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业务数据分析师-3个月

业务数据分析师-3个月

难度系数:

课程系列:LEVEL Ⅰ


周期: 12周

10800

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业务数据分析师-3个月

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  • WHAT 课程简介

    数据是信息时代的“新能源”。从金融到零售,从电商到体育,数据科学都成为成功决策的基础,广泛应用在营销优化、风险控制、客户关系等商业领域。
    业务数据分析师课程针对周末时间充裕、零基础的专科、本科在校生,以及在职&欲转行从事数据分析人员提供3个月非脱产周末集训。
    课程内容以CDA数据分析师LEVEL I标准大纲要求,包含业务数据分析和模型-数据获取和SQL查询–Power BI商业智能分析- 统计理论方法 – SPSS建模分析,一整套数据分析流程技术进行讲解。还将从金融、医药、保险、电商、零售、房地产等行业需求出发,使用实际案例手把手将数据分析技术传授给学员,使所学更符合就业要求,达到企业实务标准,快速在大数据时代找准工作定位。快人一步成为企业抢手人才,掌握先机!
  • WHY 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
    掌握使用Mysql进行数据库增删改查操作
    通过制作和观察Tableau仪表盘提供商业洞察
    掌握开发自动化交互式报表能力
    运用统计学分析方法构建实战模型分析方法,并同结合SPSS软件实现
    掌握数理统计学基础知识
    精通基础的分类、回归、聚类方法,并结合案例应用
    可以独立完成数据报告
    掌握数据分析在各行业的应用场景
  • WHO 学习对象和基础

    针对周末时间充裕、基础薄弱人士
    针对核心工作是SQL、数据清洗、可视化和业务分析的数据专员岗位
    可借助数据分析提高工作效率的产品、运营、市场、销售、管理岗位人士
    待业、期待转行从事数据分析工作人员
    对数据分析和商业智能感兴趣的高校学生、教师
    可借助数据分析提高工作效率的产品、运营
    对数据分析感兴趣的高校学生、教师
    对商业BI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



课程案例,项目特训

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电商流量分析

案例介绍 本案例使用某电商的流量相关数据,制作流量分析仪,帮助电商经营者区分各流量入口的特点,进而帮助经营者制定有效的营销推广策略,从而提高并改善营销效果,用更少的营销成本带来更多的高质量流量。 学习收获 电商的收入由三个重要指标构成,分别是流量、转化率和客单价。三个指标中,流量是最为重要的指标。流量为王,先有流量才能考虑提高转化率及客单价的问题。所以电商及互联网行业在运营过程中最为关注的就是流量情况。通过对本案例的学习,同学们将掌握如何用商业智能分析来描述流量数量及流量质量好坏程度的方法。
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零售业销售情况监控仪

案例介绍 使用某零售业销售类业务数据,制作销售情况监控仪。帮助经营决策者了解不同年份下,不同国家地区下,不同产品的销售情况。从中发现经营问题,提前做出经营策略调整,为企业进行精准营销、提高销售收益提供数据决策依据。 学习收获 本项目将从业务理解、数据收集、数据加工、数据建模、数据分析、可视化展现六个阶段详细讲解商业智能分析报表的制作全过程。帮助同学们建立商业智能分析的全局观,理解Power BI各组件在解决整个商业智能分析问题时的作用。
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快消行业销售分析仪

案例介绍 使用某经销商进销存相关数据,制作销售分析仪,帮助决策者从渠道、时间、销售负责人等不同维度了解销售额、销量以及动销次数等关键指标的变化情况,进而帮助决策者及时发现销售问题、及时做出销售策略上的调整。 学习收获 本案例帮助同学们了解众多企业经营过程中都会涉及到的进、销、存三个业务环节的特点及关联关系,帮助同学们掌握商业智能分析在帮助决策者发现销售问题时的设计思路及分析、展现方法。
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餐饮业指标监控仪

案例介绍 本案例使用某连锁餐饮公司销售情况业务数据,制作餐饮指标监控仪,帮助各店店长了解自己负责店铺的经营情况,及时发现经营问题及时做出策略调整,进而保持并提高店铺的市场竞争力。 学习收获 本案例的分析切入点在指标监控上,指标及指标体系是业务负责人了解业务运营情况的窗口。在商业智能分析中,如何准确、全面地用可视化方法描述业务指标变化情况是在报表设计时需要重点考虑的内容。通过本案例的学习,同学们将掌握业务指标的设计、计算及呈现方法。

01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

04Power 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

05Power 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

06Power 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

09SPSS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

10SPSS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

硬核服务

  • 朝九晚九全程跟班答疑

    助教线上服务时间由原先的上课期间答疑调整为课程持续期间答疑,包括中途休息时间;同时,每日答疑时间由原先的“朝九晚六”调整为“朝九晚九”,全面覆盖同学晚自习时间。
  • 一对一督学

    每个班级、每位同学、每月都会进行至少一次一对一辅导,询问同学学习状态、解决学员学习问题;同时,针对每个模块测试结果后10%的学员进行额外辅导,以确保学员能够跟上学习进度。
  • 定期直播串讲

    对于重难点知识和同学普遍反应的问题,助教将进行每周1-2次的晚自习串讲,串讲时常为2小时左右,且相关内容需要重新制作、有别于课程内容,帮助同学攻克重难点知识。
  • 五分钟内有问必答

    助教线上服务要求5分钟内有问必答,并能真正做到解决所有课程中遇到的问题。在原先每个班一个助教+一个班主任的配置下,调整为每个班2名助教+项目服务团队的模式,以确保快速、高质量的解决线上提问。
  • 出勤率和进度监督

