年度钻石会员数据分析进阶课程数据分析就业班

随着移动互联网的发展和5G技术的逐步普及,我们已从IT时代走入DT(DataTechnology)时代,用理性的数据分析替代人工的经验分析已成为主流。数据分析行业具有人才缺口大,易入门,薪资高,行业适应性强,职业寿命长等特点。我们的课程以实战案例为驱动,企业实战项目为核心,以培养“懂业务,会工具,擅工程,精算法的全能型数据分析人才”为目标,覆盖数据分析领域的全套技术栈,保证学员学到前沿的技术。

学完收获:

在校大学生

想得到技能提升的业务人员

新入职场的小白

零基础想转行的非数据分析从业人员

有基础想转行的在职IT人员

亮点1

内容,助力就业

亮点2

前沿项目,把握趋势

亮点3

多次迭代,深入浅出

阶段一:业务数据分析

0小时

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10个知识要点

Excel

SQL

MySQL数据库基本使用,SQL库操作,SQL表操作,SQL数据操作,索引,事物,SQL案例练习

BI可视化

Tableau公司和产品介绍,使用Tableau连接多源数据:本地和数据库,Tableau可视化界面介绍初级图表制作:条形图、折线图、饼图、文字云、散点图、地图、树形图、气泡图、图表组合图表制作:子弹图、环形图、瀑布图、BumpChart、TableFormatting使用Tableau制作仪表板与故事、数据分析报告PPT等制作技巧

市场价值:具备初级数据分析师,数据运营等岗位用人需求。

阶段二:爬虫和数据可视化

Python基础

Python基础语法,条件控制语句和循环语句,容器类型,函数,文件操作,面向对象,异常处理,模块和包

爬虫

HTML、css、js入门,爬虫的基本原理,发送请求和网页抓取,数据解析-Xpath,selenium动态渲染页面抓取,pymysql/pymongo保存数据,豆瓣电影爬虫案例,新闻爬虫案例

可视化工程常用库

数据可视化概述,数据可视化设计基础,canvas、svg绘图,echarts、D3.js等开源可视化组件详解

Flask框架

Flask基础,Flask视图和路由,Flask模板的基本使用,FlaskORM

阶段综合项目:娱乐数据可视化大屏项目

爬虫、echarts、DataV、D3.js、Flask融会贯通

市场价值:爬虫和数据可视化是数据分析中的重要技能,掌握后可胜任初中级数据分析师/可视化工程师的工作。

阶段三:机器学习建模分析

数学和统计学基础

统计学基础、数学基础、检验分析、降维分析

Python科学计算和可视化库

科学计算库:Pandas、Numpy,可视化库:Matplotlib、Seaborn,应用市场探索性数据分析

机器学习常用算法

Sklearn、Knn、Kmeans、线性回归、逻辑回归,集成学习、XGBoost、LightGBM算法案例:智能用户运营(RFM分群,流失用户预警)

阶段综合项目:金融风控项目

金融风控与反欺诈业务知识,特征工程,逻辑回归评分卡,集成学习评分卡,模型评估与优化,不平衡学习与迁移学习,金融风控大赛Top实现方案详解

市场价值:掌握机器学习算法基本理论,使用python进行机器学习建模分析,可胜任中级数据分析师/机器学习工程师/数据挖掘工程师等工作。

阶段四:大数据挖掘

Hadoop、Hive、数据仓库

Hadoop,HDFS,YARN,MapReduce,Hive基本原理,Hive的组件,HQL基本操作,Hive分区和分桶

Spark分布式计算框架和用户画像

Spark-Core,Spark-SQL,Spark-Streaming

综合项目:推荐系统

推荐系统概述,用户特征和物品特征构建

市场价值:使用Hive/Spark等大数据框架进行大数据分析/挖掘,可胜任数据挖掘工程师/大数据算法工程师等工作。

项目介绍:

介绍零售场景下的会员分析常用指标,对会员存量增量,会员等级,会消比,连带率,复购率等指标的分析了解当前企业的运营状况,为会员运营提供支持

项目展示:

