北京業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)班

【授課方式】

遠(yuǎn)程+面授

【適合對(duì)象】

零基礎(chǔ)學(xué)員

【課程亮點(diǎn)】

朝九晚九全程跟班答疑、一對(duì)一督學(xué)、定期直播串講、五分鐘內(nèi)有問(wèn)必答、出勤率和進(jìn)度監(jiān)督、作業(yè)與測(cè)試

【課程內(nèi)容】

01章業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)

01-01數(shù)據(jù)分析概述

01-02數(shù)據(jù)加工方法

01-03數(shù)據(jù)計(jì)算方法

01-04數(shù)據(jù)透視分析方法

01-05業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可視化方法

01-06業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析案例-財(cái)務(wù)分析

01-07作業(yè)練習(xí)：利用Excel實(shí)現(xiàn)多條件下的銷售額計(jì)算

02章業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析模型與分析方法

02-01帕累托分析

02-02案例應(yīng)用1-核心產(chǎn)品分析

02-03分類分析-RFM模型

02-04案例應(yīng)用2-用戶忠誠(chéng)度模型

02-05樹狀結(jié)構(gòu)分析

02-06案例應(yīng)用3-汽車行業(yè)分析報(bào)告

02-07作業(yè)練習(xí)：制作市場(chǎng)獲客數(shù)據(jù)分析報(bào)告

03章數(shù)據(jù)庫(kù)概述與SQL查詢

03-01數(shù)據(jù)庫(kù)概述與數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)

03-02數(shù)據(jù)類型和約束條件

03-03創(chuàng)建及使用數(shù)據(jù)庫(kù)

03-04創(chuàng)建、修改及刪除表

03-05插入、更新、刪除數(shù)據(jù)

03-06查詢數(shù)據(jù)：?jiǎn)伪聿樵?、集合函?shù)查詢、連接查詢、子查詢、合并查詢、多表查詢

03-07SQL運(yùn)算符和函數(shù)

03-08SQL綜合案例：電商數(shù)據(jù)多表查詢練習(xí)

03-09作業(yè)練習(xí)：使用SQL匯總計(jì)算銷售類多表數(shù)據(jù)

04章Power BI商業(yè)智能分析基礎(chǔ)

04-01商業(yè)智能分析概述

04-02商業(yè)智能分析流程

04-03指標(biāo)及指標(biāo)體系

04-04商業(yè)智能可視化分析方法論

04-05理解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念

04-06數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)上的數(shù)據(jù)收集

04-07數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)上的數(shù)據(jù)處理加工

04-08作業(yè)練習(xí)：結(jié)合自己的行業(yè)領(lǐng)域規(guī)劃產(chǎn)品/運(yùn)營(yíng)/獲客指標(biāo)體系

05章Power BI搭建多維業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型

05-01理解數(shù)據(jù)模型

05-02數(shù)據(jù)模型創(chuàng)建邏輯

05-03理解維度與度量

05-04掌握多條件下的透視規(guī)則

05-05時(shí)間維度透視分析

05-06作業(yè)練習(xí)：搭建銷售分析多維數(shù)據(jù)模型

06章Power BI商業(yè)智能實(shí)戰(zhàn)案例

06-01案例分析流程：業(yè)務(wù)背景介紹-理解數(shù)據(jù)-制作分析儀

06-02零售銷售情況監(jiān)控儀

06-03餐飲指標(biāo)監(jiān)控儀

06-04電商流量分析儀

06-05快消行業(yè)銷售分析儀

06-06作業(yè)練習(xí)：制作金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)表

07章數(shù)據(jù)分析之統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)-Part1

07-01數(shù)據(jù)分析方法概述：數(shù)據(jù)分析過(guò)程、數(shù)據(jù)分析的商業(yè)驅(qū)動(dòng)

07-02概率論基礎(chǔ)：隨機(jī)事件、概率、概率分布

07-03描述性統(tǒng)計(jì)分析：集中程度、離散程度、偏度和峰度

07-04常見分布族：正態(tài)分布和中心極限定理

07-05多維隨機(jī)變量：聯(lián)合分布、協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)

07-06數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化原理：似然函數(shù)和輔助函數(shù)

07-07參數(shù)估計(jì)：點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)

07-08作業(yè)練習(xí)：對(duì)于消費(fèi)者調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行描述并進(jìn)行特征分析

08章數(shù)據(jù)分析之統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)-Part2

08-01匹配樣本

08-02樣本量的確定

08-03統(tǒng)計(jì)學(xué)二類錯(cuò)誤

08-04T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)方法

08-05分類變量的相關(guān)性分析

08-06方差分析方法

08-07一元線性回歸分析

08-08多元線性回歸分析

08-09作業(yè)練習(xí)：運(yùn)用調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行資產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)

