長(cháng)春大數據分析培訓班,在長(cháng)春學(xué)大數據分析推薦長(cháng)春達內教育。達內大數據分析培訓課程通過(guò)線(xiàn)上線(xiàn)下、直播錄播與平臺結合的方式,讓您在業(yè)務(wù)數據分析、計算機編程、數據挖掘/機器學(xué)習算法上獲得全面提升:從基礎的數據分析理論方法到需備的數據分析算法,再到流行的數據可視化技術(shù)以及基于Python的數據分析語(yǔ)言,直至時(shí)下熱門(mén)的大數據分析技術(shù)。
—— 大數據分析和數據分析師的含義——
什么是大數據分析 icon隨著(zhù)大數據(BIG DATA)時(shí)代的來(lái)臨,數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等圍繞大數據的商業(yè)價(jià)值利用,逐漸成為企業(yè)和資本爭相追捧的焦點(diǎn)。商業(yè)大數據分析,是指通過(guò)技術(shù)和數據分析工具對規模巨大的商業(yè)數據進(jìn)行多維度分析,洞悉用戶(hù)屬性特征和行為習慣,挖掘用戶(hù)個(gè)性化需求,預測業(yè)務(wù)狀況,改進(jìn)決策流程,并通過(guò)自動(dòng)化流程實(shí)現用戶(hù)交互。
數據分析師含義 icon數據分析師是指專(zhuān)門(mén)從事數據搜集、整理、 分析,并依據數據做出行業(yè)研究、評估和預測的專(zhuān)業(yè)人員。阿里巴巴研究員薛貴榮曾表示,"數據分析師就是一群玩數據的人,玩出數據的商業(yè)價(jià)值,讓數據變成生產(chǎn)力。
達內旗下的在線(xiàn)IT職業(yè)教育平臺,目前已推出眾多內容優(yōu)質(zhì)、生動(dòng)實(shí)用 的各類(lèi)IT培訓課程,利用在線(xiàn)學(xué)習的便捷性,著(zhù)重加 強IT項目實(shí)戰技能,結合在線(xiàn)答疑、實(shí)時(shí)筆記、在線(xiàn) 題庫及考試等教學(xué)輔助功能,滿(mǎn)足學(xué)習者從零基礎起 步直至IT崗位的技能所需,以匹配個(gè)人提升或企 業(yè)用人需求。Atstudy個(gè)性化的教學(xué)和學(xué)習形式,有助 于實(shí)現真正意義上的因材施教效果。
達內,全稱(chēng)達內軟件技術(shù)股份有限公司,成 立于2004年,是*IT職業(yè)人才培訓領(lǐng)域的先行者,公司 總部位于上海,在北京、天津、上海、廣州、成都、南京、西 安、武漢、杭州、重慶、濟南、合肥、蘇州、長(cháng)沙、南 昌、石家莊、鄭州、昆山等地均設有校區和分支服務(wù)機 構。2016年4月,達內在新三板掛牌上市(股票代碼: 836392,2020年4月入選創(chuàng )新層),成為備受矚目的創(chuàng )新 型IT企業(yè)
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| 課程大綱 | 課題名稱(chēng) | 課程內容 |
| 前導基礎 | 數據分析入門(mén) | 1、數據分析入門(mén) 2、數據分析的意義 3、數據分析的流程控制 4、數據分析的思路與方法 |
| 邏輯為先—XMIND | 1、xmind簡(jiǎn)介與基本使用 2、學(xué)習方法課堂案例 3、滴答拼車(chē)實(shí)戰演練 4、其他思維導圖介紹 | |
| 專(zhuān)業(yè)展現—PPT | 1、專(zhuān)業(yè)展現——PPT 2、基本簡(jiǎn)介 3、幾個(gè)不得不說(shuō)的真相 4、經(jīng)驗分享 5、實(shí)戰動(dòng)畫(huà) | |
| 數據分析工具安裝與環(huán)璄配置 | 1、Excel工具的安裝、配置與環(huán)璄測試 2、Power BI工具的安裝、配置與環(huán)璄測試 3、Tableau工具的安裝、配置與環(huán)璄測試 4、MySQL數據庫的安裝、配置與環(huán)璄測試 5、SPSS數據挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測試 6、SAS數據挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測試 7、Python開(kāi)發(fā)工具的安裝、配置與開(kāi)發(fā)環(huán)璄測試 | |
| Linux基礎應用之大數據必知必會(huì ) | 1、虛擬機的安裝配置 2、虛擬機網(wǎng)絡(luò )配置 3、安裝Linux 4、利用SSH連結Linux 5、Linux基礎命令 6、Linux系統管理 | |
