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EXCEL应该是数据分析师常用的统计分析工具了,原因是因为方便,所见即所得,而且具有方便的可视化功能。应该说只有学会了Vlookup,数据透视和基本公式才算EXCEL入门,其次EXCEL最大的惊喜是数据可视化,拥有大量的图表模板,可以减轻我们很多工作。这里我推荐《谁说菜鸟不会数据分析》这本书作为EXCEL入门。这本书如果作为数据分析入门书籍是不合格的,因为它有太多内容是关于EXCEL基本操作的,关于数据分析的内容反而很少,但是实事求是的讲这本书里面关于EXCEL数据分析常用公式、数据可视化的内容还是不错的,可以当成一本入门书籍。
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 |
对数据库有充分的理解。大家都知道,一般工厂中有存放产品的库房,所以就不难理解数据库的意义了,一般来说,数据都是大量的,如果存放这些大量的数据就需要一个类似于工厂库房一样的东西里面,数据的存储是需要库房,就叫做数据库。数据分析师必须知道数据库的用途以及存在的意义,这是因为数据库是存储数据的地方。数据库有很多,如MongoDB,MySQL,PostgreSQL等。理解数据库并且能熟练使用它,这是数据分析师的一个基本能力。作为数据分析人员,我们首先要知道如何去获取数据,其中最常见的就是从关系型数据库中取数,因此你可以不会R,不会python,但是你不能不会SQL。
CDA数据分析讲师
CDA数据分析讲师
课程特色
1. 课程内容实用:中心注重课程实用性,所有课程均为实战课程,能够真实地模拟工作场景,让学员快速掌握实际技能。
2. 教学方式多元化:中心的教学方式既有线上直播授课,也有线下课程和双师课程授课方式,让学员能够便捷地进行学习。
3. 个性化辅导:中心一对一辅导模式,让学员可以定制自己的学习计划,实现精准掌握。
课程目标
1. 全面掌握大数据分析的应用技能;
2. 深入了解人工智能的相关技术和应用;
3. 掌握电商运营的各项技能。
学习对象
1. 有相关专业学习背景的人员;
2. 有一定工作经验的人士,希望提升自己的技能水平。
课程内容
1. 大数据分析技术及应用;
2. 人工智能及其应用实战;
3. 电商运营技能全攻略;
4. 前沿技术研发及应用。
学习时长
根据学员选修的课程不同,时间会有所不同,可根据个人需求而定。
收费范围
具体收费根据不同课程而异,可以咨询中心客服人员获得详细信息。
学习收获
通过在本中心的学习,可以快速掌握大数据分析、人工智能及电商运营等相关技能,为以后的工作开展奠定坚实的基础,提高竞争力。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。如果您对我们的课程感兴趣,可以联系我们的在线客服,预约免费体验课,了解更多详细信息。
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