北京業(yè)務數(shù)據(jù)分析師培訓班

【授課方式】

遠程+面授

【適合對象】

零基礎學員

【課程亮點】

朝九晚九全程跟班答疑、一對一督學、定期直播串講、五分鐘內(nèi)有問必答、出勤率和進度監(jiān)督、作業(yè)與測試

【課程內(nèi)容】

01章業(yè)務數(shù)據(jù)分析基礎

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)計算方法

01-04數(shù)據(jù)透視分析方法

01-05業(yè)務數(shù)據(jù)可視化方法

01-06業(yè)務數(shù)據(jù)分析案例-財務分析

01-07作業(yè)練習：利用Excel實現(xiàn)多條件下的銷售額計算

02章業(yè)務數(shù)據(jù)分析模型與分析方法

02-01帕累托分析

02-02案例應用1-核心產(chǎn)品分析

02-03分類分析-RFM模型

02-04案例應用2-用戶忠誠度模型

02-05樹狀結構分析

02-06案例應用3-汽車行業(yè)分析報告

02-07作業(yè)練習：制作市場獲客數(shù)據(jù)分析報告

03章數(shù)據(jù)庫概述與SQL查詢

03-01數(shù)據(jù)庫概述與數(shù)據(jù)庫基礎

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

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)：單表查詢、集合函數(shù)查詢、連接查詢、子查詢、合并查詢、多表查詢

03-07SQL運算符和函數(shù)

03-08SQL綜合案例：電商數(shù)據(jù)多表查詢練習

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

04章Power BI商業(yè)智能分析基礎

04-01商業(yè)智能分析概述

04-02商業(yè)智能分析流程

04-03指標及指標體系

04-04商業(yè)智能可視化分析方法論

04-05理解數(shù)據(jù)倉庫概念

04-06數(shù)據(jù)倉庫上的數(shù)據(jù)收集

04-07數(shù)據(jù)倉庫上的數(shù)據(jù)處理加工

04-08作業(yè)練習：結合自己的行業(yè)領域規(guī)劃產(chǎn)品/運營/獲客指標體系

05章Power BI搭建多維業(yè)務數(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時間維度透視分析

05-06作業(yè)練習：搭建銷售分析多維數(shù)據(jù)模型

06章Power BI商業(yè)智能實戰(zhàn)案例

06-01案例分析流程：業(yè)務背景介紹-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：制作金融業(yè)務數(shù)據(jù)分析報表

07章數(shù)據(jù)分析之統(tǒng)計學基礎-Part1

07-01數(shù)據(jù)分析方法概述：數(shù)據(jù)分析過程、數(shù)據(jù)分析的商業(yè)驅動

07-02概率論基礎：隨機事件、概率、概率分布

07-03描述性統(tǒng)計分析：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多維隨機變量：聯(lián)合分布、協(xié)方差、相關系數(shù)

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

07-07參數(shù)估計：點估計和區(qū)間估計

07-08作業(yè)練習：對于消費者調(diào)研數(shù)據(jù)進行描述并進行特征分析

08章數(shù)據(jù)分析之統(tǒng)計學基礎-Part2

08-01匹配樣本

08-02樣本量的確定

08-03統(tǒng)計學二類錯誤

08-04T檢驗和F檢驗方法

08-05分類變量的相關性分析

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：運用調(diào)研數(shù)據(jù)進行資產(chǎn)價格預測

09章SPSS數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)-Part1

09-01數(shù)據(jù)分析全過程 - 綜合績效案例講解

09-02SPSS軟件綜合特征 - 軟件綜合功能

09-03SPSS軟件介紹 - 數(shù)據(jù)與變量設置

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

09-05如何理解描述數(shù)據(jù)— 可視化圖形探索

09-06樣本設計與執(zhí)行

09-07SPSS進行線性回歸分析

09-08SPSS進行Logistic回歸分析

09-09實戰(zhàn)1：員工績效管理之線性回歸

09-10實戰(zhàn)2：銀行客戶信用行為特征分類與違約預測

09-11作業(yè)練習：使用線性回歸進行汽車貸款用戶價值預測

10章SPSS數(shù)據(jù)分析實戰(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準和應用場景

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)場景及應用

10-08商業(yè)報告歸納需求

10-09聚類算法：K-均值聚類、系統(tǒng)聚類和二階聚類

10-10市場細分和應用

10-11時間序列原理介紹：AR模型、MA模型和ARIMA模型

10-12時間序列數(shù)據(jù)的預處理

10-13時間序列的建模與預測

10-14實戰(zhàn)1：降維在消費行為中的應用

10-15實戰(zhàn)2：電商客戶行為標簽標定及異常監(jiān)測

10-16實戰(zhàn)3：不同市場訂戶信息的序列預測

10-17作業(yè)練習：使用時間序列分析進行產(chǎn)品收益預測

11章選修：Tableau商業(yè)智能分析與案例實戰(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字段操作和計算字段函數(shù)

