析 |
多維數(shù)據(jù)分析與可視化分析 |
表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征;表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)獲取;表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)加工與使用;ETL及數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)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(yīng)用案例;客戶分析;產(chǎn)品分析;運(yùn)營分析 |
SQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)用基礎(chǔ) |
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(xùn)練;查詢應(yīng)用案例1 -- 電商多表查詢案例;查詢應(yīng)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(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)實(shí)戰(zhàn) |
跨國企業(yè)完整數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)案例;學(xué)生現(xiàn)場(chǎng)探索性實(shí)操;項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)專家評(píng)審與1V1指導(dǎo) |
Python編程基礎(chǔ) |
Python基礎(chǔ)知識(shí);Python標(biāo)準(zhǔn)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(jì)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(diào)優(yōu);用戶行為顯著影響因素分析案例;用戶復(fù)購預(yù)測(cè)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(chǎng)溝通力;團(tuán)隊(duì)協(xié)作力培養(yǎng) |
面試技巧一對(duì)一輔導(dǎo) |
1V1面試技巧指導(dǎo)與簡歷修改 |
對(duì)數(shù)據(jù)庫有充分的理解。大家都知道,一般工廠中有存放產(chǎn)品的庫房,所以就不難理解數(shù)據(jù)庫的意義了,一般來說,數(shù)據(jù)都是大量的,如果存放這些大量的數(shù)據(jù)就需要一個(gè)類似于工廠庫房一樣的東西里面,數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)是需要庫房,就叫做數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)分析師必須知道數(shù)據(jù)庫的用途以及存在的意義,這是因?yàn)閿?shù)據(jù)庫是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的地方。數(shù)據(jù)庫有很多,如MongoDB,MySQL,PostgreSQL等。理解數(shù)據(jù)庫并且能熟練使用它,這是數(shù)據(jù)分析師的一個(gè)基本能力。作為數(shù)據(jù)分析人員,我們首先要知道如何去獲取數(shù)據(jù),其中最常見的就是從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中取數(shù),因此你可以不會(huì)R,不會(huì)python,但是你不能不會(huì)SQL。
CDA數(shù)據(jù)分析講師
CDA數(shù)據(jù)分析講師
課程背景
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)分析師成為越來越熱門的職業(yè),但市場(chǎng)上缺乏經(jīng)驗(yàn)豐富、技能全面的人才。為此,成都市推出數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)課程,幫助學(xué)員掌握數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的核心技能,提高就業(yè)競爭力。
課程特色
1.專業(yè)團(tuán)隊(duì):由具備多年從業(yè)經(jīng)驗(yàn)和教學(xué)經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)<沂谡n。
2.實(shí)戰(zhàn)案例:通過真實(shí)案例演示,讓學(xué)員更好地理解和應(yīng)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)。
3.定制化學(xué)習(xí):根據(jù)學(xué)員背景和需求,量身定制學(xué)習(xí)方案,提高學(xué)習(xí)效率。
4.多元化教學(xué):采用在線授課和線下教學(xué)相結(jié)合的方式,讓學(xué)習(xí)更靈活多樣。
課程目標(biāo)
1.掌握數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識(shí),包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘等方面的技術(shù)。
2.熟練掌握主流數(shù)據(jù)分析工具的使用,如Excel、Python、R等。
3.掌握各類數(shù)據(jù)分析方法,包括聚類分析、回歸分析、決策樹等。
4.實(shí)踐能力提高,能夠自主完成數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目,滿足企業(yè)實(shí)際需求。
學(xué)習(xí)對(duì)象
1.企業(yè)員工:想要提高自己在數(shù)據(jù)處理、分析和挖掘能力的人員。
2.數(shù)據(jù)愛好者:對(duì)于數(shù)據(jù)分析技術(shù)感興趣,想要深入學(xué)習(xí)的人員。
3.求職者:想要成為一名專業(yè)數(shù)據(jù)分析師的學(xué)生和求職者。
課程內(nèi)容
1.數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ):數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)清洗、特征工程等。
2.數(shù)據(jù)可視化:圖形繪制、交互式可視化、數(shù)據(jù)報(bào)表等。
3.統(tǒng)計(jì)分析:描述性統(tǒng)計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析等。
4.機(jī)器學(xué)習(xí):聚類分析、分類器、回歸分析、決策樹等。
5.大數(shù)據(jù)分析:Hadoop、Spark等。
學(xué)習(xí)時(shí)長與收費(fèi)
學(xué)習(xí)時(shí)長:一周至三個(gè)月不等。
收費(fèi)范圍:5000元至2萬元不等,具體收費(fèi)根據(jù)選修課程及學(xué)習(xí)時(shí)長而定。
學(xué)習(xí)收獲
1.掌握全面數(shù)據(jù)分析技能,提高職業(yè)競爭力和就業(yè)機(jī)會(huì)。
2.了解行業(yè)先進(jìn)技術(shù),滿足企業(yè)需求,有利于職業(yè)晉升。
3.拓展個(gè)人技能,為個(gè)人發(fā)展和未來職業(yè)規(guī)劃打牢基礎(chǔ)。
結(jié)語
以上內(nèi)容僅供參考,實(shí)際情況以到校咨詢?yōu)闇?zhǔn)。學(xué)員可聯(lián)系在線客服,預(yù)約免費(fèi)體驗(yàn)課,了解更多詳細(xì)信息,掌握數(shù)據(jù)分析技能,開啟職業(yè)發(fā)展新篇章。
培訓(xùn)項(xiàng)目:大數(shù)據(jù)培訓(xùn)、人工智能培訓(xùn)、數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)、運(yùn)營
¥16800起11208人關(guān)注
¥22800起46737人關(guān)注
¥10800起3798人關(guān)注
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¥128001819人關(guān)注
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