南京玄武区数据思维培训班地址在哪里

数据=数字经济时代的石油

每时每刻，我们都在产生大量的数据：微信聊天、地铁刷卡、银行存储…据IDC发布的《数据时代2025》报告显示，全球每年产生的数据量将从2018年的33ZB增长到175ZB，以数据为中心的数字经济时代已经来临，如何掘金堪比石油的数据是所有个人、企业和的机遇和挑战。随着数字经济的高速发展，数据分析人才出现了供不应求的状况。同时数据分析师的薪酬相对较高，入行也不受专业和性别的限制

哪些人适合成为数据分析师

对数据分析有兴趣
对数据分析有兴趣，具备一定学习分析能力

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希望从事数据分析
希望从事数据分析工作的广大应、往届毕业生

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想转行IT互联网
想转行IT互联网、金融等行业

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点击咨询想转岗数据分析
想获得更大职业发展空间，转岗数据分析

学习掌门人职场引路人

机构实力，高新技术企业股票代码：836392培训经验专注IT职业培训十九（2004-2023）

师资团队，集教研与教学为一体，博为峰总监讲师领衔授课
课程亮点，涵盖主流数据分析技术、工具，搭配更多的热门实战项目

课程特色，以项目实战驱动教学，线上线下多平台授课
合作企业，为华为、阿里等公司培养了，上百个软件技术团队

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

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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