西安數(shù)據(jù)分析培訓排名
數(shù)據(jù)是信息時代的"新能源"。從金融到零售,從電商到體育,數(shù)據(jù)科學都成為成功決策的基礎,廣泛應用在營銷優(yōu)化、風險控制、客戶關系等商業(yè)領域。西安數(shù)據(jù)分析哪家培訓好?業(yè)務數(shù)據(jù)分析師課程針對周末時間充裕、零基礎的?？?、本科在校生,以及在職&欲轉行從事數(shù)據(jù)分析人員提供3個月非脫產周末集訓。
業(yè)務數(shù)據(jù)分析師的學習對象和基礎
- 1 針對周末時間充裕、基礎薄弱人士。
- 2 對數(shù)據(jù)分析感興趣的高校學生、教師。
- 3 對商業(yè)BI數(shù)據(jù)分析感興趣的各界人士。
- 4 待業(yè)、期待轉行從事數(shù)據(jù)分析工作人員。
- 5 對數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能感興趣的高校學生、教師。
- 6 可借助數(shù)據(jù)分析提高工作效率的產品、運營。
- 7 可借助數(shù)據(jù)分析提高工作效率的產品、運營、市場、銷售、管理崗位人士。
- 2 針對核心工作是SQL、可視化和業(yè)務分析的數(shù)據(jù)專員崗位。8
業(yè)務數(shù)據(jù)分析師課程大綱
| 學習章節(jié) | 學習內容 |
| 01章業(yè)務數(shù)據(jù)分析基礎 |
01-01數(shù)據(jù)分析概述—數(shù)據(jù)分析流程、方法、在企業(yè)管理中的應用 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 |
| 02章業(yè)務數(shù)據(jù)分析模型與分析方法 |
01-01帕累托分析 01-02案例應用1-核心產品分析 01-03分類分析-RFM模型 01-04案例應用2-用戶忠誠度模型 01-05樹狀結構分析 01-06案例應用3-汽車行業(yè)分析報告 |
| 03章數(shù)據(jù)庫概述與SQL查詢 |
01-01數(shù)據(jù)庫概述與數(shù)據(jù)庫基礎 01-02數(shù)據(jù)類型和約束條件 01-03創(chuàng)建及使用數(shù)據(jù)庫 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 01-07SQL運算符和函數(shù) 01-08SQL綜合案例:電商數(shù)據(jù)多表查詢練習 |
| 04章 Power BI商業(yè)智能分析基礎 |
01-01商業(yè)智能分析概述 01-02商業(yè)智能分析流程 01-03指標及指標體系 01-04商業(yè)智能可視化分析方法論 01-05理解數(shù)據(jù)倉庫概念 01-06數(shù)據(jù)倉庫上的數(shù)據(jù)收集 01-07數(shù)據(jù)倉庫上的數(shù)據(jù)處理加工 |
| 05章Power BI搭建多維業(yè)務數(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時間維度透視分析 |
| 06章Power BI商業(yè)智能實戰(zhàn)案例 |
01-01案例分析流程:業(yè)務背景介紹-理解數(shù)據(jù)-制作分析儀 01-02綜合案例1:零售銷售情況監(jiān)控儀 01-03綜合案例2:餐飲指標監(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)銷售分析儀 |
| 07章數(shù)據(jù)分析之統(tǒng)計學基礎-Part1 |
01-01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 01-02概率論基礎:隨機事件、概率、概率分布 01-03描述性統(tǒng)計分析:集中程度、離散程度、偏度和峰度 01-04常見分布族:正態(tài)分布和中心極限定理 01-05多維隨機變量:聯(lián)合分布、協(xié)方差、相關系數(shù) 01-06數(shù)據(jù)簡化原理:似然函數(shù)和輔助函數(shù) 01-07參數(shù)估計:點估計和區(qū)間估計 |
| 08章數(shù)據(jù)分析之統(tǒng)計學基礎-Part2 |
01-01匹配樣本 01-02樣本量的確定 01-03統(tǒng)計學二類錯誤 01-04T檢驗和F檢驗方法 01-05分類變量的相關性分析 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:運用調研數(shù)據(jù)進行資產價格預測 |
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01
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學員入學即簽訂具備法律效用的協(xié)議,同時與眾多企業(yè)達成人才供給合作關系,眾多實習和就業(yè)合作單位,確保每一名合格學員都有一個良好的就業(yè)機會。
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