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三个月,蜕变成优秀数据分析师

 

课程简介

CDA数据分析脱产就业班是为解决当下企业招人难、学员就业难的问题所研发的精品课程。课程以数据分析理论与实践案例结合的方式讲授,内容覆盖了国内企业招聘数据分析师岗位所需的技能,学员经过三个月系统全面的培训,达到企业用人标准,快速在大数据时代找准工作定位。业务数据分析相关岗位是数据科学岗位中对专业背景、学历背景要求最低的岗位,但是入职后工作经验越长,薪资待遇提高越快的岗位。数据分析就业班所培训的技能,对口业务数据分析相关岗,学员只需要在培训过程熟练掌握工具操作和业务逻辑,在导师的项目实操下掌握业务分析流程,可获得进入业务数据分析岗所要求掌握的基本技能。

 

学习目标

  • ​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
 

学习对象和基础

  • 掌握业务数据分析模型与分析方法
  • 零基础学生、转行人士,低门槛无忧就业
  • 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,提升数字化工作效率
  • 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
  • 课程大纲
  • 1章预科学习(工具篇)
  • Excel 预习视频
  • 数据库预习视频
  • Power BI 预习视频
  •  
  • 2章预科学习(业务篇)
  • 业务前台人员数据思维训练营
  •  
  • 3章业务数据分析(Excel)
  • 表格结构数据的特征、获取方法
  • 表格结构数据引用、查询与计算方法
  • 数据驱动型业务管理(数据埋点、数据治理、数据应用等)
  • 指标的应用 - 搭建营销运营指标体系
  • 财务指标的分析与应用
  • 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)
  • 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)
  • 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
  • 可视化分析方法
  • 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
  • 业务模型应用 - 价值模型、帕累托模型、漏斗模型、RFM模型
  • 撰写业务分析报告方法
  • 电商、互联网、零售行业的数据分析场景介绍
  • 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)
  • 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)
  • 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)
  • 市场分析 - 汽车行业市场分析案例(市场分析报告撰写方法)
  • 银行综合分析案例 - 银行综合业务分析报告
  •  
  • 4章数据管理与数据治理简介
  • 企业决策的四个层次:战略、管理、运营、操作
  • 企业数据分析能力的演进
  • 企业运营和操作数据应用
  • 数据管理基础知识与DMBOK知识体系
  • 企业数据能力建设
  • 数据治理实操框架
  • 5章企业架构与数据架构基础
  • 企业架构(EA)基本理论
  • 数据架构基本理论
  • 6章统计基础与数据预处理(Excel)
  • 分析的基本概念
  • 描述性统计与数据预处理
  • 统计分布
  •  
  • 7章多维数据分析与可视化分析(Power BI)
  • 表结构数据的特征与获取
  • 表结构数据加工与使用
  • 多表透视分析逻辑
  • 透视分析方法
  • 多维数据模型
  • 多表透视分析应用案例 -- 多维透视分析应用案例
  • 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)
  • 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)
  • 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)
  • 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)
  • 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)
  • 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)
  •  
  • 8章SQL数据库(MySQL)
  • DDL数据定义语言(创建、选用、删除数据/表)
  • DML数据操作语言(添加、修改、删除数据)
  • 单表查询
  • 查询结果排序、限制查询结果数量
  • 多表查询
  • 函数
  • SQL大厂面试题突击训练
  • 查询应用案例1 -- 电商多表查询案例
  • 查询应用案例2 -- 零售业多表查询案例
  •  
  • 9章Hive SQL
  • Linux系统
  • Linux常用命令和文件系统
  • 分布式存储与计算(Hadoop)
  • 系统的安装与部署
  • Hive 架构原理
  • Hive 数据类型
  • HiveQL与应用
  •  
  • 10章大型数据分析综合项目实战(Power BI+SQL)
  • 跨国企业完整数据分析实战案例
  • 学生探索性实操制作分析报告
  • 项目现场专家评审与1V1指导
  •  
  • 11章数据产品设计
  • 数据产品概述
  • 数据产品设计
  • 产品管理
  • 数据产品演练
  •  
  • 12章Python编程基础
  • Python 与 Anaconda 简介
  • Python 标准数据类型
  • 基本语法规则
  • 控制流语句
  • 自定义函数
  •  
  • 13章Python 数据清洗与可视化
  • Numpy 数组分析
  • Pandas 数表分析
  • Pandas 数据清洗与可视化
  • Python 数据可视化包-Matplotlib 介绍
  • Python 数据可视化包-Seaborn 介绍与图形绘制
  • Python BI包-Pyecharts 介绍与图形绘制
  • 分析案例—斯德哥尔摩气候可视化分析
  • 分析案例—餐饮订单数据清洗与分析
  • 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
  • Python 连接SQL
  • Python 办公自动化
  • 实现自动风控报表
  •  
  • 15章Python 统计与综合案例
  • 参数估计与假设检验基础
  • 相关分析
  • 回归分析
  • 回归模型的诊断与调优
  • 用户行为显著影响因素分析案例
  • 大型案例:用户复购预测分析案例
  •  
  • 16章数据分析师职业规划课
  • 职业规划
  • 职场沟通力
  • 团队协作力培养
  •  
  • 17章面试技巧一对一辅导
  • 1V1面试技巧指导与简历修改
  •  
  • 18章技能拓展(选修课)
  • 互联网数字化运营【18课时】
  • 何为数据产品经理?【1课时】
  • Python 爬虫【15课时】
  • 人工智能(深度学习)实战之图像识别【6课时】
  • 采销、物流与供应链数据分析应用实战【10课时】 (需额外付费)
  • Tableau 数据可视化视频【1.5课时】(需额外付费)
  • SPSS Modeler 数据挖掘实战【34课时】(需额外付费)
  • 增长黑客入门【2.5课时】(需额外付费)