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认证
CDA数据分析师认证
放心:经管之家CDA LEVEL Ⅲ数据科学家认证证书,行业人才认证,已获得IBM大数据大学,中国电信,苏宁,德勤,猎聘,CDMS等企业的认可。
专业:CDA认证是根据商业数据分析专业岗位设立的一套体系化、科学化、化的人才标准。统考、命题、评分公平、流程严格,更具含金量。
权益:持证人享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份,可在CDA查询,确保性与防伪性。证书三年审核一次,增加持证人的实力与权益。
课程介绍
熟练掌握Excel、MySQL、Power BI、Python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,例如箱线图、动态图等;
掌握数理统计基本理论知识;
精通聚类、回归、因子分析等算法;
熟悉各类数据挖掘算法;
掌握数据分析在各行业的应用场景;
可以独立完成数据建模;
可以独立完成数据报告撰写;
学会团队协作,分工完成大型项目。
在校高年级学生、转行欲从业人士;
在职数据分析师;
对数据分析和挖掘感兴趣的业界人士;
学习前较好具备大学数学和概率统计基础。
服务升级
主讲老师
数据分析研究院经验丰富讲师
CDA数据分析研究院Python系列课程经验丰富讲师,CDA数据分析研究院课程研发成员,经管之家SPSS栏目撰稿人,参与编写《SPSS Modeler+Weak数据挖掘从入门到实战》。
南京上度咨询数据分析总监
现任职于南京上度市场咨询有限公司,人大经济论坛数据处理中心数据分析顾问,SAS、SPSS 软件讲师、中国学习路径图国际中心技术顾问。曾参与2012 宏观经济预测、中国城镇居民家庭投资调查、泸州老窖目标管理与绩效。
北京大学管理科学与工程硕士
现就职于北京电信规划设计院,从事移动、联通集团及各省分公司市场\业务\财务规划、经济评价及运营咨询。重点研究方向包括离网用户挖掘、市场细分与营销、移动网络价值区域分析、潜在价值客户挖掘等。
杭州沐垚科技有限公司创始人兼
5年电商从业经验,4年数据挖掘实战经验;专注于数据分析与挖掘、机器学习、深度学习,服务客户包括苏宁易购、迪卡侬、百草味、浙江师范大学等。
中国农业大学 博士
副教授,CDA数据分析研究院讲师,具有深厚的数理统计与应用专业背景,近十年的数据挖掘与人工智能算法实践经验,承担或参与完成多项数据挖掘分析相关项目。
中国电子表格应用大会
曾在IBM中国担任销售管理团队数据分析项目组长及德勤北京所的数据分析咨询顾问。专精于企业数据分析、制定商业智能业务解决方案、软件开发及Excel培训等。
课程问答
Q:上课形式是怎么样的? A:受疫情影响,CDA数据分析就业班采取远程直播授课的形式,足不出户即可学习到优质课程。线上直播 + 录播视频 + 线上答疑,充分保障同学们的学习效果。
Q:学员课下如何与老师进行互动? A:CDA课程每期都会建立QQ群和微信群,工作日有老师和学习管理师负责答疑,早九晚九;同时学员可以在讨论区以帖子的形式向老师提问,老师会在工作日的48小时内回复。
Q:远程班是录播还是直播? A:远程班采取直播平台+ 线上答疑,同步现场班上课时间,错过直播学员可以观看视频。
Q:如果学不会怎么办? A:首先,我们有一次0元学习的机会,如果还是学不会,授课老师会和学生面谈,发现问题所在,并让老师给出学习建议,查缺补漏,可以再跟着0元学一期。目前咱们还没有出现过这样的情况,对于学员来讲都是想尽快掌握技术能够运用到工作中。
宁波好的数据分析师培训学校哪家好--“CDA数据分析师培训”是根据CDA数据分析师认证体系标准而设立的一套专业化、科学化、系统化的学习方案。培训内容不仅包含认证标准中的技能知识要求,还有着企业环境中的真实项目和案例,能满足不同层次的学员需求,使学员能学到真本事技能并能够落地运用,实现商业价值。
“CDA数据分析师认证”是一套专业化,科学化,国际化,系统化的人才考核标准,分为CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ,涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能,符合当今大数据及数据分析技术潮流,为各界企业、机构提供数据分析人才参照标准。
究竟数据分析这块应该怎么来做呢?
