數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)項(xiàng)目
喵喵小貓咪
金色年華119
?諳钅糠治齙腦擻霉?討惺俏薹ㄊと喂ぷ韉模??鑰緯躺杓浦惺?種厥永礪劭緯蹋??笱г痹?檔乩斫夂褪熗返卣莆綻礪劭緯談鞲鮒?兜愕撓τ謾?PDA課程涉及到經(jīng)濟(jì)學(xué)、市場營銷學(xué)、財(cái)務(wù)管理學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、預(yù)測學(xué)、金融學(xué)等多方面知識(shí)，需要學(xué)員具備全面性知識(shí)貯備。所以開課之前，我們要求所有學(xué)員都要自己對教材、講義內(nèi)容、學(xué)習(xí)中心課前準(zhǔn)備知識(shí)進(jìn)行提前預(yù)習(xí)，并提供了課程的參考用書。由于課程的時(shí)間有限，而且眾多學(xué)員的基礎(chǔ)各不相同，要求課程不僅能滿足全面性的要求，而且要有針對性，我們對各個(gè)學(xué)科中項(xiàng)目分析所要用到的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行了深入分析，在講義中詳細(xì)說明，使學(xué)員可在相對準(zhǔn)確的領(lǐng)域內(nèi)迅速掌握知識(shí)并加以運(yùn)用。強(qiáng)調(diào)課程與實(shí)踐緊密結(jié)合 根據(jù)CPDA培養(yǎng)計(jì)劃的規(guī)定，CPDA是應(yīng)實(shí)際需求而產(chǎn)生的，所以必須與實(shí)踐高度結(jié)合，CPDA從業(yè)人員必須有能力獨(dú)立解決工作中所遇到的實(shí)際問題。 課程設(shè)計(jì)中有大量案例，將學(xué)員分成小組，要求所有學(xué)員都要積極參與分析及討論強(qiáng)調(diào)知識(shí)拓展學(xué)習(xí)，要學(xué)會(huì)利用電腦和網(wǎng)絡(luò)不斷學(xué)習(xí)、不斷提高并積極參加各地后續(xù)教育及沙龍活動(dòng)，了解行業(yè)最新動(dòng)態(tài)。 內(nèi)容特點(diǎn)1. 師資優(yōu)勢全部師資均要求具備豐富的項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)。目前，在冊師資均為北京大學(xué)或清華大學(xué)畢業(yè)，碩士或以上學(xué)歷，基本為國內(nèi)外大型管理咨詢公司、會(huì)計(jì)師事務(wù)所或投資集團(tuán)合伙人或高級經(jīng)理級別、從事過眾多項(xiàng)目投資或分析工作的專家組成。2.案例教學(xué)為重點(diǎn)課程突出案例教學(xué)方式，全國管理機(jī)構(gòu)計(jì)劃逐步為項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證培訓(xùn)項(xiàng)目專門設(shè)立“項(xiàng)目投資分析案例庫”，多樣化的項(xiàng)目投資決策案例使講師可以根據(jù)不同地區(qū)學(xué)員的素質(zhì)情況對課程進(jìn)行微調(diào)，但要求中大型案例的數(shù)量不少于6個(gè)，以保證學(xué)員可以通過課程提高實(shí)際工作能力，達(dá)到基本從業(yè)能力。很多學(xué)員在參加完課程學(xué)習(xí)后，都反應(yīng)課程的案例教學(xué)使他們大開眼界，使他們認(rèn)識(shí)到課本上所學(xué)的東西如何真正變?yōu)榭梢岳玫挠行Чぞ摺?.統(tǒng)一課程管理優(yōu)勢全國各地CPDA的面授課程全部從北京安排講師到各地授課，避免了由下級培訓(xùn)中心自行組織老師講課帶來的的很多缺點(diǎn)。項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析這一學(xué)科還是一門嶄新的課程，知識(shí)體系不斷變化，只有統(tǒng)一的師資才能有效地保證課程的質(zhì)量。近五年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，這一統(tǒng)一課程管理的方式收到非常好的效果。4.市場為主導(dǎo)的課程設(shè)計(jì)優(yōu)勢在不到五年的時(shí)間里，項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師課程進(jìn)行了三次大的修改，根據(jù)學(xué)員的反饋不斷完善課程體系，自主研發(fā)了投資數(shù)據(jù)分析實(shí)務(wù)教材及投資項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析決策軟件標(biāo)準(zhǔn)版及企業(yè)版，并不斷升級完善。