09章SPSS數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)-Part1

09-01數(shù)據(jù)分析全過(guò)程 - 綜合績(jī)效案例講解

09-02SPSS軟件綜合特征 - 軟件綜合功能

09-03SPSS軟件介紹 - 數(shù)據(jù)與變量設(shè)置

09-04如何理解描述數(shù)據(jù)— 統(tǒng)計(jì)和描述性分析

09-05如何理解描述數(shù)據(jù)— 可視化圖形探索

09-06樣本設(shè)計(jì)與執(zhí)行

09-07SPSS進(jìn)行線性回歸分析

09-08SPSS進(jìn)行Logistic回歸分析

09-09實(shí)戰(zhàn)1：?jiǎn)T工績(jī)效管理之線性回歸

09-10實(shí)戰(zhàn)2：銀行客戶信用行為特征分類與違約預(yù)測(cè)

09-11作業(yè)練習(xí)：使用線性回歸進(jìn)行汽車貸款用戶價(jià)值預(yù)測(cè)

10章SPSS數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)-Part2

10-01特征篩選流程

10-02DB特征篩選方法步驟

10-03主成分分析原理

10-04主成分分析的判斷標(biāo)準(zhǔn)和應(yīng)用場(chǎng)景

10-05主成分分析與因子分析

10-06主成分回歸

10-07客戶畫像的商業(yè)場(chǎng)景及應(yīng)用

10-08商業(yè)報(bào)告歸納需求

10-09聚類算法：K-均值聚類、系統(tǒng)聚類和二階聚類

10-10市場(chǎng)細(xì)分和應(yīng)用

10-11時(shí)間序列原理介紹：AR模型、MA模型和ARIMA模型

10-12時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)處理

10-13時(shí)間序列的建模與預(yù)測(cè)

10-14實(shí)戰(zhàn)1：降維在消費(fèi)行為中的應(yīng)用

10-15實(shí)戰(zhàn)2：電商客戶行為標(biāo)簽標(biāo)定及異常監(jiān)測(cè)

10-16實(shí)戰(zhàn)3：不同市場(chǎng)訂戶信息的序列預(yù)測(cè)

10-17作業(yè)練習(xí)：使用時(shí)間序列分析進(jìn)行產(chǎn)品收益預(yù)測(cè)

11章選修：Tableau商業(yè)智能分析與案例實(shí)戰(zhàn)

11-01數(shù)據(jù)可視化和Tableau產(chǎn)品安裝與配置

11-02Tableau數(shù)據(jù)獲取及數(shù)據(jù)操作

11-03Tableau字段操作和計(jì)算字段函數(shù)

11-04Tableau頁(yè)面及功能區(qū)介紹

11-05Tableau排序及篩選器演示

11-06初級(jí)數(shù)據(jù)可視化：條形圖/折線圖/餅圖/散點(diǎn)圖/直方圖/文本表/盒須圖/熱力圖/環(huán)形圖/詞云圖/樹形圖/氣泡圖

11-07高級(jí)數(shù)據(jù)可視化：甘特圖/帕累托圖/漏斗圖/標(biāo)靶圖/啞鈴圖/雷達(dá)圖/地圖

11-08趨勢(shì)線/預(yù)測(cè)線原理及制作和參數(shù)應(yīng)用

11-09儀表盤和故事制作

11-10綜合案例1：客戶留存之漏斗分析

11-11綜合案例2：產(chǎn)品A/B測(cè)試分析

11-12綜合案例3：金融投資數(shù)據(jù)分析

【學(xué)習(xí)目標(biāo)】

掌握使用Excel進(jìn)行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析

掌握業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析模型與分析方法

掌握使用Power BI進(jìn)行商業(yè)智能分析

掌握使用Mysql進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)增刪改查操作

通過(guò)制作和觀察Tableau儀表盤提供商業(yè)洞察

掌握開發(fā)自動(dòng)化交互式報(bào)表能力

運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法構(gòu)建實(shí)戰(zhàn)模型分析方法，并同結(jié)合SPSS軟件實(shí)現(xiàn)

掌握數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)

精通基礎(chǔ)的分類、回歸、聚類方法，并結(jié)合案例應(yīng)用

可以獨(dú)立完成數(shù)據(jù)報(bào)告

掌握數(shù)據(jù)分析在各行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景

【上課時(shí)間】

周末8-17點(diǎn)

【師資力量】

辛立偉

擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)分析

教學(xué)經(jīng)驗(yàn)20年

CDA數(shù)據(jù)分析研究院講師

SUN中國(guó)社區(qū)會(huì)員

趙仁乾

擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)分析

教學(xué)經(jīng)驗(yàn)7年

北京郵電大學(xué)管理科學(xué)與工程碩士

北京電信規(guī)劃設(shè)計(jì)院

吳昊天

擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)分析

教學(xué)經(jīng)驗(yàn)8年

電子科技大學(xué)大數(shù)據(jù)中心

CDA數(shù)據(jù)分析研究院技術(shù)負(fù)責(zé)人兼高級(jí)講師

【學(xué)員風(fēng)采】

【招生人數(shù)】

招生40人

【學(xué)員評(píng)價(jià)】

孔同學(xué)

統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘理論是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，常規(guī)的統(tǒng)計(jì)理論和數(shù)據(jù)挖掘算法必須要學(xué)會(huì)，想入行應(yīng)重點(diǎn)研究，并要學(xué)會(huì)制作風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分卡。其他算法了解即可。

