數(shù)據(jù)分析入門(mén) ；數(shù)據(jù)分析的意義；數(shù)據(jù)分析的流程控制 ；數(shù)據(jù)分析的思路與方法

xmind簡(jiǎn)介與基本使用；學(xué)習(xí)方法課堂案例；滴答拼車實(shí)戰(zhàn)演練；其他思維導(dǎo)圖介紹

專業(yè)展現(xiàn)——PPT；基本簡(jiǎn)介；幾個(gè)不得不說(shuō)的真相；經(jīng)驗(yàn)分享；實(shí)戰(zhàn)動(dòng)畫(huà)

Excel工具的安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試；Power BI工具的安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試；Tableau工具的安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試；MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試；SPSS數(shù)據(jù)挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試；SAS數(shù)據(jù)挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試；Python開(kāi)發(fā)工具的安裝、配置與開(kāi)發(fā)環(huán)璄測(cè)試

虛擬機(jī)的安裝配置；虛擬機(jī)網(wǎng)絡(luò)配置；安裝Linux；利用SSH連結(jié)Linux；Linux基礎(chǔ)命令；Linux系統(tǒng)管理

python課程的目的；使用JupyterLab；python數(shù)據(jù)類型 ；元組、列表、字典；python分支結(jié)構(gòu) ；python字符串處理+隨機(jī)函數(shù)；pthon循環(huán)結(jié)構(gòu)；python面向過(guò)程函數(shù)操作；python面向?qū)ο?

問(wèn)題界定；問(wèn)題拆分 ；指標(biāo)確定；數(shù)據(jù)收集；報(bào)告方案 ；趨勢(shì)預(yù)測(cè)；數(shù)據(jù)分析；趨勢(shì)預(yù)測(cè)；報(bào)告方案

邊界：明確問(wèn)題的邊界；邏輯：確定業(yè)務(wù)的關(guān)鍵指標(biāo)和邏輯；定性分析與定量分析

基于經(jīng)典的模型：5W2H；SWORT；4P管理模型；CATWOE；STAR原則、波士頓5力模型。

基于業(yè)務(wù)的模型：用戶畫(huà)像；銷售影響因素；市場(chǎng)變化因素；AARRR流量模型；金定塔思考方法

數(shù)據(jù)科學(xué)過(guò)程 ；數(shù)據(jù)清洗定義；數(shù)據(jù)清洗任務(wù)；數(shù)據(jù)清洗流程；數(shù)據(jù)清洗環(huán)境；數(shù)據(jù)清洗實(shí)例說(shuō)明；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；數(shù)據(jù)格式與編碼；數(shù)據(jù)清洗常用工具；數(shù)據(jù)清洗基本技術(shù)方法；數(shù)據(jù)抽??；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與加載

產(chǎn)品數(shù)據(jù)；用戶數(shù)據(jù)；行為數(shù)據(jù) ；訂單數(shù)據(jù)

開(kāi)放網(wǎng)站；政務(wù)公開(kāi)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽；數(shù)據(jù)交易平臺(tái)；行業(yè)報(bào)告；指數(shù)平臺(tái)

財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)抓??；投資數(shù)據(jù)抓??；房產(chǎn)數(shù)據(jù)抓?。惠浨閿?shù)據(jù)抓??；娛樂(lè)數(shù)據(jù)抓??；新媒體數(shù)據(jù)抓取

建庫(kù) ；建表；建約束 ；創(chuàng)建索引；添加、刪除、修改數(shù)據(jù)

缺失值處理：對(duì)缺失數(shù)據(jù)行進(jìn)行刪除或填充；重復(fù)值處理：重復(fù)值的判斷與刪除；異常值處理：清除不必要的空格和異常數(shù)據(jù)

利用SQL進(jìn)行簡(jiǎn)單的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢；利用SQL完成復(fù)雜條件查詢；利用多表關(guān)聯(lián)完成復(fù)雜業(yè)務(wù)查詢；利用嵌套子查詢完成復(fù)雜業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析

聚合、分組、排序；函數(shù)；行列轉(zhuǎn)換；視圖與存儲(chǔ)過(guò)程

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表關(guān)聯(lián)查詢及查詢；結(jié)果縱向融合；常業(yè)務(wù)需求數(shù)據(jù)寬表構(gòu)建；查詢處理復(fù)雜業(yè)務(wù)

計(jì)算和連續(xù)函數(shù)的性質(zhì)；導(dǎo)數(shù)/微分的概念和運(yùn)算法則；積分的概念和運(yùn)算法則；冪級(jí)數(shù)、泰勒級(jí)數(shù)、傅里葉級(jí)數(shù)、傅里葉變換；向量的概念和運(yùn)算；矩陣的轉(zhuǎn)置、乘法、逆矩陣、正交矩陣、SVD奇異值分解、特征值；行列式的計(jì)算和性質(zhì)；凸優(yōu)化