xian蝦米
據(jù)分析師的課程包括兩個(gè)層面的內(nèi)容，只有把數(shù)據(jù)分析師的這些課程都學(xué)會(huì)并且運(yùn)用，你就可以成為一名頂級的大數(shù)據(jù)分析師。一、課程層面第一級別：數(shù)據(jù)分析課程內(nèi)容主要是從理論-實(shí)操-案例應(yīng)用步步進(jìn)階，能讓學(xué)員充分掌握概率論和統(tǒng)計(jì)理論基礎(chǔ)，能夠熟練運(yùn)用Excel、SPSS、SAS等一門專業(yè)分析軟件，有良好的商業(yè)理解能力，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)問題指標(biāo)利用常用數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理與分析，并得出邏輯清晰的業(yè)務(wù)報(bào)告。第二級別：在第一級別的基礎(chǔ)上,第二級別包括建模分析師與大數(shù)據(jù)分析師，即為企業(yè)決策提供及時(shí)有效、易實(shí)現(xiàn)、可信賴的數(shù)據(jù)支持。建模分析師，指在ZF、金融、電信、零售、互聯(lián)網(wǎng)、電商、醫(yī)學(xué)等行業(yè)專門從事數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的人員。本課程針對數(shù)據(jù)挖掘整套流程，以金融、電信、電商和零售業(yè)為案例背景深入講授數(shù)據(jù)挖掘的主要算法。并將SAS Enterprise Miner、SPSS Moderler、SAS編程和SQL進(jìn)行有效的結(jié)合，讓學(xué)員勝任全方位的數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)用場景。大數(shù)據(jù)分析師，本課程以大數(shù)據(jù)分析為目標(biāo)，從數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、JAVA語言入門和linux操作系統(tǒng)入門知識(shí)學(xué)起，系統(tǒng)介紹Hadoop、HDFS、MapReduce和Hbase等理論知識(shí)和hadoop的生態(tài)環(huán)境，詳細(xì)演示hadoop三種模式的安裝配置，以案例的形式，重點(diǎn)講解基于mahout項(xiàng)目的大數(shù)據(jù)分析之聚類、分類以及主題推薦。通過演示實(shí)際的大數(shù)據(jù)分析案例，使學(xué)員能在較短的時(shí)間內(nèi)理解大數(shù)據(jù)分析的真實(shí)價(jià)值，掌握如何使用hadoop架構(gòu)應(yīng)用于大數(shù)據(jù)分析過程，使學(xué)員能有一個(gè)快速提升成為兼有理論和實(shí)戰(zhàn)的大數(shù)據(jù)分析師，從而更好地適應(yīng)當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)背景下對大數(shù)據(jù)分析師需求的旺盛的就業(yè)形勢。二、數(shù)據(jù)分析師的知識(shí)結(jié)構(gòu)
楓葉e寶寶
數(shù)據(jù)分析要學(xué)什么？(1) Excel說起Excel可能會(huì)有人覺得這個(gè)很簡單，但是Excel確實(shí)是一個(gè)功能強(qiáng)大的利器。零基礎(chǔ)學(xué)數(shù)據(jù)分析師一定要從Excel入門，因?yàn)镋xcel是處理小型數(shù)據(jù)量企業(yè)用的最多的工具，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)運(yùn)營崗位中具有極其重要的地位。作為數(shù)據(jù)分析師的核心工具，具體學(xué)習(xí)內(nèi)容有Excel函數(shù)技巧（查找函數(shù)、統(tǒng)計(jì)函數(shù)、邏輯函數(shù)）、Excel快速處理技巧（格式調(diào)整、查找定位、快捷鍵技巧等）和Excel可視化技巧（組合圖、條形圖、數(shù)據(jù)氣泡地圖）等。