| 數據分析的Python語(yǔ)言基礎 | 1、python課程的目的 2、使用JupyterLab 3、python數據類(lèi)型 4、元組、列表、字典 5、python分支結構 6、python字符串處理+隨機函數 7、pthon循環(huán)結構 8、python面向過(guò)程函數操作 9、python面向對象 | |
| 問(wèn)題定義與數據獲取 | 數據分析項目流程 | 1、問(wèn)題界定 2、問(wèn)題拆分 3、指標確定 4、數據收集 5、報告方案 6、趨勢預測 7、數據分析 8、趨勢預測 9、報告方案 |
| 問(wèn)題的定義 | 1、邊界:明確問(wèn)題的邊界 2、邏輯:確定業(yè)務(wù)的關(guān)鍵指標和邏輯 3、定性分析與定量分析 | |
| 分析問(wèn)題的模型 | 基于經(jīng)典的模型 1、5W2H 2、SWORT 3、4P管理模型 4、CATWOE 5、STAR原則、波士頓5力模型 基于業(yè)務(wù)的模型 1、用戶(hù)畫(huà)像 2、 銷(xiāo)售影響因素 3、市場(chǎng)變化因素 4、AARRR流量模型 5、金定塔思考方法 | |
| 數據清洗與處理 | 1、數據科學(xué)過(guò)程 2、數據清洗定義 3、數據清洗任務(wù) 4、數據清洗流程 5、數據清洗環(huán)境 6、數據清洗實(shí)例說(shuō)明 7、數據標準化 8、數據格式與編碼 9、數據清洗常用工具 10、數據清洗基本技術(shù)方法 11、數據抽取 12、數據轉換與加載 | |
| 內部數據的獲取 | 1、產(chǎn)品數據 2、用戶(hù)數據 3、行為數據 4、訂單數據 | |
| 外部公開(kāi)數據 | 1、開(kāi)放網(wǎng)站 2、政務(wù)公開(kāi)數據 3、數據科學(xué)競賽 4、數據交易平臺 5、行業(yè)報告 6、指數平臺 | |
| Web網(wǎng)站數據抓取 | 1、財經(jīng)數據抓取 2、投資數據抓取 3、房產(chǎn)數據抓取 4、輿情數據抓取 5、娛樂(lè )數據抓取 6、新媒體數據抓取 | |
| 數據查詢(xún)與提取 | SQL基礎操作 | 1、建庫 2、建表 3、建約束 4、創(chuàng )建索引 5、添加、刪除、修改數據 |
| 利用SQL完成數據的預處理 | 1、缺失值處理:對缺失數據行進(jìn)行刪除或填充 2、重復值處理:重復值的判斷與刪除 3、異常值處理:清除不必要的空格和異常數據 | |
| 利用SQL進(jìn)行業(yè)務(wù)數據查詢(xún) | 1、利用SQL進(jìn)行簡(jiǎn)單的業(yè)務(wù)數據查詢(xún) 2、利用SQL完成復雜條件查詢(xún) 3、利用多表關(guān)聯(lián)完成復雜業(yè)務(wù)查詢(xún) 4、利用嵌套子查詢(xún)完成復雜業(yè)務(wù)數據分析 | |
| SQL分析 | 1、聚合、分組、排序 2、函數 3、行列轉換 4、視圖與存儲過(guò)程 | |
| 業(yè)務(wù)指標統計分析 | 1、業(yè)務(wù)數據表關(guān)聯(lián)查詢(xún)及查詢(xún) 2、結果縱向融合 3、?常業(yè)務(wù)需求數據寬表構建 4、應??查詢(xún)處理復雜業(yè)務(wù) | |
| 數理統計基礎 | 數據分析的數學(xué)基礎 | 1、計算和連續函數的性質(zhì) 2、導數/微分的概念和運算法則 3、積分的概念和運算法則 4、冪級數、泰勒級數、傅里葉級數、傅里葉變換 5、向量的概念和運算 6、矩陣的轉置、乘法、逆矩陣、正交矩陣、SVD奇異值分解、特征值 7、行列式的計算和性質(zhì) 8、凸優(yōu)化 |
| Python數據分析 | 基于Numpy庫的Python數據科學(xué)計算 | 1、創(chuàng )建數組 2、切片索引 3、數組操作 4、字符串函數 5、數學(xué)函數 6、統計函數 |
| 基于Pandas庫的Python數據處理與分析 | 1、直方圖:探索變量的分布規律 2、條形圖:展示數值變量的集中趨勢 3、散點(diǎn)圖:表示整體數據的分布規律 4、箱線(xiàn)圖:表示數據分散性,中位數 5、提琴圖:分位數的位置及數據密度 6、回歸圖:尋找數據之間的線(xiàn)性關(guān)系 7、熱力圖:表未數值的大小或者相關(guān)性的高低 | |
| 大數據分析 | HIVE大數據查詢(xún)平臺搭建 | 1、大數據概述 2、?數據集群 Hadoop 架構 3、Hive開(kāi)發(fā)環(huán)璄搭建 |
| HIVE與MySQL進(jìn)行數據交換 | 1、從MySQL中導入數據到Hive 2、從Hive導出數據到MySQL | |
