业务数据分析师-非编程(体验课)

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课程介绍

MySQL数据库 
  1、Mysql数据库知识介绍
  2、Mysql数据库的基本操作
  3、Mysql数据表的基本操作
  4、Mysql数据类型和约束条件
  5、数据的CRUD操作之增加、删除、修改数据表
  6、SQL数据库表连接
  7、SQL数据库单表查询、多表查询
  8、SQL操作符和函数
  9、SQL综合案例:彩票数据核对练习
  10、SQL综合案例:电商数据查询练习
概论与数理统计基础
  1、数据分析方法概述:数据分析过程、数据分析的商业驱动
  2、概率论基础:集合、概率、随机变量、概率密度、公理化)
  3、变换和期望:随机变量函数分布、矩、矩列唯一性
  4、常见分布族:离散分布、连续分布、指数分布、中心极限定理、概率不等式
  5、多维随机变量:联合分布与边缘分布、多层模型与混合分布、二维变化、协方差与相关系数
  6、随机样本的性质:抽样、样本分布
  7、数据简化原理:似然函数、辅助函数
  8、参数估计:点估计、区间估计、矩估计、贝叶斯估计、EM算法
  9、假设检验:似然比检验、贝叶斯检验、最大功效检验、置信区间、P值、损失函数
  10、渐进评价:相合性、有效性、标准误差、稳健性、LTR的渐进分布、近似极大似然区间
  11、方差分析和回归分析:ANOVA假设、简单线性回归与最小二乘
  12、回归模型:变量有误差时的线性回归、Logistic回归、稳健回归
SPSS数据分析实战
  1、SPSS软件学习
  2、将数据导入SPSS软件:录入数据、导入excel表
  3、用SPSS进行描述性统计分析:认识数据-生成汇总统计量、变量正态性检验即异常值观察
  4、用SPSS绘制统计图形:饼图、柱图、条形图、线图、高低图、双轴图、散点图、P-P图、Q-Q图
  5、均值比较之T检验
  6、变量相关性分析
  7、方差分析
  8、数据分析与数据挖掘方法分类介绍:描述性与无监督学习、预测性与有监督学习
  9、线性回归分析
  10、逻辑回归分析
  11、聚类分析(系统聚类、快速聚类、两步聚类)实现客户分群
  12、实战项目:企业员工综合绩效
  13、实战项目:电商用户行为画像
  14、实战项目:购买行为组合与预测
  15、实战项目:银行信用行为特征
 

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