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
怎么入行学习数据分析?
确定学习目标和方向
在开始学习数据分析之前,你需要明确自己的学习目标和方向。数据分析是一个广泛的领域,可以根据不同的行业和职业分为多个方向,如数据挖掘、数据可视化、统计学、机器学习等。
你可以根据自己的兴趣、职业规划和发展方向选择一个或多个方向进行深入学习。
学习基础知识
学习数据分析需要掌握一些基础知识,如数学、统计学和编程语言等。建议从高中数学、统计学和Python等语言入手,掌握基本概念和方法。同时,可以参加一些在线课程或教材,如Coursera、Udacity、Khan Academy等,系统地学习这些知识。
掌握数据分析工具和技术
数据分析需要掌握一些常用的工具和技术,如Excel、SQL、Python等。
Excel是常用的数据处理和分析工具,可以用来进行数据清洗、整理、分析和可视化等。
SQL是常用的数据库查询语言,可以用来进行数据存储和处理等。
Python是一种流行的编程语言,可以用来进行数据挖掘、机器学习等数据分析任务。
通过掌握这些工具和技术,你可以更加和准确地完成数据分析任务。
学习数据可视化技能
数据可视化是数据分析中非常重要的一环,它可以帮助人们更好地理解和解释数据。学习一些常用的数据可视化技能,如表格、图表和仪表板等,可以帮助你更好地表达数据分析结果。
同时,也可以使用一些专业的数据可视化工具,如Tableau、Power BI等,来进行更的可视化任务。
实践和项目经验
学习数据分析需要不断地实践和积累项目经验。可以通过实习、参加比赛、自己动手做项目等方式,将所学的知识和技能应用到实际场景中。实践和项目经验不仅可以加深你对数据分析的理解,还可以帮助你展示自己的能力和成果,为将来的职业发展打下基础。
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