1、数据理解:5W2H分析法、一维表二维表、行列操作
2、数据处理:数据清洗基础及相关操作
3、数据建模分析:业务知识一站通、对比及多维度分析法(穿插业务)
4、数据可视化:基本图表使用、项目数据看板制作
5、该项目利用Excel,Excel BI+Power BI 贯穿教学全程实现
来源:北京博为峰IT培训学校时间:2024/4/4 11:37:02
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时间 | 课程 | 内容 |
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周 | 01-数据分析扫盲篇 | 数据分析入门 |
01.什么是数据分析 | ||
02.数据分析具体是做什么的 | ||
03.数据分析能产生什么价值 | ||
04.数据分析在当前市场的重要性 | ||
数据分析项目流程 | ||
01.定义问题 | ||
02.数据收集与评估 | ||
03.数据整理与清洗 | ||
04.数据探索与可视化 | ||
05.数据分析模型 | ||
案例01.移动通信商的客户分析——中国电信 | ||
案例02.零售信用卡获客预测——平安银行信用卡 | ||
02-BI商业数据分析软件安装教程 | 01.office2019软件及安装教程 | |
02.Power BI安装软件及安装教程 | ||
03.Tableau软件及安装教程 | ||
04.SPSS软件及安装教程 | ||
05.SPSS Modeler软件及安装教程 | ||
06.MySQL8.0软件及安装教程 | ||
第二周 | 01.数据清洗理论基础 | 01.【数据清洗】_数据清洗简介 |
02.【数据清洗】_数据标准化 | ||
03.【数据清洗】_数据仓库 | ||
02-利用BI工具进行数据清洗——Excel 工具篇 | 01.【数据清洗】_Excel数据清洗操作实例_分列 | |
02.【数据清洗】_Excel数据清洗操作实例_定位和填充 | ||
03.【数据清洗】_Excel数据清洗操作实例_Excel中的数据类型和数据格式 | ||
04.【数据清洗】_Excel数据清洗操作实例_Excel中的常用函数 | ||
05.【数据清洗】_Excel数据清洗操作实例_项目实战 | ||
第三周 | 01.MySQL数据分析前传 | 01.开篇+MySQL安装配置+MySQL简介+MySQL库管理 |
02.MySQL数据类型+MySQL建表及约束+可视化工具初步 | ||
03.MySQL DML语句详解 |
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数据分析需要学哪些
1. 数据获取和清洗:学习如何从各种数据源中获取数据,包括数据库、文件、API等,并进行数据清洗和预处理,以确保数据的准确性和一致性。
2. 统计学基础:理解基本的统计学概念和方法,如概率、假设检验、回归分析等。这些知识可以帮助您理解数据分布、关联性和变化趋势。
3. 数据可视化:学习如何使用数据可视化工具和技术,将数据转化为易于理解和交互的图表、图形和仪表板。这样可以更好地呈现数据的模式、趋势和关联性。
4. 数据分析技术和工具:熟悉常用的数据分析技术和工具,如SQL、Python、R等。这些工具提供了丰富的功能和库,用于数据处理、统计分析、机器学习等。
5. 数据挖掘和机器学习:了解数据挖掘和机器学习的基本概念和方法。这些技术可以帮助您发现数据中的隐藏模式和趋势,并构建预测模型和分类模型。
6. 数据解释和故事讲述:学习如何解释和传达数据分析的结果。掌握有效的沟通和故事讲述技巧,能够将复杂的数据分析结果转化为易于理解的语言和图表,向非技术人员传达洞察力。
7. 领域知识:了解您所从事的领域的特点和业务需求。深入理解行业背景和业务流程,可以更好地对数据进行分析和解释。
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