上课方式

直播

上课校区

招生对象

课程目标

课程详情

授课机构

教学点

同类课程

学员评论

数据分析师需要收集各种来源的数据，包括但不限于用户行为、交易数据、市场调研等。在收集到数据后，数据分析师需要通过一系列的技术和方法，如数据清洗、数据预处理等，对数据进行处理和整理，以方便后续的分析工作。

哪些人适合学数据分析

企业职员

想要提升自己的数据分析能力，为企业的决策提供具有说服力的数据支持。

数据分析从业者

希望获取更多先进的数据分析技术和方法，提升职业竞争力。

大学生及研究人员

对数据分析感兴趣，希望深入了解数据分析领域并进行研究。

数据分析方法

对比分析。对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较。对比法是一种挖掘数据规律的思维，能够和任何技巧结合，一次合格的分析一定要用到N次对比。对比主要分为以下几种：
横向对比：同一层级不同对象比较，如江苏不同市茅台销售情况。
纵向对比：同一对象不同层级比较，如江苏南京20xx年各月份茅台销售情况。
目标对比：常见于目标管理，如完成率等。
时间对比：如同比、环比、月销售情况等，很多地方都会用到时间对比。

郑州博为峰数据分析课程

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
传统数据分析	excel数据分析	文本清洗函数、关联匹配函数、逻辑计算函数、计算统计函数、时间序列函数、excel数据分析案例
	excel数据可视化	常见图表类型、高级图表类型、图表绘制、excel绘图技巧、excel数据可视化案例、
	excel数据透视表、图	数据透视表选项卡介绍、数据透视表分组、数据透视表计算字段、计算项、值汇总、数据透视表切片器、多表联动、数据透视图
	sq\|数据分析	mysq\|数据库客户端工具、库语句、mysq\|约束、mysq\|数据插入、sq\|文件使用、sq\|函数、sq\|正则表达式单表查询、单表查询、多表查询、关联查询、更改数据、删除数据、mysq\|事务、mysq\|存储过程、mysq\|视图、sq\|数据分析案例
	tableau数据可视化	数据字段管理、函数与公式计算、图表制作、仪表盘制作、tableau数据可视化案例
python数据分析	numpy数据处理	numpy数据读取和存储、numpy字符串操作、numpy随机数生成、numpy统计相关函数、numpy线性代数、numpy数据处理案例
	pandas数据分析	index对象、series索引操作、dataframe索弓\|操作、pandas索弓\|操作、pandas文件读写、pandas数据分析案例、
	sciry数据分析	scipy基本功能、scipy整合、scipy优化、scipy插值、scipy线性代数、scipy数据分析案例
	sklearn机器学习数据分析	什么是机器学习、sklearn回归、sklearn降维、sklearn分类、sklearn聚类、sklearn数据分析案例
	statsmodels统计模型数据分析	评估线性模型、评估时间序列处理、评估方差分析、statsmodels数据分析案例\|
python数据可视化	matplotlib数据可视化	什么是matplotlib、matplotlib设置、柱状图绘制、散点图绘制、直方图绘制、矩阵绘制、子图使用、matplotlib数据可视化案例
	seaborn数据可视化	什么是seaborn、常用统计图形绘制、seaborn数据可视化案例
	pyecharts数据可视化	pyecharts安装和配置、常用统计图形绘制、3D柱状图绘制、热力图绘制、网络图绘制、pyecharts数据可视化案例

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

作为数据分析师，必须掌握新的数据分析技术，以便能够更好地理解业务需求，并为业务决策提供数据支持。这包括掌握最新的数据分析工具、了解新的数据分析方法、熟悉常用的数据分析软件等。另外数据分析师所需技能的重要性也不可忽视。数据分析师需要具备处理大量数据的能力，以便能够更好地分析和挖掘数据中的价值。同时，数据分析师还需要具备良好的数据安全意识，以便能够更好地保护数据的安全性，并为数据分析提供支持。除此之外，数据分析师还需要具备良好的团队合作能力，以便能够更好地与其他团队成员协作，共同完成数据分析项目。

为什么选择博为峰培训

1 系统全面

课程涵盖商业数据分析的各个方面，从数据收集、数据清洗到数据挖掘、数据可视化等多个环节，使学员能够全面了解并掌握商业数据分析的整个过程。

2 实践导向

课程设置大量实践案例和项目任务，通过真实场景的模拟，让学员能够灵活运用所学知识解决实际问题，提高实践能力和应变能力。

3 专业师资

本课程由一支专业的师资团队负责授课，他们具备丰富的商业数据分析实战经验和教学经验，能够提供高质量的培训和指导。