北京數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)排名
數(shù)據(jù)是信息時(shí)代的"新能源"。從金融到零售,從電商到體育,數(shù)據(jù)科學(xué)都成為成功決策的基礎(chǔ),廣泛應(yīng)用在營(yíng)銷(xiāo)優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)控制、客戶關(guān)系等商業(yè)領(lǐng)域。北京數(shù)據(jù)分析哪家培訓(xùn)好?業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師課程針對(duì)周末時(shí)間充裕、零基礎(chǔ)的專(zhuān)科、本科在校生,以及在職&欲轉(zhuǎn)行從事數(shù)據(jù)分析人員提供3個(gè)月非脫產(chǎn)周末集訓(xùn)。
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師的學(xué)習(xí)對(duì)象和基礎(chǔ)
- 1 針對(duì)周末時(shí)間充裕、基礎(chǔ)薄弱人士。
- 2 對(duì)數(shù)據(jù)分析感興趣的高校學(xué)生、教師。
- 3 對(duì)商業(yè)BI數(shù)據(jù)分析感興趣的各界人士。
- 4 待業(yè)、期待轉(zhuǎn)行從事數(shù)據(jù)分析工作人員。
- 5 對(duì)數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能感興趣的高校學(xué)生、教師。
- 6 可借助數(shù)據(jù)分析提高工作效率的產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)。
- 7 可借助數(shù)據(jù)分析提高工作效率的產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)、銷(xiāo)售、管理崗位人士。
- 2 針對(duì)核心工作是SQL、可視化和業(yè)務(wù)分析的數(shù)據(jù)專(zhuān)員崗位。8
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師課程大綱
| 學(xué)習(xí)章節(jié) | 學(xué)習(xí)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—數(shù)據(jù)分析流程、方法、在企業(yè)管理中的應(yīng)用 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 |
| 02章業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析模型與分析方法 |
01-01帕累托分析 01-02案例應(yīng)用1-核心產(chǎn)品分析 01-03分類(lèi)分析-RFM模型 01-04案例應(yīng)用2-用戶忠誠(chéng)度模型 01-05樹(shù)狀結(jié)構(gòu)分析 01-06案例應(yīng)用3-汽車(chē)行業(yè)分析報(bào)告 |
| 03章數(shù)據(jù)庫(kù)概述與SQL查詢(xún) |
01-01數(shù)據(jù)庫(kù)概述與數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ) 01-02數(shù)據(jù)類(lèi)型和約束條件 01-03創(chuàng)建及使用數(shù)據(jù)庫(kù) 01-04創(chuàng)建、修改及刪除表 01-05插入、更新、刪除數(shù)據(jù) 01-06查詢(xún)數(shù)據(jù):單表查詢(xún)、集合函數(shù)查詢(xún)、連接查詢(xún)、子查詢(xún)、合并查詢(xún)、多表查詢(xún) 01-07SQL運(yùn)算符和函數(shù) 01-08SQL綜合案例:電商數(shù)據(jù)多表查詢(xún)練習(xí) |
| 04章 Power BI商業(yè)智能分析基礎(chǔ) |
01-01商業(yè)智能分析概述 01-02商業(yè)智能分析流程 01-03指標(biāo)及指標(biāo)體系 01-04商業(yè)智能可視化分析方法論 01-05理解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念 01-06數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)上的數(shù)據(jù)收集 01-07數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)上的數(shù)據(jù)處理加工 |
| 05章Power BI搭建多維業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型 |
01-01理解數(shù)據(jù)模型 01-02數(shù)據(jù)模型創(chuàng)建邏輯 01-03理解維度與度量 01-04掌握多條件下的透視規(guī)則 01-05時(shí)間維度透視分析 |
| 06章Power BI商業(yè)智能實(shí)戰(zhàn)案例 |
01-01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 01-02綜合案例1:零售銷(xiāo)售情況監(jiān)控儀 01-03綜合案例2:餐飲指標(biāo)監(jiān)控儀 01-04綜合案例3:電商流量分析儀 01-05綜合案例4:快消行業(yè)銷(xiāo)售分析儀 |
| 07章數(shù)據(jù)分析之統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)-Part1 |
01-01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) 01-02概率論基礎(chǔ):隨機(jī)事件、概率、概率分布 01-03描述性統(tǒng)計(jì)分析:集中程度、離散程度、偏度和峰度 01-04常見(jiàn)分布族:正態(tài)分布和中心極限定理 01-05多維隨機(jī)變量:聯(lián)合分布、協(xié)方差、相關(guān)系數(shù) 01-06數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化原理:似然函數(shù)和輔助函數(shù) 01-07參數(shù)估計(jì):點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì) |
| 08章數(shù)據(jù)分析之統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)-Part2 |
01-01匹配樣本 01-02樣本量的確定 01-03統(tǒng)計(jì)學(xué)二類(lèi)錯(cuò)誤 01-04T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)方法 01-05分類(lèi)變量的相關(guān)性分析 01-06方差分析方法 01-07一元線性回歸分析 01-08多元線性回歸分析 01-09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) |
CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)服務(wù)優(yōu)勢(shì)
- 朝九晚九全程跟班
全面覆蓋同學(xué)晚自習(xí)時(shí)間
- 一對(duì)一督學(xué)
解決學(xué)員學(xué)習(xí)問(wèn)題
- 定期直播串講
攻克重難點(diǎn)知識(shí)
- 出勤率和進(jìn)度監(jiān)督
實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)學(xué)員出勤情況
- 五分鐘內(nèi)有問(wèn)必答
每個(gè)班2名助教+項(xiàng)目服務(wù)團(tuán)隊(duì)
- 作業(yè)與測(cè)試
提升同學(xué)實(shí)時(shí)參與感
好服務(wù)讓你無(wú)后顧之憂
01
支持就業(yè)
學(xué)員入學(xué)即簽訂具備法律效用的協(xié)議,同時(shí)與眾多企業(yè)達(dá)成人才供給合作關(guān)系,眾多實(shí)習(xí)和就業(yè)合作單位,確保每一名合格學(xué)員都有一個(gè)良好的就業(yè)機(jī)會(huì)。
02
就業(yè)指導(dǎo)
專(zhuān)屬就業(yè)顧問(wèn),全程協(xié)助1對(duì)1模擬面試,有效提高入職率,同時(shí)注重學(xué)員職業(yè)素質(zhì)培養(yǎng),幫助學(xué)員做好職業(yè)生涯規(guī)劃與管理。
