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
位置:搜学搜课 > 新闻 > 广州口碑评价好的数据分析师培训机构名单榜首一览
BI推荐商品
BI推荐新闻
BI推荐短视频
BI推荐拼车路线
BI推送饮食
匹配派送路线
时间 | 课程 | 内容 |
---|---|---|
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
随着数字化时代的到来,企业和组织面临着海量、多样化、变化的数据挑战。在这些挑战中,数据分析和大数据扮演着至关重要的角色。那么,数据分析和大数据到底有何关系呢?
一、数据分析和大数据的关联
1. 数据分析的目的是从大量数据中提取有价值的信息和洞见,以支持决策制定和业务优化。这些数据可能来自不同的来源,包括企业内部系统、外部数据库、社交媒体平台等。数据分析师运用各种技术和工具,例如统计学、预测模型、数据挖掘算法等,对数据进行处理、清洗、分析和解释,以获得有价值的见解。
2. 大数据则是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、处理和管理的大量数据。大数据的特点是体量大、多样性、处理速度快、价值密度低。大数据技术旨在处理和优化这些大规模数据的收集、存储、管理和分析。
二、数据分析和大数据的差异
1. 数据规模:数据分析主要处理小规模数据,这些数据通常已经预先处理过,并在特定的时间段内进行分析。而大数据则涉及大规模未经处理的数据,这些数据来自各种不同的源头,具有极高的复杂性。
2. 处理方法:数据分析主要依赖于传统的数据处理和分析方法,例如描述性统计、预测模型等。而大数据则采用新的技术,如分布式存储、云计算、实时流数据处理等,以地处理大规模、高复杂度的数据。
3. 实时性:数据分析通常需要对历史数据进行事后分析,以便了解过去的业务表现和趋势。而大数据则更注重实时数据处理,以便迅速地获取有价值的信息,支持实时决策和业务优化。
三、数据分析和大数据的协同作用
尽管数据分析和大数据在处理数据规模、处理方法和实时性方面存在差异,但它们在很多方面也是相互依赖和促进的。
1. 优化决策:通过数据分析,企业可以更好地理解过去的业务表现和趋势,从而制定更明智的决策。同时,大数据处理可以实时地捕捉和分析大量数据,为决策提供实时反馈和优化建议。
2. 业务流程优化:数据分析可以帮助企业发现业务流程中的瓶颈和低效环节,从而提出改进措施。同时,大数据技术可以处理大量数据,提供更全面的业务洞察,进一步优化业务流程。
3. 创新与实验:数据分析可以帮助企业发现市场趋势、用户行为等有价值的信息,激发企业创新和实验精神。同时,大数据处理可以支持企业迅速收集和分析实验结果,以验证或否定假设,推动企业持续创新。
尊重原创文章,转载请注明出处与链接:http://www.soxsok.com/wnews802062.html 违者必究! 以上就是关于“广州口碑评价好的数据分析师培训机构名单榜首一览”的全部内容了,想了解更多相关知识请持续关注本站。