再说说哪些人需要学习和应用这些
一般的数据工程师，主要是做技术的，搭建数据框架、做算法，可能和实际商业接触较少，但是如果能懂商业问题就更完美了；数据分析师，偏业务方向的，就完全需要商业分析了，不然有一大堆统计分析方法派不是用场，只做个取数机器没什么大价值。然后是运营、策划、销售相关人员，他们了解业务，但是不懂数据分析方法，就可以了解思路，知道什么能做、想要什么，跟数据分析师沟通的时候效果就更好了
可能理论的文字要多一点，但是还是尽量插入一些具体的软件工具操作和方法，可以实际用那种。商业数据分析，每个人的侧重点不同，我这里的理解是以实际商业想象为分析问题的出发点，运用经济、管理、营销等分析框架，再具体分析某些点的时候结合客观数据进行综合的商业问题分析，发现问题和机会，给出合理的建议。所以涉及的内容就比较广泛，而且需要体系化的思维了。需要涉及到经济学的原理、战略管理、营销、财务、人力、商业模式等等的内容，还需会找数据、处理和分析数据的工具和能力，再把二者结合起来，是一个很有趣的事情立即预约课程
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课程大纲
1
第1章: 数据分析与商业智能
2
第2章: 数据化业务指标体系设计
3
第3章: 描述性统计分析技术
4
第4章: 分析师的基本功—Excel入门
5
第5章: 表结构数据入门
6
第6章: 分析师的道面试题-SQL数据库
7
第7章: 玩转EXCEL BI商业报表
8
第8章: 强大的桌面工具—Power BI DeskTop
9
第9章: Power BI商业智能分析实战案例
10
第10章: Tableau商业智能分析实战案例
11
第11章: 商业分析之运营分析专题
12
第12章: Python基础
13
第13章: Pandas基础，第14章: Python自动化办公