在讲解电商常见业务知识的同时,通过SQL计算电商场景下常见统计指标。

日活、月活、留存等指标是数据分析工作中经常需要计算的常用业务指标,本案例将业务与SQL提数结合,还原真实工作场景,代码在工作中可直接复用

①产品线探索分析

为了了解公司产品线的实际情况,该分析基于实际产品线数据进行如下分析以了解产品线概况:品类分析、利润分析、价格带分析,案例用到的知识点:Tableau条形图,箱型图分析技巧,Tableau数据库数据源处理

②产品线评估

为了客观的衡量产品线的健康程度,基于真实数据对多产品线进行对比分析,案例用到的知识点:Tableau仪表板的设计,Tableau数据预处理

①客户分类分析

依靠传统的数据图表,我们仅仅知道所有的消费者行为的共同结果,但没有获得任何附加的个体消费信息。基于这种背景特提出消费者行为分析,这也将是商业分析的主题,案例用到的知识点:Tableau数据分布分析,Tableau中实现聚类

②客户漏斗分析

通过漏斗分析,来分析某母婴产品的用户留存情况,降低老用户流失,案例用到的知识点:Tableau漏斗分析,按地域进行横向的对比分析

③客户RFM分析

使用RFM模型对用户进行价值划分,案例用到的知识点:Tableau中复杂计算的实施,RFM模型的理解

①客户营销分析

对于营销活动的效果和客户关系的维护,通过数据分析评估不同方法达成的效果,案例用到的知识点:数据可视化的互动技巧,数据处理

②营销渠道分析

③营销A/B测试

制作仪表板来对重要业务指标进行可视化展示是数据分析工作中的重要技能,案例通过Tableau制作仪表板分析新冠疫情的传播和疫情现状,进一步练习仪表板的使用

从销售情况,区域,产品,客户,物流等多个维度对连锁超市的销售情况进行分析,发现业务问题,通过案例介绍Tableau在数据分析工作中的具体使用

项目展示:推荐系统特征框架架构图

从就业城市,就业薪资,招聘公司,经验要求,学历要求等多个方面,分析市场对数据分析人才的需求情况,案例用到知识点:Pandas处理数据,Pyecharts绘图

通过对不同城市优衣库门店的销售记录进行分析,为运营提供有益建议,用到的知识点:pandas数据处理,seaborn绘图

0基础是否可以学习本课程?

