上课方式

面授

上课校区

招生对象

面向零基础小白；面向已经有一定基础但急需提升职场竞争力的在职人群

课程目标

从入门到精通

课程详情

授课机构

教学点

同类课程

学员评论

成都数据分析费用根据所报读的班级不同，价格从三千到一万不等，详情请咨询客服。数据分析师要懂工具，是指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，依靠计算器进行分析是不现实的，必须利用强大的数据分析工具完成数据分析工作。

成都CDA数据分析课程

课程简介

数据分析就业班所培训的技能，对口业务数据分析相关岗，学员只需要在培训过程熟练掌握工具操作和业务逻辑，在老师的项目实操下掌握业务分析流程，可获得进入业务数据分析岗所要求掌握的基本技能，常用技能重点教学，针对就业夯实基础。

学习目标

熟练掌握Excel、MySQL、Power BI等数据分析软件；精通数据可视化，制作可视化分析报表；可独立撰写业务分析报告；SQL数据库应用基础；大型数据分析综合项目现场实战；掌握数据分析在各行业的应用场景；掌握业务数据分析模型与分析方法等。

常用的数据分析工具

在众多的数据分析工具中，Excel属于常用、基础、易上手的一款数据分析工具。Excel的功能十分强大，它不仅提供了众多的数据处理功能，像Excel函数能够帮助我们做数据整理，数据透视表帮助我们快速、高效的做各种维度分析，形形色色的图表能帮我们形象地展示出数据背后隐藏的规律，同时Excel还有很专业的数据分析工具库，包括描述性统计分析、相关系数分析等。Excel对于转行数据分析的小白来说，应该是最友好的。大家都知道“转行”其实是一件很困难的事儿，但是你学会了Excel，是完全可以找到一份“数据”相关的工作的，只有踏进数据领域，你才有可能从事其它更多的数据岗位。

学什么？重点我们帮你圈

课程版块	课程内容
数据分析概述	数据分析分类；数据分析目的及意义；数据分析方法与流程；数据分析角色与职责；数据分析师职业道德与行为准则
业务分析方法与业务分析报告	表格结构数据特征；表格结构数据获取方法；表格结构数据引用、查询与计算方法；数据驱动型业务管理；指标的应用；财务指标的分析与应用；业务场景指标；指标的设计、使用及分析案例；业务指标综合分析案例；可视化分析方法
统计分析基础	统计学概述；数据的概括性度量；统计分布；参数估计；假设检验；相关分析
多维数据分析与可视化分析	表结构数据特征；表结构数据获取；表结构数据加工与使用；ETL及数据仓库应用；多表透视分析逻辑；多维数据模型；透视分析方法；多表透视分析应用案例；客户分析；产品分析；运营分析
SQL数据库应用基础	数据库基本概念；DDL数据定义语言；DML数据操作语言；单表查询；多表查询；函数
SQL大厂面试直通车	SQL大厂面试题突击训练；查询应用案例1 -- 电商多表查询案例；查询应用案例2 -- 零售业多表查询案例
大型数据分析综合项目现场实战	跨国企业完整数据分析实战案例；学生现场探索性实操；项目现场专家评审与1V1指导
Python编程基础	Python基础知识；Python标准数据类型；控制流语句；自定义函数
Python数据清洗与可视化	Numpy数组分析；Pandas数表分析；Pandas数据清洗与可视化；Python数据可视化包-Matplotlib介绍；Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制
Python数据分析案例及Python统计分析	斯德哥尔摩气候可视化分析；餐饮订单数据清洗与分析；文本数据分析之QQ聊天信息可视化分析；回归分析；模型的诊断与调优；用户行为显著影响因素分析案例；用户复购预测分析案例
数据分析师职业规划课	职业规划；职场沟通力；团队协作力培养
面试技巧一对一辅导	1V1面试技巧指导与简历修改

选择我们，值得信赖

师资与课程研发

课程注重结合实际，把具技术含量、具价值理念的课程传授给学员。课程注重启发式教学，让学员在动手解决问题中去学习。

内容注重阶梯化

内容设计更注重阶梯化、体系化的原则，每个学员不论学习和工作的背景如何，都能找到适合自己的课程，并不断学习提高。

作业与测试

课程会安排相关课后作业，确保同学课下能够进行适当练习，保证当日学习效果。除了作业，还会组织学员进行阶段性测试。

数据分析师要掌握的能力

数据可视化的技能。使用什么工具，以及你是以数字化方式还是在白板上呈现数据分析报告并不重要，重要的是能够描绘出一幅展示正在发生的事情的全局图。这可以像在白板上绘制流程一样简单。以可视化图像作为基础，可以消灭许多的分歧。相信你经常会在报告、交互式信息中心或图表中传达你的数据分析的见解。为了达到可视化呈现的最佳效果，请确保为数据选择正确的图表类型，并能够清晰，快速地显示关键结果。尤其需要注意上下文的衔接，不要孤立地呈现数据报告，这是在弱化数据分析的意义。这些数据与业务前期、其他部门、行业基准有何关联？将结果放在透视中，指导您的受众结局是好还是坏，以及是否需要采取行动以及采取何种紧急措施。都需要熟悉数据可视化的最佳实践并尽可能地应用它们。

核心师资，鼎力带学