数据分析就业班所培训的技能,对口业务数据分析相关岗,学员只需要在培训过程熟练掌握工具操作和业务逻辑,在老师的项目实操下掌握业务分析流程,可获得进入业务数据分析岗所要求掌握的基本技能,常用技能重点教学,针对就业夯实基础。
01
熟练掌握Excel、MySQL、Power BI等数据分析软件;精通数据可视化,制作可视化分析报表;可以独立撰写业务分析报告;SQL数据库应用基础;大型数据分析综合项目现场实战;掌握数据分析在各行业的应用场景;掌握业务数据分析模型与分析方法等。
02
数据趋势分析。趋势分析一般而言,适用于产品核心指标的长期跟踪,比如,点击率,GMV,活跃用户数等。做出简单的数据趋势图,并不算是趋势分析,趋势分析更多的是需要明确数据的变化,以及对变化原因进行分析。趋势分析,最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念:环比,同比,定基比。环比是指本期统计数据与上期比较,例如2019年2月份与2019年1月份相比较,环比可以知道最近的变化趋势,但是会有些季节性差异。为了消除季节差异,于是有了同比的概念,例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。定基比更好理解,就是和某个基点进行比较,比如2018年1月作为基点,定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。
课程版块 | 课程内容 |
数据分析概述 |
数据分析分类;数据分析目的及意义;数据分析方法与流程;数据分析角色与职责;数据分析师职业道德与行为准则 |
业务分析方法与业务分析报告 |
表格结构数据特征;表格结构数据获取方法;表格结构数据引用、查询与计算方法;数据驱动型业务管理;指标的应用;财务指标的分析与应用;业务场景指标 ;指标的设计 、使用及分析案例;业务指标综合分析案例;可视化分析方法 |
统计分析基础 |
统计学概述;数据的概括性度量;统计分布;参数估计;假设检验;相关分析 |
多维数据分析与可视化分析 |
表结构数据特征;表结构数据获取;表结构数据加工与使用;ETL及数据仓库应用;多表透视分析逻辑;多维数据模型;透视分析方法;多表透视分析应用案例;客户分析;产品分析;运营分析 |
SQL数据库应用基础 |
数据库基本概念;DDL数据定义语言;DML数据操作语言;单表查询;多表查询;函数 |
SQL大厂面试直通车 |
SQL大厂面试题突击训练;查询应用案例1 -- 电商多表查询案例;查询应用案例2 -- 零售业多表查询案例 |
大型数据分析综合项目现场实战 |
跨国企业完整数据分析实战案例;学生现场探索性实操;项目现场专家评审与1V1指导 |
Python编程基础 |
Python基础知识;Python标准数据类型;控制流语句;自定义函数 |
Python数据清洗与可视化 |
Numpy数组分析;Pandas数表分析;Pandas数据清洗与可视化;Python数据可视化包-Matplotlib介绍;Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制 |
Python数据分析案例及Python统计分析 |
斯德哥尔摩气候可视化分析;餐饮订单数据清洗与分析;文本数据分析之QQ聊天信息可视化分析;回归分析;模型的诊断与调优;用户行为显著影响因素分析案例;用户复购预测分析案例 |
数据分析师职业规划课 |
职业规划;职场沟通力;团队协作力培养 |
面试技巧一对一辅导 |
1V1面试技巧指导与简历修改 |
数据挖掘的能力。数据挖掘是面对海量数据时进行数据价值提炼的关键,以下是算法选择的基本原则:没有最好的算法,只有最适合的算法,算法选择的原则是兼具准确性、可操作性、可理解性、可应用性。没有一种算法能解决所有问题,但精通一门算法可以解决很多问题。挖掘算法最难的是算法调优,同一种算法在不同场景下的参数设定相同,实践是获得调优经验的重要途径。在数据挖掘阶段,数据分析师要掌握数据挖掘相关能力。一是数据挖掘、统计学、数学基本原理和常识;二是熟练使用一门数据挖掘工具,Clementine、SAS或R都是可选项,如果是程序出身也可以选择编程实现;三是需要了解常用的数据挖掘算法以及每种算法的应用场景和优劣差异点。
CDA数据分析讲师
CDA数据分析讲师
课程背景
随着数据技术的不断发展,数据分析已成为企业和个人发展的重要趋势之一。成都作为一个经济发达的城市,对数据分析人才的需求日益增加。因此,成都的数据分析培训课程也越来越受到关注。
课程特色
1.专业的师资团队,由业内知名数据分析师授课。
2.实战中学习,实时掌握数据分析技能。
3.个性化教学,针对学员实际情况设计个性化课程。
4.提供丰富的案例分析,帮助学员深度理解数据分析的应用场景。
课程目标
1.掌握数据分析基本概念和方法,熟悉分析工具的使用技巧。
2.能够应用数据分析进行业务分析和决策支持。
3.具备独立分析解决问题的能力。
4.提升企业竞争力和职业竞争力。
学习对象
1.企业中从事数据分析工作的员工。
2.对数据分析感兴趣的创业者和个人。
3.从事相关专业的在校学生。
课程内容
1.数据分析基础知识:数据类型、数据清洗、数据可视化等。
2.数据分析工具使用:Excel、R、Python等。
3.数据分析方法:统计分析、机器学习、数据挖掘等。
4.应用场景:市场分析、产品分析、用户行为分析等。
学习时长
根据学员不同情况,学习时长将会有所不同,可灵活安排学习时间。
收费范围
收费将根据实际课程内容和时长进行测算。咨询客服了解详细信息。
学习收获
1.掌握数据分析基本知识和方法,提高数据分析技能水平。
2.准确分析企业数据,提高决策的科学性和有效性。
3.提升综合素质,增强市场竞争力和职场竞争力。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。如果您对成都的数据分析培训课程感兴趣,欢迎联系在线客服了解详细情况和预约免费体验课,我们将竭力为您提供最优质的教学体验!
培训项目:大数据培训、人工智能培训、数据分析培训、运营
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