創(chuàng)建數(shù)組；切片索引；數(shù)組操作；字符串函數(shù)；數(shù)學(xué)函數(shù)；統(tǒng)計(jì)函數(shù)

直方圖：探索變量的分布規(guī)律；條形圖：展示數(shù)值變量的集中趨勢(shì)；散點(diǎn)圖：表示整體數(shù)據(jù)的分布規(guī)律；箱線圖：表示數(shù)據(jù)分散性，中位數(shù)；提琴圖：分位數(shù)的位置及數(shù)據(jù)密度；回歸圖：尋找數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系；熱力圖：表未數(shù)值的大小或者相關(guān)性的高低

大數(shù)據(jù)概述；數(shù)據(jù)集群； Hadoop 架構(gòu)；Hive開(kāi)發(fā)環(huán)璄搭建

從MySQL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive；從Hive導(dǎo)出數(shù)據(jù)到MySQL

Hive數(shù)倉(cāng)；HQL 數(shù)據(jù)查詢基礎(chǔ)語(yǔ)法

從MySQL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive；從Hive導(dǎo)出數(shù)據(jù)到MySQL

分區(qū)表；分桶表；關(guān)聯(lián)表；數(shù)據(jù)查詢

內(nèi)置函數(shù)及開(kāi)窗函數(shù)；特殊類型數(shù)組查詢方式；HQL 查詢語(yǔ)句優(yōu)化技巧

描述統(tǒng)計(jì)；相關(guān)分析；判別分析；方差分析；時(shí)間序列分析；主成分分析；信度分析 ；因子分析；回歸分析；對(duì)應(yīng)分析；列聯(lián)表分析；聚類分析

從MySQL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive；從Hive導(dǎo)出數(shù)據(jù)到MySQL

課程規(guī)劃與簡(jiǎn)介；數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目生命周期；簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ) ；用Modeler試手挖掘流程；數(shù)據(jù)挖掘的知識(shí)類型 6、商業(yè)分析基礎(chǔ)簡(jiǎn)介；信度分析；因子分析；回歸分析 ；對(duì)應(yīng)分析；列聯(lián)表分析 ；聚類分析

SAS概述：SAS簡(jiǎn)介與教育版安裝；SAS概述：教育版基本使用；SAS編程基礎(chǔ) ；SAS編程基礎(chǔ)-循環(huán)；SAS數(shù)據(jù)集操作1-合并；SAS數(shù)據(jù)集操作72-排序與對(duì)比；SAS數(shù)據(jù)集操作3-查重與篩選；練習(xí)-斐波那契數(shù)列；練習(xí)-百元百雞問(wèn)題

機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)；sk-learn機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)；十大預(yù)測(cè)算法原理與使用場(chǎng)景；算法調(diào)用、參數(shù)設(shè)置；特征選擇、特征工程；回歸預(yù)測(cè)模型實(shí)戰(zhàn)；分類預(yù)測(cè)試模型實(shí)戰(zhàn) ；聚類模型實(shí)戰(zhàn)；集成學(xué)習(xí) ；模型優(yōu)化

案例-1：BI電商數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

案例-2：BI電商數(shù)據(jù)客戶分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

案例-3：BI可視化關(guān)于公司運(yùn)營(yíng)情況的相關(guān)分析

案例-4：基于Tableau的客戶主題對(duì)客戶進(jìn)行合理分群

案例-5：基于Tableau的營(yíng)銷主題分析如何衡量媒體的營(yíng)銷價(jià)值

案例-6：基于Tableau的保公司索賠情況分析

數(shù)據(jù)可視化的概念；數(shù)據(jù)可視化的意義；數(shù)據(jù)可視化的對(duì)比；數(shù)據(jù)可視化的分類；數(shù)據(jù)可視化圖表舉例 ；數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用領(lǐng)域；數(shù)據(jù)可視化步驟；數(shù)據(jù)可視化工具梯度；圖表呈現(xiàn)流程；數(shù)據(jù)報(bào)告撰寫(xiě)

了解電商業(yè)務(wù)背景；、以客戶分析為應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加載、清洗、分析及模型建立；以貨品分析為應(yīng)用場(chǎng)景，針對(duì)品類銷售及商品銷售進(jìn)行分析；以流量分析為應(yīng)用場(chǎng)景，針對(duì)流量渠道及關(guān)鍵詞做有效分析；根據(jù)業(yè)務(wù)實(shí)際背景做輿情分析；將分析結(jié)果及建議制成報(bào)告進(jìn)行發(fā)布

商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)01：電商數(shù)據(jù)分析——分析方式之漏斗模型及數(shù)據(jù)量化

商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)02：電商用戶行為與營(yíng)銷模型實(shí)戰(zhàn)

商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)03：金融風(fēng)控模型的構(gòu)建與分析實(shí)戰(zhàn)

商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)04：展會(huì)電話邀約項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)

商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)05：零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析