董同學(xué)

三個(gè)月的學(xué)習(xí)時(shí)間。緊湊的課程安排讓我感覺每一天都特別充實(shí)，白天認(rèn)真聽講，晚自習(xí)鞏固復(fù)習(xí)，每一天都在進(jìn)步和成長(zhǎng)。 我對(duì)未來(lái)充滿了希望。

王同學(xué)

CDA的學(xué)習(xí)經(jīng)歷，給我的人生增添了一段難忘的回憶，也給我在現(xiàn)在的工作中帶來(lái)了很大的幫助，在今后的工作中要更加努力，不斷完善自己。

蘇同學(xué)

學(xué)習(xí)是一種態(tài)度，在CDA三個(gè)月集中學(xué)習(xí)的過(guò)程中，認(rèn)識(shí)了很多同學(xué)，也增長(zhǎng)了一些校園以外的知識(shí)，學(xué)習(xí)的過(guò)程很累很艱辛，卻覺得很值得！ 痛并快樂(lè)著?。?/p>

李同學(xué)

CDA對(duì)于我而言，是一個(gè)新生活的起點(diǎn)，經(jīng)過(guò)3個(gè)月的奮戰(zhàn)，我學(xué)習(xí)到了許多知識(shí)，更結(jié)識(shí)了許多志同道合的朋友，這是我3個(gè)月的學(xué)習(xí)生活寶貴的財(cái)富。

趙同學(xué)

首先感謝的是課堂里茫茫多的教授級(jí)導(dǎo)師的個(gè)人魅力的熏陶，其次就是，三個(gè)月持續(xù)不斷的學(xué)習(xí)，讓我養(yǎng)成一個(gè)持續(xù)學(xué)習(xí)的心態(tài)和熱愛學(xué)習(xí)的態(tài)度。

【機(jī)構(gòu)簡(jiǎn)介】

如荷學(xué)為北京國(guó)富如荷網(wǎng)絡(luò)科技有限公司旗下專注于數(shù)字化人才培養(yǎng)及服務(wù)的教育品牌,致力于大數(shù)據(jù)在產(chǎn)、學(xué)、研的融合應(yīng)用。服務(wù)百萬(wàn)數(shù)字化人才,是全球500強(qiáng)企業(yè)的忠實(shí)合作伙伴。

如荷學(xué)以"培養(yǎng)企業(yè)需要的專業(yè)數(shù)字化人才,搭建弓|領(lǐng)數(shù)字化時(shí)代的企業(yè)人才梯隊(duì)”為使命,為TD時(shí)代數(shù)字化人才的數(shù)據(jù)能力提升及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供標(biāo)準(zhǔn)化、效率、可落地的數(shù)據(jù)應(yīng)用側(cè)解決方案。

【機(jī)構(gòu)環(huán)境】

【發(fā)展歷程】

2006年 開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、計(jì)量實(shí)戰(zhàn)，學(xué)術(shù)研究等相關(guān)培訓(xùn)視頻和現(xiàn)場(chǎng)班

2007年 開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)分析相關(guān)培訓(xùn)班

2011年 隨著大數(shù)據(jù)熱潮的來(lái)臨，依托累計(jì)上萬(wàn)類共享資料，多年沉淀師資團(tuán)隊(duì)，論壇召集多位專家，研發(fā)CDA數(shù)據(jù)分析師體系

2013年CDA數(shù)據(jù)分析師品牌成立，提供系統(tǒng)化的大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)和認(rèn)證

2014年 CDA INSTITUTE 成立 ,并推出第 一屆全國(guó)CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試

2015年第 一屆中國(guó)數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)（CDAS）在9月11日成功舉辦，參會(huì)人數(shù)逾3000人

2016年 CDA匯聚海內(nèi)外大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析專家上千人，推出就業(yè)班、數(shù)據(jù)科學(xué)家訓(xùn)練營(yíng)、企業(yè)內(nèi)訓(xùn)、CDA俱樂(lè)部等多個(gè)項(xiàng)目

2017年整合論壇與CDA數(shù)據(jù)分析師業(yè)內(nèi)資源，形成數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域生態(tài)圈，并進(jìn)一步升級(jí)CDA企業(yè)內(nèi)訓(xùn)體系，正式推出大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室

2018年北上廣深等多個(gè)城市均有校區(qū)；擁有200多位專業(yè)師資；培養(yǎng)學(xué)員超過(guò)3萬(wàn)人，每年6月/12月全國(guó)28個(gè)城市舉辦CDA認(rèn)證考試

2019年已舉辦九屆數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試，得到業(yè)界廣泛認(rèn)可，學(xué)員遍布各大知名企業(yè)。人工智能產(chǎn)品“好學(xué)AI”問(wèn)世，引領(lǐng)DT時(shí)代新一波技術(shù)培訓(xùn)浪潮

【品牌宣傳】

用AI讓優(yōu)質(zhì)的教育人人可得！