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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。

  • 原价  ¥9800

  • 特惠价  ¥8800

  • 试学价  ¥99

时长    14周           开班时间   1709DA(9月16日)

99元试学 全款购买 当前学习人数 264 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、开篇
初识数据分析
什么是数据分析师?
数据分析师职业方向
二、Excel
Excel常用公式与函数
数据清洗类
关联匹配类
逻辑运算类
计算统计类
时间序列类
Excel隐藏函数
Excel常见问题及解决方案
Excel日产工作使用技巧
Excel实战项目
互联网金融行业常用指标分析
互联网金融行业充值返现活动效果分析
某教育机构财务周报分析
三、数据可视化
Excel经典数据图表
柱形图、条形图、折线图、饼图
美化图表
漏斗图
XY散点图、面积图、组合图
Excel动态作图
函数OFFSET
自定义名称动态作图
各种控件(单选、多选、组合框、滚动条、双控件)动态作图
Excel数据图表实战
实战:互联网金融项目动态作图
Excel数据透视表
如何使用透视表
报表布局
更改计算方式
套用样式
隐藏和显示汇总项
切片器
计算字段的插入
Excel数据透视表实战
实战:Excel数据透视表分析某教育公司招生情况
Tableau
Tableau介绍及安装
Tableau数据源
Tableau计算
Tableau图表
Tableau仪表盘
Tableau数据导出
Tableau数据源-其他操作
Tableau计算-高级分析
Tableau可视化实战
实战:电商销售数据可视化
四、数据分析理论基础
概率
概率定义、性质
描述性统计分析
变量定义
数据分析性质
集中趋势的度量
离散程度的度量
偏太与峰度的度量
正态分布
数据标准化
实战:Excel绘制标准正态分布概率密度曲线
参数估计
参数估计涉及名词
参数估计的意义
参数估计的基本原理与置信区间
点估计
区间估计
一个总体参数的区间估计
两个总体参数的区间估计
练习:参数估计经典题目训练
假设检验
假设检验的步骤
假设检验-单侧检验、双侧检验
利用P值进行决策
一个总体参数的检验
总体均值的检验
总体比例的检验
总体方差的检验
两个总体参数的检验
两个总体均值的检验
两个总体比例之差的检验
练习:假设检验经典题目训练
方差分析
方差分析的基本问题
单因素方差分析
双因素方差分析
实战:用Excel进行有交互作用的双因素方差分析
线性回归
变量间关系的度量
一元线性回归
利用回归方程进行估计和预测
残差分析
多元线性回归模型
回归方程拟合优度
显著性检验
多重共线性
利用回归方程进行估计和预测
变量选择与逐步回归
实战:用Excel进行回归分析
因子分析及主成分分析
主成分分析
因子分析
几点说明
聚类分析
聚类分析的基本原理
系统聚类
K-均值聚类
时间序列
时间序列的概念和种类
时间序列的描述性分析
时间序列预测的程序
时间序列预测的方法
实战:用Excel预测啤酒的销量
五、SPSS
实战:SPSS数据分析
基础分析
假设检验
单因素方差分析
相关分析
线性回归分析
聚类分析
因子分析
六、实战:用户运营分析
实战一:互联网平台用户精细化运营
方法论
以RFM模型为基础的聚类测试
聚类过程、聚类结果呈现
主要类别用户分析
实战二:互联网金融产品区域化智能推送
产品期限、担保机构偏好的区域化差异分析
利率偏好的区域化差异分析
基于区域的定向推送
实战三:互联网平台产品精细化运营
传统推荐算法
推荐引擎算法
推荐算法案例-Amazon
推荐算法1-基于模型的协同过滤
推荐算法2-用户的协同过滤
推荐产品筛选-基于产品的推荐
七、R数据分析
R语言基础 R简介
R集成开发环境
条件判断
循环
数据类型和变量
定义函数
函数的参数
调用函数
递归函数
安装模块
使用模块
数据预整理 
数据分析的一般流程 数据的输入输出
常用统计量计算
共线性与稀疏变量
缺失值填补
数据变换与处理离群点
名义变量
数据可视化
ggplot概述
散点图、线图与时间序列谱图
柱形图,点图,饼图,直方图
箱线图,热力图,等高线
地图
回归模型
线性回归模型
广义线性回归
非线性回归
回归检验与方差分析
实战:预测泰坦尼克号乘客生还可能性
分类模型
logistic回归
最近邻算法
贝叶斯分类器
决策树
分类模型的评估
实战:建立德国信用分类模型
关联分析和推荐技术
MINE方法
apriori购物篮分析
聚类分析
层次聚类法
谱系图
k平均值法
k中心法
数据降维 
