課前基礎(chǔ)知識(shí)與工具

主要內(nèi)容

?Excel 預(yù)習(xí)視頻 ?數(shù)據(jù)庫(kù)預(yù)習(xí)視頻 ?Power BI 預(yù)習(xí)視頻 ?業(yè)務(wù)前臺(tái)人員數(shù)據(jù)思維訓(xùn)練營(yíng)

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

解決 0 基礎(chǔ)學(xué)生數(shù)據(jù)分析工具和知識(shí)薄弱的問(wèn)題

可掌握的核心能力

提前掌握基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析工具和基礎(chǔ)知識(shí)，為課程學(xué)習(xí)打好基礎(chǔ)

企業(yè)需要的數(shù)據(jù)能力

主要內(nèi)容

?企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用能力概述、企業(yè)決策層次和對(duì)數(shù)據(jù)的需求、戰(zhàn)略層的數(shù)據(jù)需求、管理層的數(shù)據(jù)需求、運(yùn)營(yíng)層的數(shù)據(jù)需求、操作層的數(shù)據(jù)需求、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)分析的分類、商業(yè)數(shù)據(jù)分析的思維框架 EDIT、商業(yè)數(shù)據(jù)分析的總體流程

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

不同層級(jí)的企業(yè)決策如何利用數(shù)據(jù)，解決企業(yè)在不同決策層面缺乏有效數(shù)據(jù)支持的問(wèn)題。

可掌握的核心能力

掌握企業(yè)各層級(jí)數(shù)據(jù)需求的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供有效的數(shù)據(jù)支持建議。

表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)操作進(jìn)階

主要內(nèi)容

?表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的特征 ?獲取方法 ?表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的引用 ?查詢與計(jì)算方法 ?數(shù)據(jù)透視分析

?可視化圖表

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

日常工作中處理大量表格數(shù)據(jù)時(shí)效率低下、分析時(shí)不知道如何匯總分析與展示。

可掌握的核心能力

熟練掌握表格數(shù)據(jù)處理的技能，包括數(shù)據(jù)引用、查詢、計(jì)算、數(shù)據(jù)透視表和圖表制作。

分析的思維范式

主要內(nèi)容

?分類思維（RFM/忠誠(chéng)度/矩陣分析/同期群分析等） ?鏈?zhǔn)剿季S（漏斗模型等） ?相關(guān)思維

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

實(shí)際業(yè)務(wù)中如何運(yùn)用不同的分析框架來(lái)解決具體問(wèn)題，如客戶細(xì)分、產(chǎn)品推薦等。

可掌握的核心能力

掌握多種數(shù)據(jù)分析思維模式和分析框架，能夠靈活應(yīng)用于不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中。

配套案例

銀行貸款違約客戶特征分析

描述性統(tǒng)計(jì)分析

主要內(nèi)容

?變量度量類型與統(tǒng)計(jì)量 ?變量度量類型與分布類型 ?分類變量的參數(shù)（統(tǒng)計(jì)量） ?連續(xù)變量的集中趨勢(shì)參數(shù)（統(tǒng)計(jì)量） ?連續(xù)變量的離散程度參數(shù)（統(tǒng)計(jì)量）

?數(shù)據(jù)分布的對(duì)稱與高矮 ?統(tǒng)計(jì)量與報(bào)表和統(tǒng)計(jì)制圖的關(guān)系 ?相關(guān)分析 ?點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

通過(guò)描述性統(tǒng)計(jì)分析來(lái)理解和解釋數(shù)據(jù)，給出具體的分析指標(biāo)數(shù)據(jù)。

可掌握的核心能力

1、掌握描述性統(tǒng)計(jì)分析的基本方法

2、能夠進(jìn)行變量度量、數(shù)據(jù)分布分析、相關(guān)分析等。

人工智能基礎(chǔ) (caie)

主要內(nèi)容

?人工智能理論 ?Prompt 基本概念 ?基礎(chǔ)提示技術(shù) ?進(jìn)階提示技術(shù) ?AI 工具賦能商業(yè)業(yè)務(wù) ?AI 應(yīng)用工具實(shí)踐

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

如何將人工智能技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際商業(yè)場(chǎng)景中

可掌握的核心能力

1、了解人工智能的基本理論和技術(shù)

2、掌握 AI 工具的應(yīng)用方法

3、能夠?qū)?AI 技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)中

多表匯總分析與數(shù)據(jù)看板

主要內(nèi)容

?表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的特征與獲取 ?表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)加工與使用 ?多表匯總分析邏輯及操作 ?多維數(shù)據(jù)模型的創(chuàng)建邏輯及操作 ?BI 軟件的高級(jí)使用

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

高效準(zhǔn)確地處理和分析多表數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)匯總和分析的能力。

設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)看板，以便實(shí)時(shí)監(jiān)控和展示關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)。

