CDA数据分析周末培训班

导读 长沙富国如荷教育开设的CDA数据分析周末培训班针对学员*夯实基础,优质的师资团队带领学员提升数据分析*培训的技能,让学员快速学习业务数据分析相关岗位所要求的技能,帮助学员提升学习效率,培养职场数据素养,直通企业*。想要提升CDA数据分析就来长沙国富如荷教育
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CDA 数据分析 计算机

课程详情

2023-10-10
长沙富国如荷教育开设的CDA数据分析周末培训班针对学员*夯实基础,优质的师资团队带领学员提升数据分析*培训的技能,让学员快速学习业务数据分析相关岗位所要求的技能,帮助学员提升学习效率,培养职场数据素养,直通企业*。
 
课程优势
熟练掌握Excel、MySQL、Power BI等数据分析软件

熟练掌握数据清洗,可以完成缺失值填补、异常值处理等

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

学习对象
零基础学生、转行人士,低门槛无忧*

基础薄弱数据类岗位从业者,系统提升专业技能

产品、运营、营销、财务等业务部门在职者,提升数字化*效率

研发、中台、技术类部门在职者,数字化赋能支持业务发展

企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者,把握数字化转型方案及流程


课程内容
3-1表格结构数据的特征、获取方法

3-2表格结构数据引用、查询与计算方法

3-3数据驱动型业务管理(数据埋点、数据治理、数据应用等)

3-4指标的应用-搭建营销运营指标体系

3-5财务指标的分析与应用

3-6业务场景指标-多场景业务场景指标应用精讲(运营、客户、商品、活动等)

3-7指标的设计-多场景指标设计、使用及分析案例(绩效、运营、销售等)

3-8业务指标综合分析案例-互联网运营业务指标综合分析案例

3-9可视化分析方法

3-10业务分析方法应用-杜邦分析法、帕累托分析法、四象限分析法

3-11业务模型应用-价值模型、帕累托模型、漏斗模型、RFM模型

3-12撰写业务分析报告方法

3-13电商、互联网、零售行业的数据分析场景介绍

3-14客户分析-电商客户维度综合分析案例(用户生命周期、用户特征、用户行为分析)

3-15产品分析-电商产品维度综合分析案例(商品画像、商品标签、商品定位策略分析)

3-16运营分析-互联网运营业务综合分析案例(运营效果分析、电商漏斗模型分析应用)

3-17市场分析-汽车行业市场分析案例(市场分析报告撰写方法)

3-18银行综合分析案例-银行综合业务分析报告

4章统计基础与数据预处理(Excel)

4-1分析的基本概念

4-2描述性统计与数据预处理

4-3统计分布

5章多维数据分析与可视化分析(Power BI)

5-1表结构数据的特征与获取

5-2表结构数据加工与使用

5-3多表透视分析逻辑

5-4透视分析方法

5-5多维数据模型

5-6多表透视分析应用案例--多维透视分析应用案例

5-7客户分析-电商客户运营分析仪表板(潜在客户挖掘、电商运营效果监控、运营指标分析应用)

5-8产品分析-产品进销存追踪监控看板(进销存业务流程分析与监控)

5-9运营分析-电商运营分析驾驶舱(电商获客分析、营销漏斗模型监控分析)

5-10销售分析-服装行业销售情况分析(销售情况监控看板制作方法)

5-11财务分析-地产企业盈利分析(企业利润结构构成及盈利能力分析看板)

5-12综合实战案例-电商综合运营分析仪表板(流量、转化、客单相关指标分析监控)

6章推断性统计

6-1参数估计

6-2假设检验

6-3AB test

6-4使用带检验的AB test分析运营方案

7章SQL数据库(MySQL)

7-1数据库基本概念

7-2DDL数据定义语言(创建、选用、删除数据/表)

7-3DML数据操作语言(添加、修改、删除数据)

7-4单表查询

7-5查询结果排序、限制查询结果数量

7-6多表查询

7-7函数

7-8SQL大厂面试题突击训练

7-9查询应用案例1--电商多表查询案例

7-10查询应用案例2--零售业多表查询案例

数据管理与数据治理简介

8-1企业决策的四个层次:战略、管理、运营、操作

8-2企业数据分析能力的演进

8-3企业运营和操作数据应用

8-4数据管理基础知识与DMBOK知识体系

8-5企业数据能力建设

8-6数据治理实操框架

9章企业架构与数据架构基础

9-1数据架构的基本概念

9-2数据模型介绍

9-3数据建模基础

9-4数据建模方法

9-5数据建模规范化

9-6数据建模案例

10章Hive SQL

10-1Linux系统(复习)

10-2Linux常用命令和文件系统(复习)

10-3分布式存储与计算(Hadoop)

10-4系统的安装与部署

10-5Hive架构原理

10-6Hive数据类型

10-7HiveQL与应用

11章大型数据分析综合项目实战(Power BI+SQL)

11-1跨国企业完整数据分析实战案例

11-2学生探索性实操

11-3制作分析报告

11-4项目现场专家评审与1 V 1指导

12章Python编程基础

12-1Python与Anaconda简介

12-2Python标准数据类型

12-3基本语法规则

12-4控制流语句

12-5自定义函数

13章Python数据清洗与可视化

13-1Numpy数组分析

13-2Pandas数表分析

13-3Pandas数据清洗与可视化

13-4Python数据可视化*-Matplotlib介绍

13-5Python数据可视化*-Seaborn介绍与图形绘制

13-6Python BI*-Pyecharts介绍与图形绘制

13-7分析案例:斯德哥尔摩气候可视化分析

13-8分析案例:餐饮订单数据清洗与分析

13-9分析案例:文本数据分析之QQ聊天信息可视化分析

14章Python+SQL及Python自动化

14-1SQL数据接入

14-2Python连接SQL

14-3Python办公自动化

14-4实现自动风控报表

15章ETL数据接入与数仓

15-1ETL基本概念与常用工具

15-2Kettle核心概念与配置

15-3Kettle转换

15-4Kettle作业

15-5ETL连接数仓

15-6ETL实战项目

16章数据分析师职业规划课

16-1职业规划

16-2职场沟通力

16-3团队协作力培养

17章面试技巧一对一辅导

17-11 V 1面试技巧指导与简历修改

18章技能选修

18-1互联网数字化运营

18-2何为数据产品经理

18-3Python爬虫

18-4人工智能(深度学习)实战之图像识别

18-5Tableau多维可视化分析

18-6SPSS统计分析

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