主成分分析
因子分析
八、实战:信贷用户逾期分类模型
实战:信贷用户逾期分类模型
1.R数据预处理
2.数据分布WOE(Weight of Evidence)
3.R共线性检测
4.WOE计算
5.数据建模
6.模型调优
7.模型验收
九、MySQL
MySQL数据分析
MySQL安装
使用Workbench连接MySQL
数据库操作
数据表操作
索引
常用查询语句
自定义函数
存储过程
触发器
事务
重复数据
导入导出
超时异常
MySQL实战
实战:数据分析常用sql语句
十、Python
Python基础
Python安装
Python语法基础
Python介绍及特性
Python基本数据类型
运算符
Python常见数据结构
流程控制语句
函数
生成器与迭代器
Python面向对象-类
模块
输入和输出
异常
代码封装
Python数据分析
Jupyter Notebook安装
Python数据分析扩展包-NumPy
Python数据分析扩展包-Pandas
Python数据分析扩展包-ggplot
实战:Python爬虫
1. 初见网络爬虫 
2. 复杂HTML解析
3. 穿越网页表单与登录窗口进行采集 
4. 图像识别与文字处理 
5. 数据采集 
6. 数据存储 
7. 读取文档 
8. 数据清洗 
9. 自然语言处理 
10. 数据分析与可视化呈现 
11. 网页数据采集中两个问题 
十一、数据挖掘
数据挖掘入门
什么是数据挖掘 数据挖掘方法论
数据挖掘方法体系
数据挖掘常用算法
关联规则
决策树
熵、KL散度、CHI
决策树算法-ID3、C4.5
决策树剪枝算法
结合策略
Bagging与Randomforest
GDBT 算法
实战:案例GBDT在广告点击率预估中的应用 贝叶斯决策理论
极大似然估计
朴素贝叶斯分类器
EM算法
实战:实际案例-垃圾邮件分类
间隔与支持向量
对偶问题
核函数
软间隔与正则化
支持向量回归
KKT条件
实战:应用案例-文本情感分类
实战:应用案例-垃圾邮件分类
激活函数
单个神经感知机
前向传播算法
反向传播算法
梯度下降算法
卷积神经网络
实战:利用卷积神经网络进行表情识别
十二、大数据
数据仓库构建 大数据生态圈概述
数据仓库核心技术
数据仓库架构及演进过程
大数据平台之上构建数据仓库
数据仓库模型概述及构建
ETL概述及实战
Sqoop核心技术
Sqoop实现大数据抽取
Hive核心技术
Hive实现大数据转换
Hive实现大数据的初始和定期装载
Azkaban工作流核心技术
Azkaban工作流定期自动执行ETL
数据仓库相关新技术扩展
实战:电商销售订单的数据分析和挖掘
十三、电商平台促销活动分析实战
目标 1、拉新/留存
(1)营销方式
(2)促销方式
(3)新客的留存
(4)老客的复购
2、销售/毛利/流量预估
(1)销售额达成
(2)毛利额达成
(3)提高客单价
3、物流/售后
(1)保证发货收货
(2)售后体验
(3)差评处理
促前 促前销售预算分解:
1、渠道拆解渠道拆解(结合同比与环比大促渠道占比)
2、品类拆分(结合同比与环比大促渠道占比)
3、品牌拆分(结合同比与环比大促渠道占比)
4、SKU拆分(结合同比与环比大促渠道占比)
促前毛利预算分解
1、渠道拆解
2、品类拆解
3、品牌拆解
4、单品拆解
5、促销费用与毛利
新品销售预估
1、流量预估
2、品牌故事
3、精准营销
4、关联促销
5、口碑建立
选品工具:SKU粒度的选品工具
存在关联:
1、销售达成,毛利达成
2、营销方法
3、促销形式玩法
4、供应商谈价格及供货量
拉新预估:广告来源、广告名称、广告媒介、广告文案……
锁库存:公共库存、锁库存优先级/虚拟库存、各个渠道锁定库存、…… 预售情况:
1、加购: 分时段查看加购用户数
2、预付:分时段查看预付金额,以及催付情况
3、库存:预售单品库存情况
4、销售预测:根据预售情况预测单品整体销售
首页核心功能数据平稳:搜索、站内信、秒杀、为你推荐、分类搜索
保证购物核心流程数据平稳:注册/登录、购物车、订单填写/支付
促中 促中--作战指挥台
1、实时监控资源位
2、实时监控多维度销售
3、实时监控多维度毛利
4、实时监控预算达成
5、实时监控新客渠道
6、实时监控库存与出库发货
促后 促后销售分析报告框架:数据概览、品类、新老客户、渠道、品牌、地域
营销评估表:券与积分使用,微信数据,投放渠道数据,肄业合作/渠道导流
发货/物流情况:出库时间分布,地域分布快递费用,分仓发货/拆单发货,缺货处理
曝光与转化率分析:
1、曝光与转化
2、正确的用户与最佳转化路径
3、专场详情页图文与内容
重点关注按新客的活跃与复购情况:AARRR模型

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