可掌握的核心能力

1、掌握 BI 工具的高級(jí)使用方法

2、能夠進(jìn)行多表數(shù)據(jù)的清洗，匯總和多維數(shù)據(jù)模型的創(chuàng)建。

3、掌握數(shù)據(jù)看板的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法。

業(yè)務(wù)分析方法與步驟

主要內(nèi)容

?明確業(yè)務(wù)關(guān)注事項(xiàng) ?發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、歸因分析（初級(jí)）-指標(biāo)歸因法 ?優(yōu)化策略、驗(yàn)證想法（AB測(cè)試）

?趨勢(shì)圖 ? 對(duì)比圖 ?分布圖 ?組成圖 ? 關(guān)系圖 ?流向圖 ?統(tǒng)計(jì)制圖原理

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

系統(tǒng)地進(jìn)行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析，并通過(guò)不同的圖表類型來(lái)展示和分析數(shù)據(jù)，以更好地傳達(dá)信息和洞察

可掌握的核心能力

1、掌握業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析的系統(tǒng)方法

2、能夠獨(dú)立完成從業(yè)務(wù)問(wèn)題的發(fā)現(xiàn)到解決方案的驗(yàn)證

3、掌握各種圖表類型的制作方法和應(yīng)用場(chǎng)景

4、能夠根據(jù)不同的分析需求選擇合適的圖表

指標(biāo)體系構(gòu)建方法

主要內(nèi)容

?指標(biāo)概述 ?通用指標(biāo)介紹 ?場(chǎng)景指標(biāo)介紹

?指標(biāo)體系介紹 ?按照指標(biāo)間衍生關(guān)系分類 ?指標(biāo)體系搭建方法

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

系統(tǒng)地構(gòu)建和管理企業(yè)指標(biāo)體系，分析指標(biāo)數(shù)據(jù)，確保指標(biāo)分析能夠有效地支持業(yè)務(wù)決策。

可掌握的核心能力

1、理解指標(biāo)體系的構(gòu)建原則和方法

2、能夠設(shè)計(jì)和分析符合業(yè)務(wù)需求的指標(biāo)體系

配套案例

大型線下零售行業(yè)復(fù)購(gòu)分析案例

沙盤演練：大型數(shù)據(jù)分析綜合項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

主要內(nèi)容

?沙盤模擬：快消品行業(yè)經(jīng)銷商數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)案例

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

在復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景下進(jìn)行全流程的數(shù)據(jù)分析，從數(shù)據(jù)收集、處理到分析和報(bào)告的編寫。

可掌握的核心能力

掌握大型數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的全流程操作，能夠獨(dú)立完成從數(shù)據(jù)收集到報(bào)告編寫的全部工作。

SQL 數(shù)據(jù)庫(kù) (MySQL)

主要內(nèi)容

?DDL 數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言 ?DML 數(shù)據(jù)操作語(yǔ)言 ?單表查詢（基本查詢，條件查詢，分組查詢）

?多表查詢（連接查詢，聯(lián)合查詢） ?函數(shù)（數(shù)學(xué)函數(shù)、字符串函數(shù)、日期時(shí)間函數(shù)、分組合并函數(shù)、邏輯函數(shù)）

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

高效地管理和查詢數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，提高取數(shù)準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)處理效率。

可掌握的核心能力

掌握 SQL 的基本語(yǔ)法和高級(jí)查詢技巧，能夠獨(dú)立完成數(shù)據(jù)庫(kù)的管理和查詢操作。

配套案例

電商查詢案例

零售業(yè)多表查詢案例

標(biāo)簽體系與用戶畫像

主要內(nèi)容

?標(biāo)簽體系的設(shè)計(jì)原理 ?用戶標(biāo)簽的制作方法 ?用戶分群的方法 ?制作用戶畫像的思路與方法

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

通過(guò)用戶標(biāo)簽和用戶畫像來(lái)更好地理解理解用戶，滿足用戶需求，提升用戶體驗(yàn)。

可掌握的核心能力

掌握用戶標(biāo)簽和用戶畫像的制作方法，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)用戶標(biāo)簽體系和用戶畫像。

沙盤演練：大型數(shù)據(jù)分析綜合項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

主要內(nèi)容

?沙盤模擬：用 SQL 和電子表格實(shí)現(xiàn)用戶產(chǎn)品畫像案例

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

如何完成一個(gè)用戶或產(chǎn)品相關(guān)的大型數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，從數(shù)據(jù)收集、處理到分析和報(bào)告的編寫。

可掌握的核心能力

掌握大型數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的全流程操作，能夠獨(dú)立完成從數(shù)據(jù)收集到報(bào)告編寫的全部工作。

Python 基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗與可視化

主要內(nèi)容

?Python 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型 ?基本語(yǔ)法規(guī)則 ?控制流語(yǔ)句 ?自定義函數(shù)

?Numpy 數(shù)組分析 ?Pandas 數(shù)表分析 ?Pandas 數(shù)據(jù)清洗與可視化 ?Python 數(shù)據(jù)可視化包 Matplotlib 介紹

?Python 數(shù)據(jù)可視化包 ?Seaborn 介紹與圖形繪制

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

使用 Python 進(jìn)行基本的編程和數(shù)據(jù)處理、清洗和可視化，大幅提高數(shù)據(jù)處理與分析展示的效率。

可掌握的核心能力

掌握 Python 的基本語(yǔ)法和編程技巧，使用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和可視化，能夠編寫簡(jiǎn)單的 Python 程序進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、清洗與可視化，能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和高質(zhì)量的圖表繪制。

