针对周末时间充裕、基础薄弱人士，对商业BI数据分析感兴趣的各界人士
针对周末时间充裕、基础薄弱人士，对商业BI数据分析感兴趣的各界人士
可借助数据分析提高工作效率的产品、运营、市场、销售、管理岗位人士
针对核心工作是SQL、数据清洗、可视化和业务分析的数据专员
在职数据分析师，学生，待业、期待转行从事数据分析工作人员
对数据分析、挖掘，以及商业智能比较感兴趣的高校学生、教师
零基础入门数据分析师人士，希望后续学习高阶数据分析技能的入门者
业务数据分析师（3个月）
现场+远程，周末班，共192课时
业务数据分析师课程针对周末时间充裕、零基础的专科、本科在校生，以及在职&欲转行从事数据分析人员提供3个月非脱产周末集训，课程内容以CDA数据分析师LEVEL I标准大纲要求，包含业务数据分析和模型-数据获取和SQL查询–Power BI商业智能分析- 统计理论方法 – SPSS建模分析，一整套数据分析流程技术进行讲解，还将从医药、保险、电商、零售、房地产等行业需求出发，使用实际案例手把手将数据分析技术传授给学员，使所学更符合就业要求，达到企业实务标准，快速在大数据时代找准工作定位，快人一步成为企业抢手人才，掌握先机！
| 课程模块 |
学习内容 |
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业务数据分析基础 |
数据分析概述—数据分析流程、方法、在企业管理中的应用；数据加工方法；数据计算方法；数据透视分析方法；业务数据可视化方法；业务数据分析案例-财务分析 |
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业务数据分析模型与分析方法 |
帕累托分析；案例应用1-核心产品分析；分类分析-RFM模型；案例应用2-用户忠诚度模型；树状结构分析；案例应用3-汽车行业分析报告 |
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数据库概述与SQL查询 |
数据库概述与数据库基础；数据类型和约束条件；创建及使用数据库；创建、修改及删除表；插入、更新、删除数据；查询数据：单表查询、集合函数查询、连接查询、子查询、合并查询、多表查询；SQL运算符和函数；SQL综合案例：电商数据多表查询练习 |
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Power BI商业智能分析基础 |
商业智能分析概述；商业智能分析流程；指标及指标体系；商业智能可视化分析方法论；理解数据仓库概念；数据仓库上的数据收集；数据仓库上的数据处理加工 |
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Power BI搭建多维业务数据模型 |
理解数据模型；数据模型创建逻辑；理解维度与度量；掌握多条件下的透视规则；时间维度透视分析 |
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Power BI商业智能实战案例 |
案例分析流程：业务背景介绍-理解数据-制作分析仪；综合案例1：零售销售情况监控仪；综合案例2：餐饮指标监控仪；综合案例3：电商流量分析仪；综合案例4：快消行业销售分析仪 |
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数据分析之统计学基础-Part1 |
数据分析方法概述：数据分析过程、数据分析的商业驱动；概率论基础：随机事件、概率、概率分布；描述性统计分析：集中程度、离散程度、偏度和峰度；常见分布族：正态分布和中心定理；多维随机变量：联合分布、协方差、相关系数；数据简化原理：似然函数和辅助函数；参数估计：点估计和区间估计 |
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数据分析之统计学基础-Part2 |
匹配样本样本量的确定；统计学二类错误；T检验和F检验方法；分类变量的相关性分析；方差分析方法；一元线性回归分析；多元线性回归分析；作业练习：运用调研数据进行资产价格预测 |
国内某券商研究所分析师
数据挖掘、统计分析应用领域老师
国内大的MATLAB论坛管理员，曾多次参与Mathworks公司培训活动，在北京、上海、武汉等地举办多次MATLAB培训研讨会，有丰富的MATAB实战技巧与培训经验，其微博上的发布的MATLAB数据挖掘公开课程总点击量超过50万，近三年在人大经济论坛开办Python培训，参与承担CDA-1/CDA-2，就业班中Python教学任务。
学会基于统计学思想的商业分析技巧方法，掌握一门大型数据分析软件SAS
学会自行建模分析，独立完成数据分析工作，增强业务与技术对接能力
掌握使用Excel进行业务数据分析，掌握业务数据分析模型与分析方法
掌握使用Power BI进行商业智能分析，使用Mysql进行数据库增删改查操作
通过制作和观察Tableau仪表盘提供商业洞察，开发自动化交互式报表能力
运用统计学分析方法构建实战模型分析方法，并同结合SPSS软件实现
掌握数理统计学基础知识，精通基础分类、回归、聚类方法并结合案例应用
可以独立完成数据报告，可以熟悉掌握数据分析在各行业的应用场景
课室
课室1
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