| HQL海量業(yè)務(wù)數據需求查詢(xún) | 1、Hive數倉 2、HQL 數據查詢(xún)基礎語(yǔ)法 | |
| HQL海量業(yè)務(wù)數據需求查詢(xún) | 1、從MySQL中導入數據到Hive 2、從Hive導出數據到MySQL | |
| HQL業(yè)務(wù)數據指標統計分析 | 1、分區表 2、分桶表 3、關(guān)聯(lián)表 4、數據查詢(xún) | |
| HQL海量數據查詢(xún)優(yōu)化 | 1、常?內置函數及開(kāi)窗函數 2、特殊類(lèi)型數組查詢(xún)?式 3、HQL 查詢(xún)語(yǔ)句優(yōu)化技巧 | |
| 建模與數據挖掘 | 數據挖掘與分析算法 | 1、描述統計 2、相關(guān)分析 3、判別分析 4、方差分析 5、時(shí)間序列分析 6、主成分分析 7、信度分析 8、因子分析 9、回歸分析 10、對應分析 11、列聯(lián)表分析 12、聚類(lèi)分析 |
| 數據挖掘工具SPSS | 1、從MySQL中導入數據到Hive 2、從Hive導出數據到MySQL | |
| HQL海量業(yè)務(wù)數據需求查詢(xún) | 1、課程規劃與簡(jiǎn)介 2、數據挖掘項目生命周期 3、簡(jiǎn)單的統計學(xué)基礎 4、用Modeler試手挖掘流程 5、數據挖掘的知識類(lèi)型 6、商業(yè)分析基礎簡(jiǎn)介 7、信度分析 8、因子分析 9、回歸分析 10、對應分析 11、列聯(lián)表分析 12、聚類(lèi)分析 | |
| 數據挖掘工具SAS | 1、SAS概述:SAS簡(jiǎn)介與教育版安裝 2、SAS概述:教育版基本使用 3、SAS編程基礎 4、SAS編程基礎7-循環(huán) 5、SAS數據集操作1-合并 6、SAS數據集操作2-排序與對比 7、SAS數據集操作3-查重與篩選 8、練習-斐波那契數列 9、練習-百元百雞問(wèn)題 | |
| 人工智能預測算法 | 人工智能實(shí)戰預測數據算法 | 1、機器學(xué)習入門(mén) 2、sk-learn機器學(xué)習庫 3、預測算法原理與使用場(chǎng)景 4、算法調用、參數設置 5、特征選擇、特征工程 6、回歸預測模型實(shí)戰 7. 分類(lèi)預測試模型實(shí)戰 8. 聚類(lèi)模型實(shí)戰 9、集成學(xué)習 10、模型優(yōu)化 |
| 可視化商業(yè)報告撰寫(xiě) | 商業(yè)智能與可視化分析實(shí)戰 | 案例-1:BI電商數據市場(chǎng)分析項目實(shí)戰 案例-2:BI電商數據客戶(hù)分析項目實(shí)戰 案例-3:BI可視化關(guān)于公司運營(yíng)情況的相關(guān)分析 案例-4:基于Tableau的客戶(hù)主題對客戶(hù)進(jìn)行合理分群 案例-5:基于Tableau的營(yíng)銷(xiāo)主題分析如何衡量媒體的營(yíng)銷(xiāo)價(jià)值 案例-6:基于Tableau的保公司索賠情況分析 |
| 數據可視化報告撰寫(xiě) | 1、數據可視化的概念 2、 數據可視化的意義 3、 數據可視化的對比 4、 數據可視化的分類(lèi) 5、數據可視化圖表舉例 6、 數據可視化應用領(lǐng)域 7、數據可視化步驟 8、 數據可視化工具梯度 9、圖表呈現流程 10、數據報告撰寫(xiě) | |
| 實(shí)戰:O2O電商平臺功能優(yōu)化效果評估及可視化數據分析報告撰寫(xiě) | 1、了解電商業(yè)務(wù)背景 2、以客戶(hù)分析為應用場(chǎng)景,對數據進(jìn)行加載、清洗、分析及模型建立 3、以貨品分析為應用場(chǎng)景,針對品類(lèi)銷(xiāo)售及商品銷(xiāo)售進(jìn)行分析 4、以流量分析為應用場(chǎng)景,針對流量渠道及關(guān)鍵詞做有效分析 5、根據業(yè)務(wù)實(shí)際背景做輿情分析 6、將分析結果及建議制成報告進(jìn)行發(fā)布 | |
| 商業(yè)分析項目實(shí)戰 | 商業(yè)項目實(shí)戰 | 商業(yè)項目實(shí)戰01:電商數據分析——分析方式之漏斗模型及數據量化 商業(yè)項目實(shí)戰02:電商用戶(hù)行為與營(yíng)銷(xiāo)模型實(shí)戰 商業(yè)項目實(shí)戰03:金融風(fēng)控模型的構建與分析實(shí)戰 商業(yè)項目實(shí)戰04:展會(huì )電話(huà)邀約項目數據分析實(shí)戰 商業(yè)項目實(shí)戰05:零售行業(yè)數據分析 |
