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 |
推荐苏州十分出色的数据分析师培训机构名单榜首公布
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数据分析师是一群精通数据的专业人士,他们运用各种统计方法和工具,从数据中提取有用信息,并基于数据做出合理决策。但即便是这样一个高度专业化的群体,他们在数据分析工作中也难免会犯错误。那么数据分析师常见错误有什么?
错误一:忽略数据质量问题
在进行数据分析前,数据分析师需要仔细核实数据的准确性和可靠性。然而,在实际工作中,一些数据分析师却往往容易忽略这一步骤,从而导致数据分析结果出现偏差。解决方案:在数据采集和清理阶段,确保数据质量,并了解数据来源和数据特征。
错误二:缺乏对数据来源的了解
在进行数据分析时,数据分析师需要明确数据的来源和特征。然而,一些数据分析师可能并不了解数据来源的具体情况,从而导致分析结果不准确。解决方案:在进行数据分析前,充分了解数据来源的情况,包括其质量和可靠性。
错误三:过度清洗数据
一些数据分析师为了追求数据无瑕,可能会过度清洗数据。这种做法可能会导致数据失真,从而使分析结果不准确。解决方案:在进行数据分析前,对数据进行适当的清洗,以去除无关信息。
错误四:选择了错误的统计学方法
在进行数据分析时,选择合适的统计学方法是非常重要的。然而,一些数据分析师可能会选择错误的统计学方法,从而导致分析结果不准确。解决方案:在进行数据分析前,仔细研究各种统计学方法,并根据问题的实际情况选择合适的方法。
错误五:未对结果进行充分的解释
在进行数据分析后,数据分析师需要对结果进行充分的解释。然而,一些数据分析师可能会忽略这一步骤,从而导致决策者对分析结果产生误解。解决方案:在进行结果呈现和解读前,全面呈现结果,并对结果进行充分的解释,同时避免过度强调某一个指标。
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