CDA数据分析师
北京业务数据分析师周末班

人气:19 教学点:1个 在线咨询

上课时段:灵活安排,周末班

班  型:详询

上课方式:面授,直播,录播,网课

授课机构:北京国富如荷教育

咨询电话

400-0909-044

课程详情
2024-01-31
课程概要业务数据分析师周末班课程技能覆盖各行业的业务数据分析岗、数据运营岗、数据产品岗、数据营销岗等数据分析专项技能岗所要求的技能,同时适用于财务数据分析、人力资源数据分析等数据赋能岗。
业务数据分析师周末班
课程介绍
课程概况

业务数据分析师,专门为希望零基础学习业务数据分析技能的在职人员以及希望参与CDA考试的人员开设。课程技能覆盖各行业的业务数据分析岗、数据运营岗、数据产品岗、数据营销岗等数据分析专项技能岗所要求的技能,同时适用于财务数据分析、人力资源数据分析等数据赋能岗。 课程适合零基础学员学习,课程设计遵循循序渐进的教学规律,包含 Excel、PowerBI、SQL 数据库、统计学基础等工具与理论课程模块,同时包含大量基于实际业务场景的各行业实战项目案例,比如通过制作客户运营分析仪表板实现客户价值分析、挖掘潜在客户、监控电商运营指标等,提升电商运营效益。

学习目标

掌握使用 Excel 进行业务数据分析
掌握业务数据分析模型与分析方法
掌握使用 Power BI 进行商业智能分析

学习对象和基础

高校在校生
待业、期待转行从事数据分析工作人员
参加 CDA 数据分析师 level I 等级考试的考生
可借助数据分析提高工作效率的产品、运营、市场岗位人员
对数据分析感兴趣的高校学生、教师
对商业 Bl 数据分析感兴趣的各界人士
希望后续学习高阶数据分析技能的初入门者

课程大纲
01章业务数据分析基础
01-01数据分析概述
01-02数据加工方法
01-03数据计算方法
01-04数据透视分析方法
01-05业务数据可视化方法
01-06业务数据分析案例-财务分析
01-07作业练习:利用Excel实现多条件下的销售额计算
02章业务数据分析模型与分析方法
02-01帕累托分析
02-02案例应用1-核心产品分析
02-03分类分析-RFM模型
02-04案例应用2-用户忠诚度模型
02-05树状结构分析
02-06案例应用3-汽车行业分析报告
02-07作业练习:制作市场获客数据分析报告
03章数据库概述与SQL查询
03-01数据库概述与数据库基础
03-02数据类型和约束条件
03-03创建及使用数据库
03-04创建、修改及删除表
03-05插入、更新、删除数据
03-06查询数据:单表查询、集合函数查询、连接查询、子查询、合并查询、多表查询
03-07SQL运算符和函数
03-08SQL综合案例:电商数据多表查询练习
03-09作业练习:使用SQL汇总计算销售类多表数据
04章Power BI商业智能分析基础
04-01商业智能分析概述
04-02商业智能分析流程
04-03指标及指标体系
04-04商业智能可视化分析方法论
04-05理解数据仓库概念
04-06数据仓库上的数据收集
04-07数据仓库上的数据处理加工
04-08作业练习:结合自己的行业领域规划产品/运营/获客指标体系
05章Power BI搭建多维业务数据模型
05-01理解数据模型
05-02数据模型创建逻辑
05-03理解维度与度量
05-04掌握多条件下的透视规则
05-05时间维度透视分析
05-06作业练习:搭建销售分析多维数据模型
06章Power BI商业智能实战案例
06-01案例分析流程:业务背景介绍-理解数据-制作分析仪
06-02零售销售情况监控仪
06-03餐饮指标监控仪
06-04电商流量分析仪
06-05快消行业销售分析仪
06-06作业练习:制作金融业务数据分析报表
07章数据分析之统计学基础-Part1
07-01数据分析方法概述:数据分析过程、数据分析的商业驱动
07-02概率论基础:随机事件、概率、概率分布
07-03描述性统计分析:集中程度、离散程度、偏度和峰度
07-04常见分布族:正态分布和中心极限定理
07-05多维随机变量:联合分布、协方差、相关系数
07-06数据简化原理:似然函数和辅助函数
07-07参数估计:点估计和区间估计
07-08作业练习:对于消费者调研数据进行描述并进行特征分析
08章数据分析之统计学基础-Part2
08-01匹配样本
08-02样本量的确定
08-03统计学二类错误
08-04T检验和F检验方法
08-05分类变量的相关性分析
08-06方差分析方法
08-07一元线性回归分析
08-08多元线性回归分析
08-09作业练习:运用调研数据进行资产价格预测
09章SPSS数据分析实战-Part1
09-01数据分析全过程 - 综合绩效案例讲解
09-02SPSS软件综合特征 - 软件综合功能
09-03SPSS软件介绍 - 数据与变量设置
09-04如何理解描述数据— 统计和描述性分析
09-05如何理解描述数据— 可视化图形探索
09-06样本设计与执行
09-07SPSS进行线性回归分析
09-08SPSS进行Logistic回归分析
09-09实战1:员工绩效管理之线性回归
09-10实战2:银行客户信用行为特征分类与违约预测
09-11作业练习:使用线性回归进行汽车贷款用户价值预测
10章SPSS数据分析实战-Part2
10-01特征筛选流程
10-02DB特征筛选方法步骤
10-03主成分分析原理
10-04主成分分析的判断标准和应用场景
10-05主成分分析与因子分析
10-06主成分回归
10-07客户画像的商业场景及应用
10-08商业报告归纳需求
10-09聚类算法:K-均值聚类、系统聚类和二阶聚类
10-10市场细分和应用
10-11时间序列原理介绍:AR模型、MA模型和ARIMA模型
10-12时间序列数据的预处理
10-13时间序列的建模与预测
10-14实战1:降维在消费行为中的应用
10-15实战2:电商客户行为标签标定及异常监测
10-16实战3:不同市场订户信息的序列预测
10-17作业练习:使用时间序列分析进行产品收益预测
11章选修:Tableau商业智能分析与案例实战
11-01数据可视化和Tableau产品安装与配置
11-02Tableau数据获取及数据操作
11-03Tableau字段操作和计算字段函数
11-04Tableau页面及功能区介绍
11-05Tableau排序及筛选器演示
11-06初级数据可视化:条形图/折线图/饼图/散点图/直方图/文本表/盒须图/热力图/环形图/词云图/树形图/气泡图
11-07高级数据可视化:甘特图/帕累托图/漏斗图/标靶图/哑铃图/雷达图/地图
11-08趋势线/预测线原理及制作和参数应用
11-09仪表盘和故事制作
11-10综合案例1:客户留存之漏斗分析
11-11综合案例2:产品A/B测试分析
11-12综合案例3:金融投资数据分析
 
CDA数据分析师

“CDA数据分析师”是公司负责运营的专注于数字化人才认证、培养及企业数据服务的品牌,致力于大数据、AI技术在产、学、研的融合应用。服务百万数字化人才,是全球500强的忠实合作伙伴。 作为数据领域权威人才认证——CDA官方推荐的培训教育机构,CDA数据分析师成立15年来始终在总结、凝练先进数字化商业数据策略及技术应用实践,以实际行动提升了数字化人才的职业素养与能力水平,以建设的高质量生态圈层促进了行业的持续快速发展。

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