11-04Tableau頁面及功能區(qū)介紹

11-05Tableau排序及篩選器演示

11-06初級數(shù)據(jù)可視化：條形圖/折線圖/餅圖/散點圖/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高級數(shù)據(jù)可視化：甘特圖/帕累托圖/漏斗圖/標靶圖/啞鈴圖/雷達圖/地圖

11-08趨勢線/預測線原理及制作和參數(shù)應用

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測試分析

11-12綜合案例3：金融投資數(shù)據(jù)分析

【學習目標】

掌握使用Excel進行業(yè)務數(shù)據(jù)分析

掌握業(yè)務數(shù)據(jù)分析模型與分析方法

掌握使用Power BI進行商業(yè)智能分析

掌握使用Mysql進行數(shù)據(jù)庫增刪改查操作

通過制作和觀察Tableau儀表盤提供商業(yè)洞察

掌握開發(fā)自動化交互式報表能力

運用統(tǒng)計學分析方法構建實戰(zhàn)模型分析方法，并同結合SPSS軟件實現(xiàn)

掌握數(shù)理統(tǒng)計學基礎知識

精通基礎的分類、回歸、聚類方法，并結合案例應用

可以獨立完成數(shù)據(jù)報告

掌握數(shù)據(jù)分析在各行業(yè)的應用場景

【上課時間】

周末8-17點

【師資力量】

辛立偉

擅長數(shù)據(jù)架構、數(shù)據(jù)分析

教學經(jīng)驗20年

CDA數(shù)據(jù)分析研究院講師

SUN中國社區(qū)會員

趙仁乾

擅長數(shù)據(jù)架構、數(shù)據(jù)分析

教學經(jīng)驗7年

北京郵電大學管理科學與工程碩士

北京電信規(guī)劃設計院

吳昊天

擅長數(shù)據(jù)架構、數(shù)據(jù)分析

教學經(jīng)驗8年

電子科技大學大數(shù)據(jù)中心

CDA數(shù)據(jù)分析研究院技術負責人兼高級講師

【學員風采】

【招生人數(shù)】

招生40人

【學員評價】

孔同學

統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)挖掘理論是數(shù)據(jù)分析的基礎，常規(guī)的統(tǒng)計理論和數(shù)據(jù)挖掘算法必須要學會，想入行應重點研究，并要學會制作風險評分卡。其他算法了解即可。

董同學

三個月的學習時間。緊湊的課程安排讓我感覺每一天都特別充實，白天認真聽講，晚自習鞏固復習，每一天都在進步和成長。 我對未來充滿了希望。

王同學

CDA的學習經(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

學習是一種態(tài)度，在CDA三個月集中學習的過程中，認識了很多同學，也增長了一些校園以外的知識，學習的過程很累很艱辛，卻覺得很值得！ 痛并快樂著！！

李同學

CDA對于我而言，是一個新生活的起點，經(jīng)過3個月的奮戰(zhàn)，我學習到了許多知識，更結識了許多志同道合的朋友，這是我3個月的學習生活寶貴的財富。

趙同學

首先感謝的是課堂里茫茫多的教授級導師的個人魅力的熏陶，其次就是，三個月持續(xù)不斷的學習，讓我養(yǎng)成一個持續(xù)學習的心態(tài)和熱愛學習的態(tài)度。

【機構簡介】

如荷學為北京國富如荷網(wǎng)絡科技有限公司旗下專注于數(shù)字化人才培養(yǎng)及服務的教育品牌,致力于大數(shù)據(jù)在產(chǎn)、學、研的融合應用。服務百萬數(shù)字化人才,是全球500強企業(yè)的忠實合作伙伴。

如荷學以"培養(yǎng)企業(yè)需要的專業(yè)數(shù)字化人才,搭建弓|領數(shù)字化時代的企業(yè)人才梯隊”為使命,為TD時代數(shù)字化人才的數(shù)據(jù)能力提升及企業(yè)數(shù)字化轉型提供標準化、效率、可落地的數(shù)據(jù)應用側解決方案。

【機構環(huán)境】

【發(fā)展歷程】

2006年 開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計、計量實戰(zhàn)，學術研究等相關培訓視頻和現(xiàn)場班

2007年 開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析相關培訓班

2011年 隨著大數(shù)據(jù)熱潮的來臨，依托累計上萬類共享資料，多年沉淀師資團隊，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)和認證

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

2015年第 一屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會（CDAS）在9月11日成功舉辦，參會人數(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)科學家訓練營、企業(yè)內(nèi)訓、CDA俱樂部等多個項目

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)分析領域生態(tài)圈，并進一步升級CDA企業(yè)內(nèi)訓體系，正式推出大數(shù)據(jù)實驗室

2018年北上廣深等多個城市均有校區(qū)；擁有200多位專業(yè)師資；培養(yǎng)學員超過3萬人，每年6月/12月全國28個城市舉辦CDA認證考試

2019年已舉辦九屆數(shù)據(jù)分析師認證考試，得到業(yè)界廣泛認可，學員遍布各大知名企業(yè)。人工智能產(chǎn)品“好學AI”問世，引領DT時代新一波技術培訓浪潮

【品牌宣傳】

用AI讓優(yōu)質(zhì)的教育人人可得！