本本课程内容设计完向0基础的学员设计,不需要编程基础或者教育教学基础就可以学习。

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1.tableau各种精典示例经验总结02tableau实例tableau数据分析,超市货架仪表板演示图,个人创作,与哦需要的可以下载 Tableau商业分析案例数据源 12-06 使用最新的 Tableau 2018.1 版本对分析过程重新截图,而且按照高校的教学目标匹配了案例的广度与深度。书中的案例,部分选自 Tableau 原厂的演示数据,其他绝大多数则由国内的真实案例修改而来。 tableau 字段去重_tabl...https://blog.csdn.net/liuzhiqiang66/article/details/128842598
2.Tableau中的地图:分析您的地理数据使用高质量的 Tableau 内置地理数据或输入您自己的自定义地理编码,开始构建交互式地图,即便是最复杂的区域也可轻松绘制。https://www.tableau.com/zh-cn/solutions/maps
3.Tableau数据可视化分析一点通(案例视频版)(豆瓣)Tableau数据可视化分析一点通(案例视频版)的创作者 ··· 何业文 作者 作者简介 ··· 何业文,博易智讯(Bizinsight)创办人,十五年专注应用商业智能、数据挖掘与可视化分析;学业背景为国际贸易与会计学双学位,传播统计学硕士,经济学博士;数字化转型资深顾问,致力于用最适合的思路,最好用的工具获得最佳商业决策...https://book.douban.com/isbn/978-7-121-40866-3/
4.Public数据分析案例Tableau51CTO博客已为您找到关于Public数据分析案例 Tableau的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及Public数据分析案例 Tableau问答内容。更多Public数据分析案例 Tableau相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。https://blog.51cto.com/topic/cdc2c8edb11245f.html
5.Tableau超市经典案例之预测分析(一)在本案例中,我们可以通过该超市2012年至2015年各个地区的销售额预测2016年的销售额。 二、区域销售预测操作步骤: 1.将维度下的“ Tableau超市数据分析项目 如图所示。预测是定期更新未来绩效的当前观点,以反映新的或变化中的信息的过程,是基于分析当前和历史数据决定未来趋势的过程。在本案例中,我们可以根据该超市...https://www.pianshen.com/article/55821919311/
6.Tableau数据分析与可视化(微课版)图书1.本书以Tableau桌面软件Desktop为主线,详尽介绍了Tableau的基本概念、术语及数据分析与可视化的各种功能和知识。 2.本书配套微课视频,将重要的可视化操作进行视频讲解,同步教学。 3.本书配套资源丰富,案例数据源,课件,上机实验指导等。 ¥69.80¥59.33(8.5 折) ...https://www.ryjiaoyu.com/book/details/41350
7.巧用tableau简化审计数据分析通过对比笔者认为,tableau可视化工具能简化审计数据分析流程,采用图像能清晰体现被审计数据的内部联系,从而迅速发现问题。下面笔者将以常用的电子审计工具来进行对比分析。 (一)案例引入 笔者采用某区地税局的2017年税款征收数据为例,将基于SQL的数据库查询方法和tableau可视化数据工具进行对比,来查找2017年一年内多次缴税的...https://sjc.whpu.edu.cn/info/1041/1153.htm
8.80本值得一读的最佳数据科学书籍(一),站长资讯平台21.预测数据分析的机器学习基础:算法,可行的示例和案例研究 全面介绍了预测数据分析中使用的最重要的机器学习方法,涵盖了理论概念和实际应用。 22.Real-World Machine Learning 现实世界的机器学习 本书告诉您如何使用机器学习来解决实际问题。强烈建议所有数据科学家在实习或工作之前阅读它 ...https://www.west.cn/cms/news/idcnews/2019-12-23/218777.html
9.张文彤讲师的主页张文彤老师拥有20+年数据分析/统计软件商业培训经验,精通业内广泛使用的SAS、SPSS、Modeler、R、Tableau、Python等数据分析/挖掘工具,曾作为SPSS官方培训师,从2001年起一手协助SPSS中国建立其培训体系 。 出版书籍 IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹 《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》以IBM SPSS Statistics 20.0和...https://www.sanjieke.cn/teacher_info?id=23154320
10.SPSSmodeler数据挖掘建模CDA网校第四阶段SPSS Modeler&Weka 预测性数据挖掘模型P1 1.简单贝叶斯分类 2.贝斯网络方法 3.混淆矩阵与分类模型评估方法 4.线性回归分析:简单线性回归、多元线性回归 5.数据预测模型评估方法 6.案例:房价预测案例、商场来店顾客人数预测、销售收入影响因素案例 https://edu.cda.cn/course/467
11.如何获取和分析股市统计数据股票频道2.Python:对于需要大量数据处理和复杂分析的场景,Python是一个强大的工具,可以编写脚本自动获取和分析数据。 3.专业软件:如Tableau、Power BI等,这些软件提供强大的数据可视化功能,帮助更直观地理解数据。 四、案例分析 假设我们关注某上市公司的股价波动,可以通过以下步骤进行分析: ...https://stock.hexun.com/2024-07-11/213522731.html
12.数据分析中的数据科学家需要具备哪些技能面试官会要求候选人分享自己的数据分析案例,包括数据分析目标、数据收集和清洗、数据分析方法和技术、数据可视化和报告等方面。候选人需要准备好自己的数据分析案例,并能够清晰地陈述数据分析过程和结果。 3.统计和数学知识 数据科学家需要具备一定的统计和数学知识,包括概率论、线性代数、微积分、统计推断和假设检验等方面...https://www.linkflowtech.com/news/1591