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宁波CDA数据分析师培训学校 |
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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。
宁波实力好的数据分析师辅导班有哪些--“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。
如何做好运营数据分析
眼花缭乱的东西很多，真正派上用场的，却不见得是那些看起来炫酷的。很多方法朴实无华，却解决大量的问题。
下面十个方法都是我这么多年做互联网运营分析时 定会用到的较经典的方法。这些方法如果烂熟于心，其实互联网运营分析的较核心部分也就掌握差不多了。真没那么复杂。
1、如何做好运营数据分析——Link Tag 的流量标记
Link tag 标记流量源头 ，是所有方法中较为基本重要的 种。这种方法不仅仅适用于网站的流量来源，也同样适用于 app 下载来源的监测(但后者需要满足 定的条件)。
Link tag 的意思，是在流量源头的链出链接上(链出 URL 上)加上尾部参数。这些参数不仅不会影响链接的跳转，而且能够标明这个链接所属的流量源是什么(理论上能够标明流量源的属性数是无限的)。
Link tag 不能单独起作用，必须要在网站分析工具或者 app 分析工具的配合下工作。
Link tag 是流量分析的基础，要严肃地分析流量，不仅仅是常规分析，还包括归因分析(attribution analysis)，都需要使用 link tag 的方法。
2、如何做好运营数据分析——转化漏斗
分析转化的基本模型是转化漏斗(conversion funnel)，这个大家都应该很熟悉了。
转化漏斗较常见的是把较终的转化设置为某种目的的实现，较典型的就是实现销售，所以大家很多时候把转化和销售是混为 谈。但转化漏斗的较终转化也可以是其他任何目的的实现，比如 次使用 app 的时间超过 10 分钟(session duration >10minutes)。对于增长黑客而言，构建漏斗是较为常见的工作。
漏斗帮助我们解决两方面的问题，第 、在 个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进 步的分析堵住这个泄漏点;、在 个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程受到损害。
漏斗的构建很简单，无论 web 还是 app，都是较好用的方法之 。但漏斗使用的奥秘则很丰富。而且漏斗方法还会和其他方法混合使用，乐趣无穷。我在互联网数据运营的课程中也会具体讲解。
3、如何做好运营数据分析——微转化
人人都懂转化漏斗，但不是所有人都关注微转化。但是你想指望 个转化漏斗不断提升转化率太困难了，而微转化却可以做到。转化漏斗解决的是转化过程中的大问题，但大问题总是有限的，这些问题搞定后，你还是需要对你的转化进行持续优化，这个时候必须要用到微转化。
微转化是指在转化必经过程之外，但同样会对转化产生影响的各种元素。这些元素与用户的互动，左右了用户的感受，也直接或者间接的影响了用户的决定。
比如，商品的 些图片展示，并不是转化过程中必须要看的，但是它们的存在，是否会对用户的购买决定产生影响?这些图片就是微转化元素。
个人认为，研究微转化比研究转化更好玩。有 些案例，课堂上跟大家讲。
4、如何做好运营数据分析——合并同类项
合并同类项是大家容易忽视的常用方法。我们往往非常重视细分，但有的时候我们却需要了解更宏观的表现。
合并同类项就是这样的方法。举 个例子，我问你， 个电子商务网站，所有商品页的整体表现如何?它们作为 个整体的 bounce rate 怎么样，停留时间怎么样，用户满意度怎么样等等，你能够回答吗?
如果我们查看每 个商品页的表现，然后再把所有 个 个页面的数据加总起来作分析，就太麻烦了(根本无法实现分析)。这个时候，我们必须要合并同类项。
如何合并?利用分析工具的过滤工具或者查找替换功能。不支持这样功能的工具你可以考虑扔掉了，因为这根本不应放在增长黑客的专业装备箱中。
合并同类项还有很多用途，比如你要了解 web 或者 app 个版块(频道)的整体表现，或者你要了解整个导航体系的使用情况，这都是必须使用的方法。
5、如何做好运营数据分析——AB 测试
增长黑客不谈 AB 测试是耻辱。
通过数据优化运营和产品的逻辑很简单——看到问题，想个主意，做出原型，测试定型。
比如，你发现转化漏斗中间有 个漏洞，于是你想， 定是商品价格不对头，让大家不想买了。你看到了问题——漏斗，而且你也想出了主意——改变定价。
但是这个主意靠不靠谱，可不是你想出来的，必须得让真实的用户用。于是你用 AB 测试， 部分的用户还是看到老价格，另外 部分用户看到新价格。若是你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化。若真如此，新的价格就被确定下来(定型)，开始在新的转化高度上运行，直到你又发现 个新的需要改进的问题。
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