业务数据分析师培训班

业务数据分析师培训班

业务数据分析师培训班 【授课方式】 远程+面授 【适合对象】 零基础学员 【课程亮点】 朝九晚九全程跟班答疑、一对一督学、定期直播串讲、五分钟内有问必答、出勤率和进度监督、作业与测试 【上课时间】 周末8-17点 【招生人数】 招生40人 【师资力量】 辛立伟 擅长数据架构、数据分析 教学经验20年 CDA数据分析研究院讲师 SUN中国社区会员 赵仁乾 擅长数据架构、数据分析 教学经验7年 北京邮电大学管理科学与工程硕士 北京电信规划设计院 吴昊天 擅长数据架构、数据分析 教学经验8年 电子科技大学大数据中心 CDA数据分析研究院技术负责人兼高级讲师 【课程内容】 01章业务数据分析基础 01-01数据分析概述 01-02数据加工方法 01-03数据计算方法 01-04数据透视分析方法 01-05业务数据可视化方法 01-06业务数据分析案例-财务分析 01-07作业练习：利用Excel实现多条件下的销售额计算 02章业务数据分析模型与分析方法 02-01帕累托分析 02-02案例应用1-核心产品分析 02-03分类分析-RFM模型 02-04案例应用2-用户忠诚度模型 02-05树状结构分析 02-06案例应用3-汽车行业分析报告 02-07作业练习：制作市场获客数据分析报告 03章数据库概述与SQL查询 03-01数据库概述与数据库基础 03-02数据类型和约束条件 03-03创建及使用数据库 03-04创建、修改及删除表 03-05插入、更新、删除数据 03-06查询数据：单表查询、集合函数查询、连接查询、子查询、合并查询、多表查询 03-07SQL运算符和函数 03-08SQL综合案例：电商数据多表查询练习 03-09作业练习：使用SQL汇总计算销售类多表数据 04章Power BI商业智能分析基础 04-01商业智能分析概述 04-02商业智能分析流程 04-03指标及指标体系 04-04商业智能可视化分析方法论 04-05理解数据仓库概念 04-06数据仓库上的数据收集 04-07数据仓库上的数据处理加工 04-08作业练习：结合自己的行业领域规划产品/运营/获客指标体系 05章Power BI搭建多维业务数据模型 05-01理解数据模型 05-02数据模型创建逻辑 05-03理解维度与度量 05-04掌握多条件下的透视规则 05-05时间维度透视分析 05-06作业练习：搭建销售分析多维数据模型 06章Power BI商业智能实战案例 06-01案例分析流程：业务背景介绍-理解数据-制作分析仪 06-02零售销售情况监控仪 06-03餐饮指标监控仪 06-04电商流量分析仪 06-05快消行业销售分析仪 06-06作业练习：制作金融业务数据分析报表 07章数据分析之统计学基础-Part1 07-01数据分析方法概述：数据分析过程、数据分析的商业驱动 07-02概率论基础：随机事件、概率、概率分布 07-03描述性统计分析：集中程度、离散程度、偏度和峰度 07-04常见分布族：正态分布和中心极限定理 07-05多维随机变量：联合分布、协方差、相关系数 07-06数据简化原理：似然函数和辅助函数 07-07参数估计：点估计和区间估计 07-08作业练习：对于消费者调研数据进行描述并进行特征分析 08章数据分析之统计学基础-Part2 08-01匹配样本 08-02样本量的确定 08-03统计学二类错误 08-04T检验和F检验方法 08-05分类变量的相关性分析 08-06方差分析方法 08-07一元线性回归分析 08-08多元线性回归分析 08-09作业练习：运用调研数据进行资产价格预测 09章SPSS数据分析实战-Part1 09-01数据分析全过程 - 综合绩效案例讲解 09-02SPSS软件综合特征 - 软件综合功能 09-03SPSS软件介绍 - 数据与变量设置 09-04如何理解描述数据— 统计和描述性分析 09-05如何理解描述数据— 可视化图形探索 09-06样本设计与执行 09-07SPSS进行线性回归分析 09-08SPSS进行Logistic回归分析 09-09实战1：员工绩效管理之线性回归 09-10实战2：银行客户信用行为特征分类与违约预测 