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  • 开篇
  • Excel
  • Tableau
  • 数据分析理论
  • SPSS
  • R语言
  • 数据挖掘-R语言
  • MySQL
  • Python
  • 大数据
  • 实战一:互联网平台用户精细化运营
  • 实战二:互联网金融产品区域化智能推送
  • 实战三:互联网平台产品精细化运营
  • 实战四:互联网金融行业投放渠道效果评估
  • 实战五:信贷用户逾期分类模型(备选一)
  • 实战五:电商平台促销活动分析实战(备选二)

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

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
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
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

数据分析理论

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

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

数据挖掘-SPSS

数据挖掘理论基础
数据分析学习方法论
数据分析案例介绍
数据分析方法论介绍
描述性统计及数据可视化
养卡模型数据可视化及讨论
上机、方差和标准差
离群值检测,上机、数据规约
数据挖掘常用算法
CRISP-DM起源、结构、重点及难点
数据探索和数据预处理
视频和特征选取
RFM模型及上机
分类算法、准确率和查全率
分类算法案例
分类算法上机操作
有监督学习和无监督学习,聚类算法原理
聚类算法和分类算法区别及联合使用讨论课
实际案例上机
Logistic回归
异常检测、神经网络
贝叶斯网络
关联规则
时间序列
推荐算法

R语言

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
R绘图
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

数据挖掘-R语言

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
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
几点说明

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

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 

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

实战一:互联网平台用户精细化运营

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

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

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

实战四:互联网金融行业投放渠道效果评估

效果评估模型-框架
为了什么:
(1)精细化管理
(2)精准投放
(3)成本管控
(4)效果评估
需要什么
(1)因子分析
(2)时间序列
(3)业务理解
(4)评估建模
(5)框架设计
怎么实现
(1)SPSS
(2)Tableau
(3)Excel
最终结果
(1)效果评估
(2)效果排名
(3)用户交互
业务指导
(1)有效成本利用
(2)核心项目锁定
(3)获取用户痛点
(4)拉升业务增长
效果评估模型-目的
效果评估
精准投放
成本管控
精细化管理
建模准备
结合业务
数据获取
选择方法
数据清洗
维度考量
(1)体量大小
(2)复投情况
(3)忠诚度
(4)复投力度
数据清洗及加工
(1)数据清洗
(2)数据加工
(3)框架设计
(4)数据评估
数据建模
SPSS建模
Tableau透视
Excel框架构建
业务指导
优质渠道
良好渠道
一般渠道
较差渠道
业务延伸
方案一:
分析平台核心渠道性质
探索和拓展优质渠道
提高优质投放渠道在公司的整体占比
方案二:
模型的不断优化迭代
根据业务发展系统化评估模型
帮助业务实施调整投放策略及后期运营策略
方案三:
运营策略的不断优化迭代
结合每期策略打发,实现AB-test策略实施方式,评估策略实施效果
方案四:
控制成本的有效投入
不断优化成本投入力度
控制公司成本支出,保证公司利润健康增长

实战五:信贷用户逾期分类模型(备选一)

项目背景
某互联网金融公司提供了近6万贷款用户的基本身份信息、用户浏览器行为、银行卡账单等数据信息,需要数据分析师以此建立准确的风险控制模型,来预测用户是否会逾期还款。
数据集
用户的基本属性:近6万条记录
银行流水记录:900+万条记录
用户浏览行为:2500+万条记录
信用卡账单记录:540+万条记录
放款时间信息:近6万条记录
顾客是否发生逾期行为的记录:近6万条记录
数据预处理
数据录入
数据统计
从银行交易记录推测工资
用款率 = 本期账单金额/信用卡额度
还款能力 = 上期还款金额 / 上期账单金额 (能看出是否分期)
银行卡种类
还款状态
用户浏览历史
二次数据处理
数据划分
变量筛选
主成分分析
数据建模
建模公式
建模数据
概率分布
学习率
每次模型训练抽取的特征量
学习多少颗树
交叉验证
运算调用多少CPU核心
模型评价及调优
模型评价
模型调优
数据预测
模型输出

实战五:电商平台促销活动分析实战(备选二)

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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课程中的大型实战项目截图展示

一线师资无保留亲授,14周全程直播

多名实战派老师组团授课、带教、答疑

杨倩特聘讲师

杨倩

原万达集团数据中心

数据分析

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。

试听体验

王旭特聘讲师

王旭

某知名集团旗下金融平台风控事业部

风控建模师

风控建模师,专注反欺诈模型、自动信审模型的设计、开发与调优。

试听体验

杨俊资深架构师

杨俊

原某广电数据咨询公司

大数据高级架构师

原某广电数据咨询公司大数据高级架构师 资深Java玩家,大数据技术狂热者。曾在北京某广电数据咨询公司担任大数据高级架构师,6年以上大数据实操经验, 经历过10个以上的重量级大数据项目。Hadoop源码级技术大咖,熟练使用Hadoop、Hive、HBase等各大主流组件。谦虚亲和,崇尚实操至上的教学理念。受到学员一致好评。

试听体验

李大明大牛讲师

李大明

原百度、GREE、中软

工程师

北大硕士,曾服务于百度、GREE、中软等多家优秀企业。数学功底深厚,精通数据结构和算法,在大流量、高并发互联网项目架构及开发方面有很深的造诣。经常被身边朋友同事请教数据结构和算法,包括百度和中软的技术大牛在内,其本人也以此为乐;谦逊,和学生交流过程中从不摆谱,永远像朋友一样;QQ长期在线,只要不忙就会及时回复响应,不厌其烦的交流。

试听体验

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