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长沙国富如荷CDA数据分析
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长沙国富如荷CDA数据分析

长沙芙蓉区数据思维培训班

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  • 授课学校:长沙国富如荷CDA数据分析
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  • 教学点:1
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2023-03-21
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简介
 

分析思维是数据分析师核心的竞争力,上面所学习的Python、SQL、机器学习知识等都是在工具层面,要想使用好他们,还需要分析思维的驾驭不管是基础知识、工具还是思维、方法,大家在学习数据分析时可能总会感觉没有抓手,特别是自学的小伙伴,网上知识繁杂,光是辨别可靠性、专业性就已经很头疼了,而且还不知道学习是否有效果,学完之后能不能找到工作。还有一些在职的小伙伴,可利用的时间本就不充裕,还没有系统性的学习路径,自然就达不到好的学习效果。

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对比分析法
对比分析法常用的基础分析方法,虽然方法特别简单,但几乎所有的分析报告中,都会采取对比分析方法。比如去年同期相比、上个月环比、目标和实际达成相比、各个部门和业务线相比、行业内竞品比较、营销效果对比,等等。这里需要注意的是我们不管是横向比较还是纵向比较,比较的双方一定要有可比性,并且在同一个维度、粒度上去比较,要不是毫无意义的。立即预约课程

学习内容

  • 学历指导 学历

    5W2H分析法
    这个方法主要应用于用户行为研究和专项问题分析,从时间、地点、人物、事情、原因、方式、价格等7个方面对一个问题进行刻画研究

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  • 模拟面试 

    SWOT
    明确资源优势(Strengths)、竞争劣势(Weaknesses)、外部环境变化带来的机会(Opportunities)和威胁(Threats)等,将这些因素有机结合起来,以此确定企业经营战略。

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  • 推荐就业 

    PEST
    从政治(Politics)、经济(Economics)、社会(Society)、技术(Technology)4个视角分析外部环境。

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  • 广州天琥教育招聘会 

    杜邦分析法,杜邦分析法是一种用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平,从财务角度评价企业绩效的一种经典方法。其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积,这样有助于深入分析比较企业经营业绩

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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

  • 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
    了解详情
  • 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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