上课方式

面授

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

数据分析师是在不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的人员。目前世界500强企业中，很多企业都建立了专门的数据分析部门。越来越多的企业意识到数据和信息已经成为重要的智力资产和资源，数据的分析和处理能力成为企业日益倚重的技术手段，这也对数据分析师们提出了更高的要求。

哪些人适合学数据分析

数据初学者

对于想要进入数据分析领域的同学，提供了系统入门的机会。

学术研究者

帮助学者们学习如何使用数据分析工具和方法，提升研究效率。

企事业单位员工

对于需要进行数据分析的工作者，提供了实用的工具和技能。

自我提升者

对于希望提升个人能力和数据思维的人士，提供了学习和成长的平台。

数据分析方法

描述统计。描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计算概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。
1）描述性统计分析描述性统计分析主要是对所收集的数据进行分析，得出反映客观现象的各种数量特征的一种分析方法，它包括数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的频数分布分析等，描述性统计分析是对数据进一步分析的基础。
2）数据的集中趋势集中趋势又称“数据的中心位置”，它是一组数据的代表值。集中趋势的概念就是平均数的概念，它能够对总体的某一特征具有代表性，表明所研究的对象在一定时间、空间条件下的共同性质和一般水平。

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？

01

>

数据分析师的具体工作内容是什么？
02

>

如何提高数据分析师的业务知识？
03

>

数据分析中数据清洗对象有哪些？
04

>

数据分析师行业都囊括哪些职位？

数据分析师的技能

1、数据管理：数据分析师需要掌握数据管理的技能，以便能够更好地管理数据，并为数据分析提供支持。
2、数据安全：数据分析师需要掌握数据安全的技能，以便能够更好地保护数据，并为数据分析提供保障。
3、数据仓库：数据分析师需要掌握数据仓库的技术，以便能够更好地构建数据仓库，并为数据分析提供支持。
4、数据科学项目管理：数据分析师需要掌握数据科学项目管理的技术，以便能够更好地管理数据科学项目，并为数据分析提供支持。

为什么选择博为峰培训

注重实践 01

课程内容注重实践，通过大量实际案例和项目实战，帮助学习者将理论知识应用到实际工作中。

全面涵盖 02

课程包含基础理论、数据处理、数据挖掘、数据可视化等多个方面，使学员获得全面的数据分析能力。

灵活学习 03

我们提供线下课程和在线课程两种学习方式，方便学习者根据自己的需求选择适合的方式学习。