    在课程持续期间,助教还需实时统计学员出勤情况,监督课堂纪律,跟进学习进度。除正常答疑外,服务团队会与班级同学保持沟通、给予正确指引,从而营造积极学习氛围。
  • 作业与测试

    在远程授课期间,每个课程会安排相关课后作业,确保同学课下能够进行适当练习,提升同学实时参与感、保证当日学习效果。除了作业,服务团队还会组织学员进行阶段性测试,以考试性质为主,主要考察学员对本阶段知识掌握程度。

来自业界的数据领袖团队

  • 李奇

    微软Excel MVP(Excel最有价值专家)/经管之家签约讲师/中国电子表格应用大会主席

    曾在IBM中国担任销售管理团队数据分析项目组长及德勤北京所的数据分析高级咨询顾问。专精于企业数据分析、设计及实施商业智能业务解决方案、软件开发及SQL、Excel相关数据分析课程培训等。
  • 张志琦

    德勤高级咨询顾问/创业公司数据科学家

    经验涉及快消、通信、互联网餐饮、银行等多个领域的咨询项目; 涉及短视频、电商、数据平台等多个领域的投资尽调项目; 涉及快消、品牌商领域的数据建模项目,如智能定价、精准推荐、选品等。 专精于企业业务数据分析、数据可视化、制定及实施商业智能业务解决方案。
  • 丁亚军

    CDA数据分析师金牌讲师/数据分析总监

    现任职于南京上度市场咨询有限公司,人大经济论坛数据处理中心数据分析顾问,SAS、SPSS 软件讲师、中国学习路径图国际中心技术顾问。曾参与2012 国家宏观经济预测、中国城镇居民家庭投资调查、泸州老窖目标管理与绩效考核、中国卫生状况调查、江苏广电 CRM 数据挖掘等大型数据处理项目。
权威 经管之家CDA LEVEL Ⅲ数据科学家认证证书,行业顶尖人才认证,已获得IBM大数据大学,中国电信,苏宁,德勤,猎聘,CDMS等企业的认可。
专业 CDA认证是根据商业数据分析专业岗位设立的一套体系化、科学化、正规化的人才标准。全国统考、专家命题、评分公平、流程严格,更具含金量。
权益 持证人享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份,可在CDA官网查询,确保唯一性与防伪性。证书三年审核一次,保证持证人的实力与权益。

认证介绍:
CDA数据分析师认证”是一套专业化,科学化,国际化,系统化的人才考核标准,分为CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ,涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能,符合当今全球大数据及数据分析技术潮流,为各界企业、机构提供数据分析人才参照标准。经管之家为中国区CDA数据分析师认证考试唯一主办机构,于每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试,通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。
CDA持证人福利
1.可吸纳为CDA Institute、中国数据分析师(CDA)俱乐部会员,活动中具有优先报名参与权。
2.可优先获得CDA内部就业及职业发展推荐。
3.免费参与CDA举办的中国数据分析师行业峰会、大数据峰会、研讨会等各项活动,Level Ⅱ与Level III持证人享受特权位置。
4.可申请加入CDA数据分析项目组,参与项目合作(提供项目给持证人演练)。
5.CDA Level Ⅰ持证人免费享受Peixun.net会员服务6个月(价值588 RMB),Level Ⅱ与Level III持证人免费享受peixun.net会员服务1年 (价值998 RMB);
6.其他特权皆以各类活动公告为主。
进入考试报名系统
  • Q: 请问课程的学习周期和学习方式?

    A:《LEVEL 1业务数据分析师》为周末集训课程,包含八周直播+四周视频+全套录播视频。学习周期为三个月。同时我们会布置案例作业供课后练习提交,保证大家高质量地完成课程。
  • Q: 这门课程有什么先修要求?

    A: 零基础,你无需任何编程经验就可以开始学习这门课程。
  • Q:LEVEL 1业务数据分析师课程使用的软件有哪些?需要编程吗?

    A:工欲善其事必先利其器,本课程为系统化、体系化课程,涉及到的软件也可以帮助学员实现数据分析全流程,包含数据处理和报表制作软件Excel,数据库软件Mysql,数据分析软件SPSS,数据可视化软件Tableau。除了Mysql需要编程外,其他软件均可实现菜单操作,更易于学习和上手。
  • Q:完成这门课程可以找到数据分析的工作吗?

    A: 具备 Excel 和 SQL、SPSS、Tableau 等技能的员工年薪约在 15万-25万,学习与数据相关的技能,会帮助你在职位上更具有竞争力。 这门课程是为刚接触数据的人而设计的,所以课程不是为了帮助你得到高级数据分析岗位和工作而设计的。 但是,掌握课程中教授的技能,会对你的工作和职业机会有很大的帮助,毕业后,你可以选择数据分析师进阶部分课程,进一步学习,在未来成为数据分析师,或是数据科学家。
  • Q: 完成课程后,可以获得证书吗?

    A: 参加课程学员学完后报考CDA LEVEL I业务数据分析师等级考试,考试合格获得由经管之家颁发《CDA数据分析师证书》。同时可自愿申请工信部《数据分析师证书》-高级。
  • Q: 课程如果学不会怎么办?

    A: 课程零基础入门,相信每位同学如果认真学习的话,不存在学不会的问题。上课期间,全程助教跟班答疑;课后,助教老师依旧会在群里帮大家解答学习上的疑问。此外,课程均赠送全套录播视频,有效期2年,方便学员反复观看巩固,稳扎稳打学会全部课程。

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