(2) MysqlSQL同樣是零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的核心內(nèi)容。因?yàn)樽鳛閿?shù)據(jù)分析師，你首先要解決的問題就是你要有數(shù)據(jù)來做分析。通常企業(yè)都會(huì)有自己的數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)分析師首先得根據(jù)業(yè)務(wù)需要知道自己要從企業(yè)數(shù)據(jù)庫中提取哪些數(shù)據(jù)。企業(yè)如果部署本地?cái)?shù)據(jù)庫，那么一定是SQL語言做提取數(shù)據(jù)的語言。SQL簡單易懂，非常容易上手，并且是非學(xué)不可的。SQL語言從學(xué)習(xí)MySQL數(shù)據(jù)庫開始，涉及對表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的增刪改查。真正在企業(yè)里面，數(shù)據(jù)分析師一般不會(huì)有增刪改的權(quán)限，只會(huì)有查的權(quán)限。學(xué)員應(yīng)該重點(diǎn)掌握查的各種句式。(3) PythonPython的基礎(chǔ)對于數(shù)據(jù)分析師而言是非常重要的。對于十萬級或者百萬級數(shù)據(jù)量而言，Excel和BI都會(huì)因?yàn)檫\(yùn)行卡頓而變得完全無法使用。然而在實(shí)際企業(yè)運(yùn)用中，一次性處理十萬級以及百萬級數(shù)據(jù)又是非常常見的。而Python則是處理這種中量級數(shù)據(jù)的利器。因?yàn)镻ython有很多的第三方強(qiáng)大的庫，比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。這些庫能讓數(shù)據(jù)分析師對百萬數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清理和畫圖分析。Python不僅能數(shù)據(jù)清洗，畫圖，還能用sklearn進(jìn)行大數(shù)據(jù)算法分析。雖然Python是數(shù)據(jù)分析的重要工具，但是不同的職業(yè)發(fā)展方向，Python掌握的程度也是不一樣的。(4) BI商業(yè)智能工具BI可以理解成Excel圖表透視表的高級版。BI是將表與表相連，然后得出很多指標(biāo)圖。它是一個(gè)大屏的看板，企業(yè)銷售指標(biāo)，運(yùn)營指標(biāo)，物流指標(biāo)等等。這些圖可以表示企業(yè)在過去5個(gè)月的平均銷售單價(jià)，過去24個(gè)月銷售的物流發(fā)貨量的變化曲線，甚至是現(xiàn)在實(shí)時(shí)的銷售額，這些都是企業(yè)關(guān)心的問題。有了這個(gè)看板，領(lǐng)導(dǎo)層在監(jiān)控企業(yè)業(yè)務(wù)方面就有了非常直觀的數(shù)據(jù)，以供他們及時(shí)做出決策調(diào)整?，F(xiàn)在市面上比較流行的BI軟件，有FineBI，PowerBI等。而這些BI軟件實(shí)際上都是非常類似的，學(xué)起來難度也不大。學(xué)習(xí)FineReport、FineBI由入門到精通，快速挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成有用的信息，讓企業(yè)決策有數(shù)據(jù)依據(jù)，從而驅(qū)動(dòng)企業(yè)決策和運(yùn)營。(5) 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)運(yùn)營數(shù)理統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)運(yùn)營方法論是數(shù)據(jù)分析師的理論基石。數(shù)理統(tǒng)計(jì)包括概率論，統(tǒng)計(jì)學(xué)，線性代數(shù)，以及基礎(chǔ)的微積分理論。這些內(nèi)容都不需要理解的很深，但是對它們的原理以及內(nèi)涵都需要有所掌握。由于整個(gè)數(shù)據(jù)分析的源頭其實(shí)就是脫胎于描述性統(tǒng)計(jì)分析的。描述性統(tǒng)計(jì)分析是對樣本的總數(shù)、均值等指標(biāo)做統(tǒng)計(jì)的；而數(shù)據(jù)分析后續(xù)涉及到的算法則是架構(gòu)在統(tǒng)計(jì)學(xué)上更深一層次的建模。