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宁波国富如荷CDA数据分析
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宁波国富如荷CDA数据分析
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宁波CDA商业策略分析培训班学费多少

更新时间:2023-03-21 浏览:110
学习目标
 

熟练掌握Excel、MySQL、Power BI等数据分析软件熟练掌握数据清洗,可以完成缺失值填补、异常值处理等精通数据可视化,制作可视化分析报表可以独立撰写业务分析报告,SQL数据库应用基础大型数据分析综合项目现场实战,掌握数据分析在各行业的应用场景,掌握业务数据分析模型与分析方法

学习对象和基础

基础薄弱学生、转行人士,低门槛无忧就业

基础薄弱数据类岗位从业者,系统提升专业技能

产品、运营、营销、财务等业务部门在职者,提升数字化工作效率

研发、中台、技术类部门在职者,数字化赋能支持业务发展

企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者,把握数字化转型方案及流程

课程简介

学习目标


熟练掌握数据挖掘全流程的Python实操,包括数据清洗算法、统计建模、数据建模、数据可视化等
熟练掌握Python统计分析算法与实践,包括统计分析、统计模型、数据治理
灵活使用统计分析算法解决各行业的业务问题,通过策略优化和精准预测来解决运营、产品、营销方面的问题

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学习对象


有一定数学或统计、计算机基础与数据分析业务经验,希望脱产学习后转岗到数据挖掘岗者
希望提升统计分析技术的在职提升者
从事算法科学、统计学习等工作的科研人员、分析师与工程师等
产品、运营、营销、管理、咨询相关岗位从业者,希望增加数据分析技能与思维
参加CDA等级认证考试 LEVELII的考生

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课程大纲

预习课(录播)-数据库SQL
1数据库基本概念
2DDL数据定义语言
3DML数据操作语言
4单表查询
5多表查询
6Python连接SQL
预习课(录播)
1Python编程基础,Numpy
2Python标准数据类型
3控制流语句
4自定义函数
5异常和错误
6类与面向对象编程
7Numpy数组操作
8用Python做数据分析,必会的库Pandas
9用Pandas做数据清洗与数据探索
10Python数据可视化库(Matplotlib,Seaborn)
数学与统计学基础
1线性代数
2微积分
3描述性统计
4参数估计
5假设检验
6相关分析
7卡方分析
8一元线性回归理论推导
商业策略分析(Level 2)第1周-SQL
1数据库MySQL语句与实战
2Python连接SQL数据库
3SQL使用案例
4零售电商多表分析案例
商业策略分析(Level 2)第1周-指标体系与统计分析可视化
1分析基础-数据分析的概念、过程、能力
2指标体系的意义与构建
3常用指标体系示例
4统计分析可视化
5企业经营分析-指标体系
商业策略分析(Level 2)第2周-Pandas
1Python基础与数据清洗可视化回顾
2Python实操案例
3教育行业分析-学校学科教育可视化案例
4数据分析师岗位需求-lagou数据处理及分析案例
商业策略分析(Level 2)第2周-方差分析,线性回归
1统计分析(相关分析,方差分析)
2线性回归(建立模型和模型检验)
3识别分析-用户支出影响因素分析案例
商业策略分析(Level 2)第3周-逻辑回归,主成分分析
1逻辑回归(模型的建立与估计
2模型评估
3分类与回归的结合
4信息压缩-主成分分析与因子分析(数据降维)
5用户流失分析-员工流失预警案例
6因子分析-城市发展水平综合分析
商业策略分析(Level 2)第3周-标签体系与用户画像
1标签体系的设计原理
2用户标签的制作方法
3客群分析-标签体系与用户画像
4AB test-应用广泛的对比分析方法
5应用用户画像-美国某企业用户画像实战案例
商业策略分析(Level 2)第4周-时间序列
1时间序列分析(ARIMA算法)
2Box-Jenkins 建模流程
3时间序列回归
4销售额预测-线上平台销售额预测实战案例
商业策略分析(Level 2)第4周-数据采集与处理,数据管理
11数据采集处理方法(数据采集,数据录入,数据预处理)
12数据管理(数据分类,数据建模,数据仓库和ETL)
13产品目标人群分析-市场数据的应用案例
商业策略分析(Level 2)
商业策略分析(Level 2)第5周-数字化工作方法,化方法
11数字化工作方法
12运筹优化方法(线性规划与二次优化,基于业务流程的优化)
13数字化运营综合案例-某机构营销响应概率预测与风险预测案例

商业策略分析(Level 2)第6周-数据接入与大数据平台
11分布式存储与计算
12Spark与Flink工作原理
13使用PySpark实现分布式计算
14数据接入策略与调度工具
第5周-聚类分析,决策树应用
11层次聚类
12Kmeans聚类
13聚类分析评价方法-决策树应用
14用户分群-零售行业运营案例
CDA 认证考试辅导(报名考试的学生)
11数据基本概念
12指标体系
13标签体系与用户画像
14数据采集与处理
15数据模型管理
16统计分析
17数据分析模型与应用
18数字化工作方法与应用
拓展选修课
11数字化运营
12数据产品经理
13Python爬虫
14深度学习之图像识别
15Tableau 多维可视化分析
16 SPSS 统计分析

硬核服务

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朝九晚九全程跟班答疑
助教线上服务时间由原先的上课期间答疑调整为课程持续期间答疑,包括中途休息时间;同时,每日答疑时间由原先的“朝九晚六”调整为“朝九晚九”,全面覆盖同学晚自习时间。

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一对一督学
每个班级、每位同学、每月都会进行至少一次一对一辅导,询问同学学习状态、解决学员学习问题;同时,针对每个模块测试结果后10的学员进行额外辅导,以确保学员能够跟上学习进度。

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定期直播串讲
对于重难点知识和同学普遍反应的问题,助教将进行每周1-2次的晚自习串讲,串讲时常为2小时左右,且相关内容需要重新制作、有别于课程内容,帮助同学攻克重难点知识。


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