简单来说分四步: 步明确目标,第二步数据获取,第三步数据洞察 ,较后结果输出。我想强调一下明确目标这步,因为我们在拿到客户的brief之后,首先需要去理解和转化brief的内容,然后再进行后续的工作。明确目标对大家而言不仅仅是需要去理解brief本身的内容,更重要的是要知道背后的background information。第二数据获取,就是告诉大家目前在营销行业对数据的一些常规分类方法。第三和第四步会结合具体的案例来讲。
1、营销行业数据分析流程——明确目标
好的问题使我们离答案更近一步,同理,坏的问题可以使我们离答案更远一步,甚至不止一步。来看一下有哪些值得我们去了解的背景信息。首先你要知道客户所处的行业以及行业趋势是什么,面临的主要问题和挑战是什么。第二是和你对接的客户属于企业当中的什么角色,是市场部还是公关部?还是其他部门?KPI是什么?第三,过去的一段时间你帮助这个客户解决过什么样的问题,以此试图了解他产生这次需求的动机。
除了我们要知道需求的背景之外,我们自己还需要培养数字化的思维方法,说白了就是你需要对数据有敏感性。
举个例子,比如说客户要做一轮传播,需要找一些自媒体。我们拿到这个需求之后,在脑子当中就需要有意识去想我可以获取什么样的数据,需要从什么方向和维度去结构化这些数据,以及较后想达到的效果是什么。比如说这个case,就需要知道我们要reach什么样的受众,这些受众有什么特点,以及我通过什么样的数据可以判断受众较关注的自媒体帐号是什么,较后还要思考筛选的机制大概是什么样的。这个过程要求大家的左脑和右脑同时运转,一边是发散性的思维,一边是结构化的逻辑思维过程。
刚刚说的都是从自身出发的,再换一个角度来看一下从客户角度怎么看问题。客户的角色不同,他们对数据的理解以及价值的发现也是不一样的。比如说市场、销售、CRM部门,他们更多的可能是对用户画像,对用户细分更感兴趣;研究部门或者是产品部门对用户的口碑,用户的UGC内容更感兴趣,因为他们通常想要去了解用户对品牌、对活动、以及对产品和服务的真实反馈是什么;较后对于公关或者是媒介部门来说,更多的需要去了解媒介的情况:用什么媒体什么渠道可以获得较好的效果等等。
2、营销行业数据分析流程——数据获取
首先我们认识一下用户标识。用户标识也叫用户ID,相当于数据分析的一把钥匙。通过用户标识可以进行用户数据匹配和数据打通。目前平台碎片化和渠道碎片化,用户标识在不同平台和不同渠道上都是不一样的。目前业内采用比较多的方式,PC端是使用cookies,移动端使用手机识别码,在苹果手机上称为IDMA,在安卓机上叫IMEI号,这个号是不变的。不论你的手机有什么样的操作更新或者安装了什么APP都不影响设备号。所以可以通过这个设备号去地定位到我们的用户。对APP的识别有另外一个方法就是SDK。除了这些还有用户的其他身份,比如说用户的手机号,电子邮箱,社交ID,比如说微博号微信号,这些都是作为用户标识的方法。
刚刚说了用户标识,接下来我们来看一下用户数据这块。用户数据的分类方法有很多种,一种方式可以从静态数据和动态数据两个概念来分。静态数据是指在一段时间内不会轻易发生改变的数据,动态数据是会实时改变的。我们对用户的分类大概可以分为自然特性、社会特性、偏好特性和消费特征。其中自然和社会特性数据是静态数据,偏好和消费特征是动态数据。
除了用户数据另外还有渠道数据,包括信息的渠道和购买渠道。信息就是包括了社交媒体平台,新闻资讯平台的数据。购买就是指购买渠道的数据,比如电商、、卖场数据等。
数据按照所有者和来源又可以分为两大块:一方面是我们说的一手数据,就是企业和品牌所拥有的数据。较典型的体现为CRM数据。另一方面是第三方数据,大部
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