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学员评论

数据分析师（Data Analyst）是一群专业人员，能够从不同的数据来源，通过提取、组合和分析信息，从而帮助企业达到其制定的商业目标，他们能够利用逻辑推理、统计学知识和计算机语言等把没有含义的0和1的数字转化成为有用的信息，帮助改善流程和商业路径。

哪些人适合学数据分析

数据分析学习对象

对数据分析感兴趣的在职人员

计算机相关专业的学生和毕业生

希望提升数据分析技能的自学者

数据分析方法

聚类分析。聚类分析属于探索性的数据分析方法。从定义上讲，聚类就是针对大量数据或者样品，根据数据本身的特性研究分类方法，并遵循这个分类方法对数据进行合理的分类，最终将相似数据分为一组，也就是“同类相同、异类相异”。在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如，网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题以及用户分类问题等等。其中，用户分类是常见的情况。常见的聚类方法有不少，比如K均值（K-Means），谱聚类（Spectral Clustering），层次聚类（Hierarchical Clustering）。以常见的K-means为例，可以看到，数据可以被分到黄蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇有其特有的性质。

天津博为峰数据分析课程

课

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K

数据分析师课程内容

课程阶段	课程模块	课程内容
前置课程	python基础	python课程的目的、使用JupyterLab、python数据类型、元组、列表、字典、python分支结构、python字符串处理+随机函数、pthon循环结构、python面向过程函数操作、python面向对象、python关于excel操作(xlrd库)、python关于数据库操作(mysqldb库)
	统计学基础	描述性统计、概率的基本概念、贝叶斯、随机变量及其分布、假设检验
	数据分析基础	数据分析核心思维、数据分析思维技巧、业务分析指标、AARRR模型
	数据分析师职业分析	数据分析师技能要求、数据分析师职业发展方向
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想了解这些数据分析问题？

数据分析常见问题

数据行业可以从事的岗位及其岗位职责是什么？
为什么全行业越来越重视数据分析师的培养？
数据分析从业者需具备的核心能力都有哪些？
零基础转行数据分析师可以吗？需要学习什么？

数据分析师的技能

数据可视化技能。数据可视化是数据分析的重要部分，它可以帮助数据分析师更好地理解和解释数据。数据分析师需要掌握一些数据可视化工具和技术，如Tableau、PowerBI、Python等，以及一些数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn等。通过使用这些工具和技术，数据分析师可以将复杂的数据通过图形、图表等形式呈现出来，使数据更加易于理解和解释。

为什么选择博为峰培训

01

专业化教学

注重培养学员的专业能力，在课程设置上紧跟行业趋势，结合实际案例进行教学，让学员能够在实战中掌握数据分析技能。

02

实践导向

课程设计中重视实践环节，通过大量的实践项目，培养学员解决实际问题的能力，提高数据分析的实际运用能力。

03

面向市场需求

内容紧密结合市场需求，提供针对性的课程内容，帮助学员更好地适应企业的招聘要求。