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数据分析就业特训营

数据分析就业特训营
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本课程重在培养学员数据分析逻辑及思路,并结合常用技术及工具,落实完善分析框架,并结合互联网平台实战经验,分享用户研究、用户精细化分析、产品精细化分析等专项案例。针对零基础或想转战数据分析/数据运营岗位的学员,培养数据分析思维及技巧;针对有一定分析水平的学员,提升分析及技巧水平。

  • 市场价  ¥8999

  • 特惠价  ¥5999

  • 试学价  ¥500

时长    14周           开班时间   4月22日已开班,插班请QQ联系:84985152

500元试学 全款购买 当前学习人数 164 收藏

课程介绍

数据分析框架及思路是核心,技巧技术是关键。本课程重在培养学员数据分析逻辑及思路,并结合常用技术及工具,落实完善分析框架。简易便捷的教学帮助学员很快上手,并结合互联网平台实战经验,分享用户研究、用户精细化分析、产品精细化分析等专项案例。针对零基础或想转战数据分析/数据运营岗位的学员,培养数据分析思维及技巧;针对有一定分析水平的学员,提升分析及技巧水平;让学员在未来的工作中增光添彩。


产品偏好-定向推送分析

动态筛选图-渠道效果分析

动态筛选图-用户转化分析

用户精细化-用户成长路径

用户精细化-用户三维散点1

用户精细化-用户三维散点2


课程特色

1)课程围绕互联网平台的用户及产品精细化运营展开,揭开数据分析面纱,快捷上手数据分析;

2)课程包含数据分析常用技术和工具,包含excel数据分析、SPSS的数据分析、Python数据分析、R数据分析等,适用于普众学员;

3)本课程聚焦数据分析核心工具及核心内容的讲解,重在快速上手数据分析。

课程涉及哪些工具与技术

1)统计学相关原理

2)Excel:适用于大众学员的使用工具,充分发掘excel数据分析潜力

3)SPSS:统计分析软件,便于建模分析

4)Python:性能非常高效,使用简单的脚本能处理大量的数据

5)R:包含大量的统计函数,具有较强的可视化功能,简单易用

6)Tableau:数据可视化分析,简易教学便捷上手

课程适用人群

1)对数据分析零基础或有简单了解的学员;

2)想转行做数据分析或者数据运营的学员;

3)想提升数据分析项目经验的学员;

学习需要什么基础

零基础学员或有一定分析、统计基础的学员

课程学完后的目标

1)培养数据分析思维;

2)熟悉并会使用excel进行基本的数据分析;

3)熟悉并会使用SPSS进行统计及数据分析;

4)熟悉并会使用Python进行统计及数据分析;

5)熟悉并会使用R进行统计及数据分析;

6)熟悉并会使用数据可视化分析软件进行数据分析;

7)结合上述工具独立完成数据分析报告及专项建模研究。

讲师介绍

  • 杨倩

    北京理工大学数学与应用数学学士,北京工商大学计量经济学专业硕士

    曾供职于万达集团数据中心、某在线黄金期货平台分析中心、某知名集团旗下金融平台数据运营中心。五年数据分析经验,擅长基于CRM的数据挖掘、数据可视化、大数据分析、用户运营及市场预测等相关工作。

  • 王旭

    大讲台特聘讲师

    曾供职于国内第三方征信公司,某知名集团旗下金融平台风控事业部。三年数据分析经验,主要从事用户客群分类、用户特征挖掘,自动信审模型及信用申请评分卡、催收评分卡等相关工作。

免费视频这么多,为什么还要来大讲台?

智能化

学习任务智能推送

混合式

“图文+视频”混合式课件

答疑快

30分钟问答响应

实战多

3分理论7分实战

包学会

账号长期有效学会为止

课程大纲

一、 数据分析师剖析
1.什么是数据分析师?
2.数据分析师技巧掌握
二、 Excel学习掌握
1.Excel 常用公式与函数
2.Excel 日常工作使用技巧
3.Excel 数据分析实战
三、 数据可视化
1.经典数据图表
2.打造高端数据报表:漏斗图、动态图
四、 数据分析理论基础
1.均值、中位数、众数、方差、集中趋势、点估计、区间估计等相关的知识
2.假设检验、T检验、方差、相关性、偏相关性、内生性
3.回归分析
4.聚类分析
5.因子分析、主成分分析
6.时间序列
五、 Excel分析工具库、SPSS数据分析
1.Excel分析工具库使用
2.SPSS数据处理流程、数据的输入输出
3.SPSS描述统计分析,常用的统计图形
4.SPSST检验、方差分析、相关、偏相关分析,线性回归
5.SPSSLogistic、因子分析、主成分分析、K-means聚类,层次聚类
六、MySQL 数据库管理
1.Mysql 基础
2.数据库、表操作
3.索引、自定义函数、存储过程、触发器
4.重复数据、数据导入导出
5.MySQL 数据分析实战
七、Python 数据分析
1.python 基础
2.python 函数库
3.python 网页爬虫
   3.1. 网页文本采集
   3.2. 网页信息提取
   3.3. python与MySQL
八、R 数据分析
1.R语言基础
   1.1. R简介
   1.2. R集成开发环境
   1.3. 条件判断
   1.4. 循环
   1.5. 数据类型和变量
   1.6. 定义函数
   1.7. 函数的参数
   1.8. 调用函数
   1.9. 递归函数
   1.10. 安装模块
   1.11. 使用模块
2.数据预整理
   2.1. 数据分析的一般流程
   2.2. 数据的输入输出
   2.3. 常用统计量计算
   2.4. 共线性与稀疏变量
   2.5. 缺失值填补
   2.6. 数据变换与处理离群点
   2.7. 名义变量
3.数据可视化
   3.1. ggplot概述
   3.2. 散点图、线图与时间序列谱图
   3.3. 柱形图,点图,饼图,直方图
   3.4. 箱线图,热力图,等高线
   3.5. 地图
4.回归模型
   4.1. 线性回归模型
   4.2. 广义线性回归
   4.3. 非线性回归
   4.4. 回归检验与方差分析
5.分类模型
   5.1. logistic回归
   5.2. 最近邻算法
   5.3. 贝叶斯分类器
   5.4. 决策树
   5.5. 分类模型的评估
6.关联分析和推荐技术
   6.1. MINE方法
   6.2. apriori购物篮分析
7.聚类分析
   7.1. 层次聚类法
   7.2. 谱系图
   7.3. k平均值法
   7.4. k中心法
8.数据降维
   8.1. 主成分分析
   8.2. 因子分析
九、数据分析实战
数据分析实战一:互联网平台用户精细化运营
   1.用户分群分层、RFM
   2.投资偏好
   3.敏感度分析
数据分析实战二:互联网平台活动效果分析
数据分析实战三:互联网平台产品精细化运营
   1.产品偏好
   2.交叉销售
数据分析实战四:信贷用户逾期分类模型
   1.数据预处理
   2.数据分布WOE
   3.共线性检测
   4.WOE计算
   5.数据建模
   6.模型调优
   7.模型验收

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