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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。全国统考、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。
石家庄数据分析培训机构哪家有实力,CDA数据分析师石家庄校区,拥有多年IT培训经验,12大课程体系,全面覆盖当前热门职业.数十万学员的选择!
近几年来,数据分析的势头可谓越来越勐,有着成为企业必备营销神器的“江湖地位”。为什么数据分析如此受到企业的热烈追捧?这是因为自进入大数据时代以来,企业逐渐意识到数据背后的巨大价值。随着企业对数据价值的日益重视,大数据分析软件逐渐成为企业必备的商业工具之一。
很多人在开始接触数据分析的时候,或多或少都有以下困惑:什么是数据分析?如何做数据分析,数据分析的步骤是什么?是不是光看这些问题就头疼,别担心,现在小编就和大家一起来分析一下。
什么是数据分析?
数据分析是利用适当的分析方法对收集到的大量数据进行分析,并使用的分析工具对其进行分类和总结,提取较有价值的信息,总结形成有效结论,挖掘数据较大价值的过程。
那么如何做数据分析,数据分析的步骤是什么?
总的来说数据分析一般可分为七个步骤:1、明确需求→2、确定思路→3、处理数据→4、分析数据→5、显示数据→6、写报告→7、效果反馈
数据分析步骤:
1、要求明确:准确
明确需求主要是与他人沟通与需求相关的一切内容,并清晰准确地理解和表达相关内容。
在需求沟通中,通过掌握需求的核心内容,可以减少反复沟通。需求的核心内容可以从分析目的、分析主体、分析口径、分析思路、完成时间五个方面来确定。此外,在沟通的过程中,可以适当提出自己的想法,让需求更加清晰立体。
2、确定思路:全面、深入
分析思想是分析的灵魂,是细化分析工作的过程。分析思路清晰有逻辑,能有效避免反复分析问题。从分析目的出发,全面、深入地拆解分析维度,确定分析方法,较终形成完整的分析框架。
3、处理数据:
当我们进行数据分析时,我们可能会得到混乱的数据,这就要求我们清洁、整理、、准确地加工成适合数据分析的风格。
但是如何准确地处理这些海量数据呢?此时需要使用数据分析软件,例如,思迈特软件Smartbi的自助ETL功能非常省心省力。以工作流的形式提取数据模型的语义,通过易于操作的可视化工具将数据加工成具有语义一致性和完整性的数据模型。系统支持的数据预处理方法包括:采样、拆分、过滤和映射、列选择、空值处理、并行、合并行、元数据编辑、JOIN、行选择、重复值去除等。
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