因此，掌握數(shù)理統(tǒng)計(jì)的相關(guān)知識(shí)對于入門數(shù)據(jù)分析師而言是基礎(chǔ)且必要的。那數(shù)據(jù)運(yùn)營方法論是什么呢？數(shù)據(jù)運(yùn)營方法論實(shí)際上是學(xué)習(xí)各個(gè)行業(yè)所運(yùn)營的分析模型。例如，對電商而言，漏斗分析可以分析出來進(jìn)入主頁的人數(shù)PV1，到進(jìn)入服裝板塊的人數(shù)PV2，PV2/PV1就可以得出一個(gè)進(jìn)入服裝板塊的比率。還有很多通用的分析模型：相關(guān)分析，A/B test等。對于想往管理路線發(fā)展的數(shù)據(jù)分析師來講，數(shù)據(jù)運(yùn)營是必須要學(xué)習(xí)的知識(shí)。其實(shí)數(shù)據(jù)運(yùn)營知識(shí)也不復(fù)雜，就是根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求將指標(biāo)拆解到最細(xì)，然后運(yùn)用同比和環(huán)比兩種數(shù)據(jù)分析方式。(6) 機(jī)器學(xué)習(xí)最后一個(gè)進(jìn)階要求數(shù)據(jù)分析師掌握對大量數(shù)據(jù)分析的能力。這種分析就不只是停留在描述統(tǒng)計(jì)分析和運(yùn)用數(shù)據(jù)運(yùn)營方法進(jìn)行分析了，而是進(jìn)行預(yù)測分析。預(yù)測分析的本質(zhì)是利用已有的數(shù)據(jù)做出一套變量x，與預(yù)測最終值y之間的關(guān)系（也就是數(shù)學(xué)算法公式），然后利用這套算法，將更多的x輸入算法中去得出一個(gè)預(yù)測的y值，這里聽不懂沒關(guān)系。總之，這個(gè)階段的數(shù)據(jù)分析是利用大量的歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建出一套數(shù)學(xué)公式（也就是算法），用這個(gè)數(shù)學(xué)公式去對未來進(jìn)行預(yù)測。比如說：一個(gè)人大量地刷體育短視頻，根據(jù)算法可以得出這個(gè)人可能對觀看足球比賽的騰訊體育會(huì)員感興趣。這類推斷和預(yù)測對于商業(yè)世界是有著極大變現(xiàn)意義的。要想成為掌握算法的數(shù)據(jù)分析師，機(jī)器學(xué)習(xí)是不可跳過的入門。學(xué)員應(yīng)該從簡單的一元回歸，多元回歸，以及邏輯回歸學(xué)習(xí)等，逐漸學(xué)習(xí)更多像決策樹，隨機(jī)森林，SVM等更高級的算法。
linsisty-Q
一般分為技術(shù)學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)理論、表達(dá)能力三個(gè)層面，這些層面是數(shù)據(jù)分析的大體內(nèi)容，只有對這技能進(jìn)行持續(xù)的學(xué)習(xí)，理解的越透徹，那么對于數(shù)據(jù)的分析潛力就越大。下面就給大家詳細(xì)解釋一下各個(gè)層面需要學(xué)習(xí)課程的內(nèi)容。一、數(shù)據(jù)分析的技術(shù)學(xué)習(xí)。首先，我們需要對數(shù)據(jù)庫或者其他渠道中獲得數(shù)據(jù)。很多人對于數(shù)據(jù)獲取方面還是要靠很多人，在現(xiàn)在對于數(shù)據(jù)的獲取只能靠自己了，對于數(shù)據(jù)的獲取是需要sql工具，而sql工具就是為了統(tǒng)計(jì)取數(shù)而生的工具，而sql工具一般是解決中型數(shù)據(jù)，Excel可以應(yīng)對小型數(shù)據(jù)的分析。當(dāng)然，還需要學(xué)習(xí)r語言、Python、spss等數(shù)據(jù)，這樣才能夠提供數(shù)據(jù)的挖掘能力。當(dāng)然還需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容，將數(shù)據(jù)納入數(shù)據(jù)庫的本領(lǐng)也需要掌握，學(xué)好了這些才能夠做好數(shù)據(jù)分析。二、關(guān)于統(tǒng)計(jì)理論統(tǒng)計(jì)學(xué)是數(shù)據(jù)分析中至關(guān)重要的課程，不管是在業(yè)務(wù)方面發(fā)展還是在技術(shù)方面發(fā)展都需要重視數(shù)據(jù)分析工作，大家在學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)方面知識(shí)的時(shí)候一定要學(xué)會(huì)里面的數(shù)據(jù)分析思維框架，這樣才能夠?qū)θ蘸蟮臄?shù)據(jù)分析工作有很好的幫助。