信息数据化。根据上面那一段
数据的多样性和准确性就决定了决策的科学性高低。现在的公司大部分只把后台系统里面的商品、用户、交易、订单等标准化的数据理解成数据，分析的时候也只拿这些数据来进行有限的分析，脱离了很多非结构的重要信息（比如突然快递停了、某个重点热点事件影响、公司内部架构和领导变动等），就会得出一些很奇怪的、无意义的结论。而且还有很多非量化的数据完全没有被重视，比如公司人力结构（年龄、学历、年限等），这些因素变动对结果也是有重大影响。还有很多能量化的数据尽量都量化，定量、定性、定比都可以，数据越多，决策月越科学
深度的商业数据分析是一个“大英雄”，让淘宝拥有对用户的“读心”的能力。商业数据分析师，高薪高需求，但许多人以为该领域要求高所以望而却步，但其实不然。什么是商业数据分析，如何分析，数据分析师人才需求大吗？什么是商业数据分析“商业分析”是一门新兴的学科。它基于数据，通过更复杂的编程工具和算法挖掘数据背后的业务价值，解决业务问题。它也是近年来美国等发达的，发展快的行业。
这种基于大数据和数据商业化模式的数据分析，将是未来全球的趋势，而商业数据分析也将应运而生。立即预约课程
商业数据分析的应用、好处
商业数据分析有许多应用，如监控异常数据(如信用欺诈)、建模和预测(如产品分析)、关键变量分析和预测(如领先分析)以及预测分析(如客户流失预测)。
当然，商业数据分析，并不局限于基于用户的搜索关键词进行推送，而是基于用户的购买习惯、点击产品偏好等多方面的数据综合分析，推断出用户的审美、需求等多方面的偏好，进而为用户服务，提供购买的答案。
阿里巴巴邀请了几十位来自国内外相关领域的教授，比如斯坦福的。百度还将谷歌Brain的创始人之一——Andrew Ng挖走了。新加坡和澳大利亚政府直接资助了开设business analytics部门的公司
课程简介
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
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Pandas9用Pandas做数据清洗与数据探索
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Pandas9用Pandas做数据清洗与数据探索
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
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
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
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-Pandas1Python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
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
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
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-美国某企业用画像实战案例
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
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)
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
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
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
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
