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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
  • 掌握业务数据分析模型与分析方法
学习对象和基础
  • 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

第1章预科学习                                                                                                                                                                                             

  • 1-1Excel 预习视频
  • 1-2数据库预习视频                                                                                                                                                                             
  • 1-3Power BI 预习视频
  • 1-4统计学预习视频

第2章预习Python 编程基础                                                                                                                                                                          

  • 2-1Python标准数据类型
  • 2-2控制流语句
  • 2-3自定义函数
  • 2-4异常和错误                                                                                                                                                                                    
  • 2-5面向对象编程
  • 2-6Python连接数据库操作

第3章数据分析概述                                                                                                                                                                                      

  • 3-1数据分析分类
  • 3-2数据分析目的及意义
  • 3-3数据分析方法与流程
  • 3-4数据分析角色与职责
  • 3-5数据分析师职业道德与行为准则                                                                                                                                                    

第4章业务分析方法与业务分析报告                                                                                                                                                               

  • 4-1表格结构数据特征
  • 4-2表格结构数据获取方法
  • 4-3表格结构数据引用、查询与计算方法
  • 4-4数据驱动型业务管理(数据埋点、数据治理、数据应用等)
  • 4-5指标的应用 - 搭建营销运营指标体系
  • 4-6财务指标的分析与应用
  • 4-7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)
  • 4-8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)
  • 4-9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
  • 4-10可视化分析方法
  • 4-11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
  • 4-12业务模型应用 - 价值模型、帕累托模型、漏斗模型、RFM模型
  • 4-13撰写业务分析报告方法
  • 4-14电商、互联网、零售行业的数据分析场景介绍
  • 4-15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)
  • 4-16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)
  • 4-17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)                                                                   
  • 4-18行为效果分析 - 电商运营活动效果评估分析案例(A/B测试、行为效果评估)
  • 4-19市场分析 - 汽车行业市场分析案例(市场分析报告撰写方法)
  • 4-20财务分析 - 地产行业资产负债情况分析报告(偿债能力及营运能力分析评估)

第5章制作可视化分析报表                                                                                                                                                                             

  • 5-1表结构数据特征
  • 5-2表结构数据获取
  • 5-3表结构数据加工与使用
  • 5-4ETL及数据仓库应用
  • 5-5多表透视分析逻辑
  • 5-6多维数据模型
  • 5-7透视分析方法
  • 5-8多表透视分析应用案例 -- 多维透视分析应用案例
  • 5-9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)                                                       
  • 5-10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)
  • 5-11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)
  • 5-12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)
  • 5-13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)
  • 5-14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)

第6章大型数据分析综合项目现场实战                                                                                                                                                            

  • 6-1跨国企业完整数据分析实战案例                                                                                                                                                    
  • 6-2学生现场探索性实操
  • 6-3项目现场专家评审与1V1指导

第7章统计分析                                                                                                                                                                                             

  • 7-1统计学概述
  • 7-2数据的描述性统计
  • 7-3统计分布
  • 7-4参数估计
  • 7-5假设检验                                                                                                                                                                                       
  • 7-6相关分析
  • 7-7回归分析

第8章SQL数据库应用基础                                                                                                                                                                             

  • 8-1数据库基本概念
  • 8-2DDL数据定义语言
  • 8-3DML数据操作语言
  • 8-4单表查询                                                                                                                                                                                       
  • 8-5多表查询
  • 8-6函数

第9章SQL大厂面试直通车                                                                                                                                                                             

  • 9-1SQL大厂面试题突击训练
  • 9-2查询应用案例1 -- 电商多表查询案例
  • 9-3查询应用案例2 -- 零售业多表查询案例                                                                                                                                          

第10章数据分析师职业规划课                                                                                                                                                                       

  • 10-1职业规划                                                                                                                                                                                     
  • 10-2职场沟通力
  • 10-3团队协作力培养

第11章面试技巧一对一辅导                                                                                                                                                                           

  • 11-11V1面试技巧指导与简历修改                                                                                                                                                       

第12章Python数据清洗与可视化                                                                                                                                                                  

  • 12-1Python编程基础(复习)
  • 12-2Numpy 数组分析
  • 12-3Pandas 数表分析
  • 12-4Pandas 数据清洗与可视化
  • 12-5Python数据可视化包-Matplotlib介绍
  • 12-6Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制                                                                                                                           

第13章Python数据分析综合案例                                                                                                                                                                  

  • 13-1斯德哥尔摩气候可视化分析
  • 13-2餐饮订单数据清洗与分析
  • 13-3文本数据分析之QQ聊天信息可视化分析                                                                                                                                      

第14章技能拓展课(选修)                                                                                                                                                                          

  • 14-1采销、物流与供应链数据分析应用实战【10课时】(需额外付费)                                                                                               
  • 14-2互联网数据运营课【18课时】(需额外付费)
  • 14-3财务数据分析【10课时】(需额外付费)
  • 14-4何为数据产品经理?【1课时】
  • 14-5Python爬虫【15课时】
  • 14-6Python办公自动化【10课时】