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——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
数据分析能力指什么样?
1.数据认识能力
数据认识能力就是要求个人在现实世界的线索中感知和识别数据,把数据的集合看成一个整体,看到数据集合中蕴含的信息。
数据分析师应该感知和认识各种来源的数据,并用度量来反映一组数据的特征,在已有经验的基础上,熟练一些数据的表述工具,认识反映一组数据集中趋势的度量,如平均数、中位数等;认识反映一组数据差异的度量,如全距、极差、方差、标准差等;能够识别用统计图反映的数据的特征,如点线图、条线图、扇形图以及直图等;能够借助于图标和共识回答有关数据特征的问题。
2.数据采集能力
数据采集能力也就是信息搜集能力,要求个人能够学习多种数据收集方法,包括设计问卷调查、设计实验来收集数据。
3.数据整理能力
说明通过收集、组织和陈列数据来处理的问题,包括阐述问题、设计研究方案,收集两个总体共同特征的数据,或一个总体有不同特征的数据;说明集中趋势度量和差异度量。根据问题的需要,对数据做进一步整理,例如事件发生的频数分布,按照机会的大小对数据进行排序等。
4.数据表述能力
数据分析只懂整理数据、做图表是不够的,还需要懂得选择与使用合适的统计方法来分析数据,包括:能够根据问题的需要,用多种方法揭示所收集的一组数据的特征,通过度量揭示一组数据的集中趋势。用合适的度量表示一组数据的差异特征;通过适当地选择图象方法,形象地刻画一组数据的特征,讨论和理解数据集合及其图象之间的对应性,特别是用直方图、茎叶图、盒图以及散点图等表述一组数据的特征。
5.逻辑分析能力
数据分析只懂整理数据、做图表是不够的,还需要具备逻辑分析思维。因为,很多分析结果都不能通过简单的几项数据的汇总和统计给出,如何将数据和指标结合起来,如何建立它们之间的关系,清晰的逻辑分析能力可以让分析师洞察很多深层次的东西。
6.数据探究能力
发展与评价在分析数据的基础上得到的某些结论,并做出预告。包括:从总体选出两个或多个样本,观察其特征差异,根据样本的散点图及其近似直线,做出对样本中两个变量间可能关系的猜想;利用猜想阐述新问题,计划新方案,开展进一步的研究。
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