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 |
学习数据分析去杭州哪家机构名单榜首今日出炉
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数据分析师是什么工作类型?
一、数据收集
作为数据分析师,首先需要收集数据。这可能包括从不同来源,如数据库、API和第三方平台上收集数据。在收集过程中,数据分析师通常会使用数据抓取和爬取技术来获取所需数据。数据收集是数据分析的步,只有获取了准确和可靠的数据,才能进行后续的分析和可视化。
二、数据清洗和预处理
数据分析师需要对原始数据进行清洗和预处理,以使其适合进行分析。这通常涉及到去除缺失值或异常值等无效数据,并进行数据转换和归一化。数据清洗和预处理是数据分析过程中非常重要的步骤,能够帮助数据分析师更好地理解和分析数据,同时也能够提高数据分析的准确性和可靠性。
三、数据分析和可视化
在对数据进行预处理后,数据分析师需要使用统计学和机器学习技术来分析数据。同时,他们还需要通过数据可视化工具(如Tableau和Power BI)将结果可视化以便于理解和沟通。数据分析和可视化是数据分析师的核心工作,也是他们较重要的职责之一。通过数据分析和可视化,数据分析师能够深入了解数据的特征和趋势,发现数据中的问题和机会,并提供解决方案和建议。
四、报告和建议
数据分析师需要撰写报告和提出建议。这些报告通常会呈现数据分析的结果、解决方案和建议,从而帮助组织做出更好的决策。报告和建议是数据分析师工作的较终目的,他们需要将数据分析的结果和发现以易于理解和沟通的方式呈现给组织和管理者,并提供相应的解决方案和建议,以便组织能够更好地运营和管理。
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