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
在当今数字化时代,数据已经成为企业发展和决策的重要依据。数据分析师作为一种新兴职业,正是在这个背景下应运而生的。那么数据分析师的主要工作内容是什么呢?
数据收集
数据分析师的项任务就是收集数据。这包括从内部和外部收集数据。内部数据包括企业内部的销售数据、用户数据、产品数据等,而外部数据则包括市场数据、竞争对手数据、行业数据等。数据分析师需要通过各种方式获取数据,例如网络爬虫、调查问卷、数据交换等。
数据清洗
在收集到数据后,数据分析师需要对数据进行清洗和整理。这是因为数据往往存在诸多问题,例如重复数据、缺失数据、异常数据等。数据分析师需要通过各种工具和技术对数据进行清洗和整理,以确保数据的准确性和可靠性。
数据分析
数据分析是数据分析师的核心工作。数据分析师需要利用各种数据分析技术和工具,例如数据挖掘、机器学习、统计分析等,对数据进行分析和挖掘,从而发现数据中的规律和趋势。通过数据分析,数据分析师可以为企业决策提供有力的支持和建议。
数据可视化
数据可视化是将数据分析结果以图表、图形等形式展示出来的过程。数据可视化可以帮助企业更好地理解和利用数据,从而更好地做出决策。数据分析师需要掌握各种数据可视化工具和技术,例如Tableau、Power BI等。
业务建议
数据分析师需要将数据分析结果转化为实际的业务建议,为企业提供决策支持。数据分析师需要具备良好的业务理解能力和沟通能力,能够将数据分析结果转化为通俗易懂的建议,为企业提供实际帮助。
数据保护
数据分析师需要保护企业的数据安全和隐私。数据分析师需要遵守相关法律法规和企业内部规定,保护企业数据的安全和隐私,防止数据泄露和滥用。
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