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Python數(shù)據(jù)分析師培訓
 
   班級人數(shù)--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
      增加互動環(huán)節(jié), 保障培訓效果,堅持小班授課,每個班級的人數(shù)限3到5人,超過限定人數(shù),安排到下一期進行學習。
   授課地點及時間
上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區(qū)1號(中和大道) 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
開班時間(連續(xù)班/晚班/周末班):2020年3月16日
   課時
     ◆資深工程師授課
        
        ☆注重質(zhì)量 ☆邊講邊練

        ☆若學員成績達到合格及以上水平,將獲得免費推薦工作的機會
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   質(zhì)量以及保障

      ☆ 1、如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
      ☆ 2、在課程結(jié)束之后,授課老師會留給學員手機和E-mail,免費提供半年的課程技術支持,以便保證培訓后的繼續(xù)消化;
      ☆3、合格的學員可享受免費推薦就業(yè)機會。
      ☆4、合格學員免費頒發(fā)相關工程師等資格證書,提升您的職業(yè)資質(zhì)。

課程大綱
 

01章Excel數(shù)據(jù)分析精講
01-01數(shù)據(jù)分析概述—數(shù)據(jù)分析流程、方法、在企業(yè)管理中的應用
01-02數(shù)據(jù)分析工具Excel概述
01-03Excel數(shù)據(jù)處理技巧和高效方法
01-04Excel數(shù)據(jù)收集途徑及數(shù)據(jù)清洗
01-05Excel公式功能
01-06Excel函數(shù):常用函數(shù)、統(tǒng)計函數(shù)、文本函數(shù)、日期和時間函數(shù)等
01-07Excel數(shù)組應用和介紹
01-08Excel條件格式功能
01-09Excel圖表和使用技巧介紹
01-10Excel數(shù)據(jù)透視表功能
01-11Excel可視化數(shù)據(jù)分析
01-12Excel宏與交互式界面設計
02章Power BI商業(yè)智能精講
01-01Power BI簡介及數(shù)分析工具選擇邏輯
01-02PPower Query基本功能:數(shù)據(jù)導入、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)組合、加載數(shù)據(jù)模式、合并查詢等
01-03Power Query常用移除文本操作
01-04Power Query常用M語言函數(shù)介紹
01-05Power Pivot數(shù)據(jù)導入功能
01-06Power Pivot搭建多維數(shù)據(jù)集與多維數(shù)據(jù)透視
01-07Power Pivot基本功能:數(shù)據(jù)加載、計算字段、KPI、層次結(jié)構(gòu)等
01-08Power Pivot的DAX函數(shù)介紹
01-09Power View制作交互式儀表板
01-10Power Map制作可視化地圖報表
01-11Power BI DeskTop制作可視化儀表板并發(fā)布
03章Tableau商業(yè)智能分析基礎
01-01Tableau公司和產(chǎn)品介紹
01-02使用Tableau連接多源數(shù)據(jù):本地和數(shù)據(jù)庫
01-03Tableau可視化界面介紹
01-04Tabelau數(shù)據(jù)分析P1:排序、篩選、計算字段、分層結(jié)構(gòu)
01-05Tableau數(shù)據(jù)分析P2:集和參數(shù)、趨勢線、預測區(qū)間
01-06初級圖表制作:條形圖、折線圖、餅圖、文字云、散點圖、地圖、樹形圖、氣泡圖、圖表組合
01-07高級圖表制作:子彈圖、環(huán)形圖、瀑布圖、Bump Chart、Table Formatting
01-08使用Tableau制作儀表板與故事
01-09實戰(zhàn)案例1:某公司銷售數(shù)據(jù)可視化
01-10實戰(zhàn)案例2:航班運營狀況分析
