1、数据理解:5W2H分析法、一维表二维表、行列操作
2、数据处理:数据清洗基础及相关操作
3、数据建模分析:业务知识一站通、对比及多维度分析法(穿插业务)
4、数据可视化:基本图表使用、项目数据看板制作
5、该项目利用Excel,Excel BI+Power BI 贯穿教学全程实现
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时间 | 课程 | 内容 |
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第 1周 | 01-数据分析扫盲篇 | 数据分析入门 |
01.什么是数据分析 | ||
02.数据分析具体是做什么的 | ||
03.数据分析能产生什么价值 | ||
04.数据分析在当前市场的重要性 | ||
数据分析项目流程 | ||
01.定义问题 | ||
02.数据收集与评估 | ||
03.数据整理与清洗 | ||
04.数据探索与可视化 | ||
05.数据分析模型 | ||
案例01.移动通信商的客户分析——中国电信 | ||
案例02.零售信用卡获客预测——平安银行信用卡 | ||
02-BI商业数据分析软件安装教程 | 01.office2019软件及安装教程 | |
02.Power BI安装软件及安装教程 | ||
03.Tableau软件及安装教程 | ||
04.SPSS软件及安装教程 | ||
05.SPSS Modeler软件及安装教程 | ||
06.MySQL8.0软件及安装教程 | ||
第二周 | 01.数据清洗理论基础 | 01.【数据清洗】_数据清洗简介 |
02.【数据清洗】_数据标准化 | ||
03.【数据清洗】_数据仓库 | ||
02-利用BI工具进行数据清洗——Excel 工具篇 | 01.【数据清洗】_Excel数据清洗操作实例_分列 | |
02.【数据清洗】_Excel数据清洗操作实例_定位和填充 | ||
03.【数据清洗】_Excel数据清洗操作实例_Excel中的数据类型和数据格式 | ||
04.【数据清洗】_Excel数据清洗操作实例_Excel中的常用函数 | ||
05.【数据清洗】_Excel数据清洗操作实例_项目实战 | ||
第三周 | 01.MySQL数据分析前传 | 01.开篇+MySQL安装配置+MySQL简介+MySQL库管理 |
02.MySQL数据类型+MySQL建表及约束+可视化工具初步 | ||
03.MySQL DML语句详解 |
博为峰教育是中国专业的IT培训机构之一,博为峰教育紧跟较新的技术趋势和就业动态,满足时代前沿的企业需求,开设了全栈开发、Python大数据分析、Java、Python、Web前端开发、移动端开发、软件测试、大数据、人工智能、区块链、Linux、数据库等热门技术领域就业课程、进阶课程以及认证与培训服务。课程既注重了对0基础学员的培养,又增加了学员的项目实战能力,使学员能够提前适应职场环境,更具职场竞争力,从而毕业后能轻松胜任企业级移动开发工作,独立研发移动开发应用等产品。自2004年起,博为峰教育在率先推出IT就业培训业务,即通过数月的强化培训,使缺乏职场竞争力的学员具备企业级项目执行能力。十多年来博为峰教育在上海、深圳、南京、等地开班四百多期,为2万多名学员成功提供就业机会。
博为峰教育优势:
课程设计:
源自于企业真实岗位技术规范、流程
授课老师:
来自研发技术大牛,开发经验五年以上。
教学案例:
取自于当今流行的实战项目,商业代码
作为数据分析师,评估数据质量是非常重要的一项任务。因为如果数据质量不好,那么所得到的结论和决策就可能会受到很大的影响。下面将介绍如何评估数据质量并提高数据的准确性和可靠性。
审查数据源
首先,需要对数据源进行审查。这包括查看数据收集方式、数据来源以及数据传输过程中是否存在任何问题。例如,数据是否被正确地输入和存储,是否经过验证,是否出现了重复或缺失值等问题。
样本检查
在进行分析之前,需要对数据进行样本检查。这可以通过简单的统计分析来完成,例如计算平均值、标准偏差和极差等指标。如果数据有异常值、离群点或者其他不合理的数据,则需要重新审查数据并解决问题。
数据清洗
数据清洗是指删除重复、缺失或不必要的数据,并将数据转换成一个易于分析的格式。在进行数据清洗时,需要特别注意数据格式、单位和精度等方面的问题。
统计分析
进行统计分析是评估数据质量的关键步骤之一。可以使用各种统计方法来确定数据的准确性和可靠性,例如方差分析、卡方检验和回归分析等。这些方法可以帮助识别是否存在异常值或数据偏斜问题。
数据可视化
使用数据可视化工具,将数据转换成图表、散点图和直方图等形式,可以更清楚地了解数据。通过观察可视化结果可以发现数据的分布特征、趋势和异常值等信息,从而更好地评估数据质量。
确认结论
需要对数据分析过程中得出的结论进行确认。这包括检查结论是否与预期一致,并且是否能够通过其他数据源来证明此结论。如果结论没有得到充分证实,则需要重新审查数据并重新分析。
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