数据思维导论
学习大数据的相关案例；掌握大数据的基本概念和特征；了解数、数据的概念、特点；理解数据科学的内涵、学科定位、研究内容、工作流程；学会辨析科学思维、统计思维、数据思维。
数据思维基础学习大数据时代下数据思维的产生过程；理解数据思维的组成三要素即思维原料、思维主体和思维工具；了解数据思维的特点、局限、应用价值；掌握数据思维的应用流程，即提问、洞察、执行与沟通；了解数据思维的相关应用工具；通过参与讨论进行数据思维训练数据思维模式理解大数据时代的三种思维模式：要全体不要抽样（全数据思维）；要效率不要精确（容错性思维）；用相关理解因果（相关性思维）。这些理念上的变化引起了人们认识世界和改造世界的思维方式的变革。
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数据分析与可视化
课程简介
章：数据分析与商业智能
1. 数据这个行业2. 数据分析的商业应用3. 数据分析思维4. 数据分析常用方法5. 实务中的数据分析师
6. 案例1：2017年的云总结7. 案例2：你知道Wolfram Alpha吗
8. 案例3：常见商业场景：战略制定、客户理解、营销活动
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第二章：数据化业务指标体系设计
1. 数据化指标体系概述
2. 获客类指标3. 营销类指标4. 预警类指标5. 产品类指标6. 运营指标体系设计（Excel示例）7. 案例1：客户流失潜伏期识别8. 案例2：客户覆盖率及产品线竞争力分析9. 案例3：产品上下架业务影响预测
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第三章：描述性统计分析技术
1. 描述性统计分析概述
2. 概率与频数
3. 数据的度量4. 概率的分布5. 相关性分析6. 统计报表可视化7. 案例1：简历投递成功率概率分布分析8. 案例2：月度收益率与通货膨胀率相关分析
9. 案例3：产品输送客户能力面积图
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第四章：数据挖掘和模型导论
1. 人类学习与机器学习
2. 模型和算法
3. 数据挖掘问题分类
4. 数据挖掘任务确定
5. 数据挖掘流程
6. 综合案例
7. 案例1：电商运营分析
8. 案例2：电商行为分析
9. 案例3：电商竞品分析
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学习目标
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01
第1章: 数据分析与商业智能
课时 1 : 1.1 数据这个行业
课时 2 : 1.2 数据分析的商业应用
课时 3 : 1.3 数据分析思维
课时 4 : 1.4 数据分析常用方法
课时 5 : 1.5 实务中的数据分析师
课时 6 : 通识课课件.zip
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02
第2章: 数据化业务指标体系设计
课时 7 : 2.1 数据化指标概述
课时 8 : 2.2 获客类指标
课时 9 : 2.3 营销类指标
课时 10 : 2.4 预警类指标
课时 11 : 2.5 产品类指标
课时 12 : 2.6 运营指标体系设计(Excel示例)
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03
第3章: 描述性统计分析技术
课时 13 : 3.1 描述性统计分析概述
课时 14 : 3.2 概率与频数
课时 15 : 3.3 数据的度量
课时 16 : 3.4 概率的分布
课时 17 : 3.5 相关性分析
课时 18 : 3.6 统计报表可视化
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04
第4章: 数据挖掘和模型导论
课时 19 : 1 解读未知世界的工具课时 20 : 2 预测：未知≠一无所知(1)课时 21 : 2 预测：未知≠一无所知(2)课时 22 : 3 分类：灰姑娘的鞋子(1)课时 23 : 3 分类：灰姑娘的鞋子(2)课时 24 : 4 聚类：人以群分(1)课时 25 : 4 聚类：人以群分(2)课时 26 : 5 关联：比你更了解自己(1)课时 27 : 5 关联：比你更了解自己(2)课时 28 : 6 补充：几个容易忽略的小问题(1)课时 29 : 6 补充：几个容易忽略的小问题(2)
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