三、表達(dá)能力(實(shí)操)表達(dá)能力也是一項(xiàng)重要的能力，如果你肚子里有很多東西，但是表達(dá)不出來，也是不算是一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，擁有一個(gè)好的表達(dá)能力至關(guān)重要，在分析數(shù)據(jù)以后需要給客戶闡述數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，不但有很強(qiáng)的語言表達(dá)能力，還要會(huì)制作ppt，在講述和制作ppt的時(shí)候需要有嚴(yán)密的邏輯，這樣才有說服力，在做ppt的時(shí)候還需要對語言進(jìn)行組織，力爭做到圖文并茂，這樣才能夠讓人信服你的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。搜同名網(wǎng)站咨詢,我們專注于培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析師的數(shù)據(jù)處理能力、數(shù)據(jù)分析能力和數(shù)據(jù)挖掘能力，課程內(nèi)容從數(shù)據(jù)庫管理、統(tǒng)計(jì)理論方法、數(shù)據(jù)分析主流軟件的應(yīng)用到數(shù)據(jù)挖掘算法等，對一整套數(shù)據(jù)分析流程技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)講解并配以實(shí)戰(zhàn)練習(xí)，學(xué)完之后，學(xué)習(xí)者可以直接達(dá)到數(shù)據(jù)分析師的水平。
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數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)習(xí)以下幾個(gè)方面的課程： （1）數(shù)據(jù)管理。 a、數(shù)據(jù)獲取。 企業(yè)需求:數(shù)據(jù)庫訪問、外部數(shù)據(jù)文件讀入 案例分析:使用產(chǎn)品信息文件演示spss的數(shù)據(jù)讀入共能。 b、數(shù)據(jù)管理。 企業(yè)需求:對大型數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼、清理、轉(zhuǎn)換。 案例分析:使用銀行信用違約信息文件spss相應(yīng)過程。 1）數(shù)據(jù)的選擇、合并與拆分、檢查異常值。 2）新變量生成，SPSS函數(shù)。 3）使用SPSS變換數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——轉(zhuǎn)置和重組。 4）常用的描述性統(tǒng)計(jì)分析功能。頻率過程、描述過程、探索過程。 c、數(shù)據(jù)探索和報(bào)表呈現(xiàn)。 企業(yè)需求:對企業(yè)級數(shù)據(jù)進(jìn)行探索，主要涉及圖形的使用。spss報(bào)表輸出。 案例分析:企業(yè)績效文件，如何生成美觀清晰的報(bào)告。 1）制作報(bào)表前對變量的檢查 2）制作報(bào)表的中對不同類型的數(shù)據(jù)處理 3） 報(bào)表生成功能與其他選項(xiàng)的區(qū)別 （2）數(shù)據(jù)處理 a、相關(guān)與差異分析。 案例分析:產(chǎn)品合格率的相關(guān)與差異分析。 b、線性預(yù)測。 企業(yè)需求: 探索影響企業(yè)效率的因素，并進(jìn)一步預(yù)測企業(yè)效率。 案例分析:產(chǎn)品合格率的影響因素及其預(yù)測分析。 c、因子分析。 企業(yè)需求: 需要抽取影響企業(yè)效率的主要因素，進(jìn)行重點(diǎn)投資 案例分析:客戶購買力信息研究。 d、聚類分析。 企業(yè)需求: 需要了解購買產(chǎn)品的客戶信息 案例分析:客戶購買力信息研究 e、bootstrap。 案例分析: bootstrap抽樣。 （3）SPSS代碼 SPSS代碼應(yīng)用
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