京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析这个技能,到底能不能速成
没有任何牛逼的事情是能够速成的,越是像数据分析这种收益周期长的技能,掌握起来越是这样。
但这并不代表,我们不能以一些更有效的方式,把学习的过程变得高效而有趣。
学习一门技术之前,你应该知道,你想要达成的目标是什么样的,也就是说,你想通过这门技术来解决哪些问题,应用在哪些行业,哪些业务场景下。只有这一点想通了,你的数据分析之路的学习才是高效的、有目的的、有意义的。
CDA数据分析师自2013年成立以来,培养了上万名学员跻身数据分析师行列,我们通过对部分学员的需求表进行文本分析,让我们来看看学习数据分析的学员都想学什么?
一、 学习目标分析&学习结果
从关键词和文本摘要提取可以得到学员学习目标主要为:
A. 掌握数据分析&数据挖掘理论、方法和实践;熟练掌握统计分析软件如
SPSS,SAS,SPSS,R 等;—成为优秀的数据分析师;提升职业竞争力;
B. 应用数据分析于学术、商业领域的实践,解决实际问题;
C. 就业考证,升职加薪;
D. 掌握数据分析实战能力,实现转行。
二、学员行业及公司背景
通过上述 word2vec 图和词云图,可以看出CDA 的学员来自于各行各业,数据分析是一个具有广泛应用和发展前景的行业,有的来自于工业,如化工、航天、能源、制造业;有的来自于财经行业,如证券、新闻、新华网、人民日报;有的来自于娱乐及服务行业。
三、应用领域分析&业务具体问题分析
通过关键词词云和摘要提取可以发现大部分学员比较有目标性,学习的需求全部来自于工作中实际的业务需求。业务主题如:银行信用贷款、客服管理分析、用户行为分析、用户习惯分析、客户关系管理理等。
有了这些目标,下面你需要知道要达成这样的目标,它的知识体系是怎么样的。只有明确的目标导向,配合以最体系化的学习内容,学习最有用的那部分知识,才能避免无效信息降低学习效率,找到成为企业雇主喜爱的数据分析师的最快路径。
根据数据挖掘标准流程CRISP-DM,数据挖掘流程是一个多部门协同产生价值的过程。从业务部门的资讯需求到内外部的数据整合与获取,建置数据仓库,数据挖掘,报表呈现。最终形成可实施的报告或者与工程师合作产生数据产品。
因此,我建议你的学习路径如下(以非编程类分析软件为例):
数据分析是一个快速发展的领域,无论你是刚刚起步还是想拓展现有技能,数据分析师要投入的精力都很多,但是我们保证,回报却更高。
如果你是一个自制力很强而且自身学习极有规划性,那么通过上述的大纲和网上资料教材等自学,你可以很快跻身数据分析师这样一个富有魅力和挑战性的行业。
如果你自身的自制力很弱,面临自学知识难以系统升华?自学过程无人指导?遇到瓶颈无法突破?那么,我们为你设计了一套完整学习方案。
CDA数据分析研究院结合市场和学员需求,首推【CDA数据分析师-周末集训班】课程。职场数据分析师完整学习解决方案,三个月周末学习,顶尖师资带领每周案例实战,毕业分组项目竞技。名额有限,欢迎报名参加!
一、课程信息
北京&远程:2017年12月16日~3月18日(3个月周末)
课程费用:现场班9900元,远程班7900元
授课形式:现场(远程)与视频结合,长期学习加练习答疑。
二、 报名流程
1.在线填写报名信息
2. 给予反馈,确认报名信息
3. 网上缴费
4. 开课前一周发送电子版课件和教室路线图
三、 课程安排
第一阶段:[线下]Mysql数据库管理
第二阶段:[线上]数据分析之数理统计知识P1
第三阶段:[线上]数据分析之数理统计知识P2
第四阶段:[线下]SPSS数据分析P1
第五阶段:[线下]SPSS数据分析P2
第六阶段:[线下]SPSS案例分析
第七阶段:[线上]Tableau数据可视化
第八阶段:[线上]期中项目作业
第九阶段:[线下]SPSS Modeler数据挖掘P1
第十阶段:[线下]SPSS Modeler数据挖掘P2
第十一阶段:[线下]期末毕业答辩
(详细大纲参照原文链接)
四、课程优惠
4.以上优惠不叠加
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10