04章Mysql數(shù)據(jù)庫管理
01-01MySQL的安裝與卸載
01-02MySQL數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建:創(chuàng)建、查看、使用、刪除數(shù)據(jù)庫
01-03數(shù)據(jù)表的創(chuàng)建、查看、刪除語句
01-04數(shù)據(jù)類型和約束條件
01-05填充數(shù)據(jù)應用:大氣質(zhì)量表處理(數(shù)據(jù)導入、數(shù)據(jù)檢查)
01-06修改數(shù)據(jù)表:remove、modify、change、add、drop語句的使用
01-07SQL查詢與函數(shù)
01-08案例:電商數(shù)據(jù)多表查詢練習
05章商業(yè)BI綜合案例
01-01案例一:SL+Excel綜合案例-Excel創(chuàng)建指標監(jiān)控儀
01-02案例二:使用MySQL+Excel制作關鍵指標監(jiān)控儀-銷售情況分析儀
01-03案例三:商業(yè)報告撰寫
06章Tableau商業(yè)智能綜合案例
01-01金融案例:如何進行靠譜的投資分析?
01-02產(chǎn)品案例:產(chǎn)品供應時間分析
01-03電影案例:一部電影的誕生
01-04供應分析案例:港口供應時間分析 & 國內(nèi)二級倉庫供應分析
07章數(shù)據(jù)分析之統(tǒng)計學基礎-Part1
01-01數(shù)據(jù)分析方法概述:數(shù)據(jù)分析過程、數(shù)據(jù)分析的商業(yè)驅(qū)動
01-02概率論基礎:隨機事件、概率、概率分布
01-03描述性統(tǒng)計分析:集中程度、離散程度、偏度和峰度
01-04常見分布族:正態(tài)分布和中心極限定理
01-05多維隨機變量:聯(lián)合分布、協(xié)方差、相關系數(shù)
01-06數(shù)據(jù)簡化原理:似然函數(shù)和輔助函數(shù)
01-07參數(shù)估計:點估計和區(qū)間估計
08章數(shù)據(jù)分析之統(tǒng)計學基礎-Part2
01-01匹配樣本
01-02樣本量的確定
01-03統(tǒng)計學二類錯誤
01-04T檢驗和F檢驗方法
01-05分類變量的相關性分析
01-06方差分析方法
01-07一元線性回歸分析
01-08多元線性回歸分析
09章SPSS數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)-Part1
01-01數(shù)據(jù)分析全過程 - 綜合績效案例講解
01-02SPSS軟件綜合特征 - 與同類軟件對比
01-03SPSS軟件介紹 - 數(shù)據(jù)視圖與變量視圖
01-04SPSS訪問數(shù)據(jù)源 - 本地和數(shù)據(jù)庫文件訪問
01-05如何理解描述數(shù)據(jù)— 統(tǒng)計和描述性分析
01-06如何理解描述數(shù)據(jù)— 可視化圖形探索
01-07線性回歸模型的假設
01-08線性回歸分析模型構(gòu)建
01-09線性回歸分析診斷與殘差分析
01-10實戰(zhàn):企業(yè)員工綜合績效管理
10章SPSS數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)-Part2
01-01Logistic回歸的相關關系分析
01-02Loigistic回歸模型及實現(xiàn)
01-03最大熵模型與極大似然法估計
01-04分類模型評估方法介紹
01-05連續(xù)變量的維度規(guī)約:主成分分析
01-06聚類分析方法介紹:層次聚類與Kmeans聚類
01-07SPSS客戶價值評分模型
01-08使用SPSS進行聯(lián)合分析
01-09時間序列原理介紹:AR模型、MA模型、ARIMA模型
01-10時間序列數(shù)據(jù)的預處理
01-11時間序列的建模和預測
01-12實戰(zhàn)1:銀行客戶信用行為特征分類與違約預測
01-13實戰(zhàn)2:降維在消費行為中的應用
01-14實戰(zhàn)3:利用RFM模型對電商客戶進行細分管理
01-15實戰(zhàn)4:購買行為組合與預測
01-16實戰(zhàn)5:不同市場訂戶信息的序列預測

 
 
  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)....................
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