09-11作业练习：使用线性回归进行汽车贷款用户价值预测 10章SPSS数据分析实战-Part2 10-01特征筛选流程 10-02DB特征筛选方法步骤 10-03主成分分析原理 10-04主成分分析的判断标准和应用场景 10-05主成分分析与因子分析 10-06主成分回归 10-07客户画像的商业场景及应用 10-08商业报告归纳需求 10-09聚类算法：K-均值聚类、系统聚类和二阶聚类 10-10市场细分和应用 10-11时间序列原理介绍：AR模型、MA模型和ARIMA模型 10-12时间序列数据的预处理 10-13时间序列的建模与预测 10-14实战1：降维在消费行为中的应用 10-15实战2：电商客户行为标签标定及异常监测 10-16实战3：不同市场订户信息的序列预测 10-17作业练习：使用时间序列分析进行产品收益预测 11章选修：Tableau商业智能分析与案例实战 11-01数据可视化和Tableau产品安装与配置 11-02Tableau数据获取及数据操作 11-03Tableau字段操作和计算字段函数 11-04Tableau页面及功能区介绍 11-05Tableau排序及筛选器演示 11-06初级数据可视化：条形图/折线图/饼图/散点图/直方图/文本表/盒须图/热力图/环形图/词云图/树形图/气泡图 11-07高级数据可视化：甘特图/帕累托图/漏斗图/标靶图/哑铃图/雷达图/地图 11-08趋势线/预测线原理及制作和参数应用 11-09仪表盘和故事制作 11-10综合案例1：客户留存之漏斗分析 11-11综合案例2：产品A/B测试分析 11-12综合案例3：金融投资数据分析 【学习目标】 掌握使用Excel进行业务数据分析 掌握业务数据分析模型与分析方法 掌握使用Power BI进行商业智能分析 掌握使用Mysql进行数据库增删改查操作 通过制作和观察Tableau仪表盘提供商业洞察 掌握开发自动化交互式报表能力 运用统计学分析方法构建实战模型分析方法，并同结合SPSS软件实现 掌握数理统计学基础知识 精通基础的分类、回归、聚类方法，并结合案例应用 可以独立完成数据报告 掌握数据分析在各行业的应用场景 【学员风采】 【发展历程】 2006年 开展数据统计、计量实战，学术研究等相关培训视频和现场班 2007年 开展数据统计、数据分析相关培训班 2011年 随着大数据热潮的来临，依托累计上万类共享资料，多年沉淀师资团队，论坛召集多位专家，研发CDA数据分析师体系 2013年CDA数据分析师品牌成立，提供系统化的大数据、数据分析人才培养和认证 2014年 CDA INSTITUTE 成立 ,并推出第 一届全国CDA数据分析师认证考试 2015年第 一届中国数据分析师行业峰会（CDAS）在9月11日成功举办，参会人数逾3000人 2016年 CDA汇聚海内外大数据、数据分析专家上千人，推出就业班、数据科学家训练营、企业内训、CDA俱乐部等多个项目 2017年整合论坛与CDA数据分析师业内资源，形成数据分析领域生态圈，并进一步升级CDA企业内训体系，正式推出大数据实验室 2018年北上广深等多个城市均有校区；

拥有200多位专业师资；培养学员超过3万人，每年6月/12月全国28个城市举办CDA认证考试 2019年已举办九届数据分析师认证考试，得到业界广泛认可，学员遍布各大知名企业。人工智能产品“好学AI”问世，引领DT时代新一波技术培训浪潮 【品牌宣传】 用AI让优质的教育人人可得！【教学现场】 【机构简介】 目前，CDA已与国内100多所高校进行了战略合作，建立了CDA数据分析师考试中心及人才培养基地；已出版30多本CDA数据分析师系列丛书，市场发行量数万册；已进行500多期线上线下数据分析及大数据培训课程，培养学员10万+人次；已在全国70+城市举办15届CDA数据分析师认证考试，报考考生数万人；已开展了四届中国数据分析师行业峰会（CDA SUMMIT），每届参会人数3000多人；

中国数据分析师俱乐部（CDA CLUB）每周举办各类型线上线下沙龙会议、公开课等活动共1000多期。【机构环境】

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