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）Excel：适用于大众学员的使用工具，充分发掘excel数据分析潜力
2）SPSS：统计分析软件，便于建模分析
3）MySQL：数据，广泛应用于各大企业
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）熟悉并会使用数据可视化分析软件进行数据分析；
5）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
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孙斌
大讲台数据分析高级讲师，某211大学数据分析课程客聘讲师
北京理工大学数学系毕业，具有多年教学及数据科学领域工作经验。先后在新东方、弘成教育等多家教育机构从事教学及数据分析工作，熟悉统计学，擅长Excel、Python、R、SPSS等数据分析工具。擅用思维导图，讲课思路清晰，答疑及时细致，深受很多同学喜爱。
学习模式和上课安排
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在线IT就业课程
混合式自适应学习
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不用东奔西跑
在家在校在咖啡馆都能学习
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学习任务每日推送
有效避免贪多嚼不烂
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平台课随到随学
直播课定期开班统一讲授
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每天自主学习2小时
6周可学完就业
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点击咨询
数据分析课程大纲
| 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 |
| Excel数据透视表 |
如何使用透视表 常用功能：报表布局、更改计算方式、套用样式、切片器及计算字段等 |
| 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 |
| 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 |
| MySQL数据分析 |
数据库介绍及安装 MySQL安装 使用Workbench连接MySQL 数据库操作 数据表操作 常用查询语句 导入导出 |
| MySQL实战 |
实战：电商销售数据综合查询 |
| 概率论 |
概率定义、性质 随机变量及其分布 贝叶斯公式 条件概率 |
| 描述性统计分析 |
统计学基础概念
集中趋势的度量 离散程度的度量 偏态与峰度的度量 正态分布、t分布、卡方分布、F分布等 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 |
参数估计的基本原理与置信区间
点估计 参数估计的基本原理与置信区间 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 |
假设检验的基本原理
利用P值进行决策 一个总体参数的检验 两个总体参数的检验 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 SPS介绍及安装 利用SPSS做方差分析 |
| 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 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：利用回归分析预测某金融平台交易量 利用SPSS做回归分析 带有虚拟变量（哑变量）的线性回归分析 |
| 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预测某水产公司加工量 |
| 聚类分析 |
聚类分析的基本原理 系统聚类 K-均值聚类 实战：利用SPSS对投资渠道进行聚类分析 |
| 因子分析及主成分分析 |
主成分分析 因子分析 实战：利用SPSS对某金融在线平台的投资渠道进行因子分析 |
| Excel VBA【选学】 |
从工资条说起 录制宏 Excel VBA编程环境——VBE介绍 Excel对象 Excel基础语法 实战：某教育机构非学历项目返款表处理 |
| 1、互联网金融行业常用指标分析 |
构造辅助列：求出注册年份、首投距注册天数差、用户月均投资金额及用户层级等 分析维度：年份、年龄、产品、转化周期、城市、渠道及层级等 |
| 2、互联网金融行业充值返现活动效果分析 |
问题：某互金平台3月进行了充值返现活动，需要对活动效果进行分析及评估。 分析角度1：描述性分析&整体投资业绩带动 分析角度2：人群结构的带动 |
| 3、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 |
| 3、互联网平台充值返现活动分析 |
用户的投资数据表，近8万条数据 流量：活跃用户拉伸 投资人数： （1）老客复投人数比，新客拉新情况 （2）参与活动人数情况 投资力度： （1）老客投资力度，新客投资力度 （2）投资结构影响 资金流向：回款复投率，新注入资金情况 成本：活动成本，费效比 |
| 4、实战：电商销售数据综合查询 |
模拟了某电商平台的数据库：订单表、退货记录表及区域经理表 从10+个角度进行分析，举例如下： 用一条SQL语句，查询出每个月的销售额都大于1 万元的城市 用一条SQL语句，查询总销售（销售数量）大于3000000的地区经理 用一条SQL语句，查询2017年5月到10月的订单，按照月份升序排序，月份相同的按照销售金额降序排序 |
| 5、实战：某教育机构非学历项目返款表处理 |
需求分析 批量新建工作表 批量对数据分类 批量将工作表保存为新工作簿 |