配套案例(4選2)

輪船生存數(shù)據(jù)分析

天貓白酒銷售數(shù)據(jù)分析

餐廳小費(fèi)數(shù)據(jù)分析

拉勾網(wǎng)招聘數(shù)據(jù)分析

Python 辦公自動(dòng)化

主要內(nèi)容

?SQL 數(shù)據(jù)接入 ?Python 連接 SQL ?多表數(shù)據(jù)自動(dòng)提取 ?表格數(shù)據(jù)自動(dòng)匯總 ?多表數(shù)據(jù)自動(dòng)統(tǒng)計(jì) ?Python 發(fā)送測(cè)試郵件

?Python 計(jì)算數(shù)據(jù)指標(biāo) ?實(shí)現(xiàn)自動(dòng)風(fēng)控報(bào)表

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

使用 Python 實(shí)現(xiàn)辦公自動(dòng)化，自動(dòng)分析數(shù)據(jù)并輸出報(bào)表，提高工作效率。

可掌握的核心能力

1、掌握 Python 在辦公自動(dòng)化中的應(yīng)用

2、能夠編寫腳本實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)提取、匯總、統(tǒng)計(jì)和發(fā)送郵件等功能

量化策略分析思維框架

主要內(nèi)容

?設(shè)計(jì)思維 ?敏捷思維 ?數(shù)據(jù)思維 ?敏捷項(xiàng)目 Kanban 制作

?發(fā)現(xiàn)問(wèn)題 ?近因分析（頭腦風(fēng)暴、多維 JS 散度分析、相關(guān)分析） ?根因分析

?做出預(yù)測(cè) ?制定方案 ?驗(yàn)證方案

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

在復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景中運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析思維，進(jìn)行從發(fā)現(xiàn)問(wèn)題到驗(yàn)證方案的全過(guò)程量化策略分析。

可掌握的核心能力

1、掌握設(shè)計(jì)思維、敏捷思維和數(shù)據(jù)思維

2、掌握量化策略分析的框架和方法

3、能夠獨(dú)立完成從問(wèn)題發(fā)現(xiàn)到方案驗(yàn)證的全流程分析

統(tǒng)計(jì)分析與統(tǒng)計(jì)建模

主要內(nèi)容

?假設(shè)檢驗(yàn) ?列聯(lián)表與卡方檢驗(yàn) ?方差分析

?線性回歸 ?回歸模型的檢驗(yàn) ?模型歸因分析

?邏輯回歸 ?分類模型的評(píng)估 ?L1 和 L2 正則化

?趨勢(shì)分解法 ?ARIMA

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析與統(tǒng)計(jì)建模方法驗(yàn)證假設(shè)，預(yù)測(cè)未知，進(jìn)行更科學(xué)和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析。

可掌握的核心能力

掌握方差分析等統(tǒng)計(jì)方法，能夠進(jìn)行科學(xué)的假設(shè)驗(yàn)證。掌握線性回歸模型的構(gòu)建和檢驗(yàn)方法。掌握邏輯回歸算法的基礎(chǔ)和高級(jí)應(yīng)用。掌握時(shí)間序列分析的基本方法。能夠進(jìn)行模型預(yù)測(cè)和歸因分析。

配套案例

識(shí)別分析-房?jī)r(jià)影響因素分析與預(yù)測(cè)案例

成交預(yù)測(cè)分析-保險(xiǎn)產(chǎn)品精準(zhǔn)營(yíng)銷案例

數(shù)據(jù)獲取

主要內(nèi)容

?概率抽樣方法 ?問(wèn)卷編寫 ?問(wèn)卷數(shù)據(jù)錄入與清洗 ?問(wèn)卷分析報(bào)告 ?全國(guó)企業(yè)信息數(shù)據(jù)庫(kù) ?全國(guó)招投標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)

?全國(guó)招聘就業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù) ?其他會(huì)員數(shù)據(jù)庫(kù)

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

通過(guò)市場(chǎng)調(diào)研獲取有效的數(shù)據(jù)，從各種數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取和利用數(shù)據(jù)，支持業(yè)務(wù)決策。

可掌握的核心能力

1、掌握市場(chǎng)調(diào)研的基本方法

2、能夠編寫問(wèn)卷、收集和分析數(shù)據(jù)

3、了解各種數(shù)據(jù)庫(kù)的特性和應(yīng)用，能夠從中獲取和利用數(shù)據(jù)

特征降維方法

主要內(nèi)容

?矩陣分析法

?連續(xù)變量降維

?主成分分析法

?因子分析

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

通過(guò)降維方法實(shí)現(xiàn)指標(biāo)打分排序，減少數(shù)據(jù)維度。

可掌握的核心能力

掌握各種特征降維方法，能夠選擇合適的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)降維。掌握對(duì)多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行匯總打分排序的方法。

配套案例

因子分析-城市發(fā)展水平綜合分析案例

機(jī)器學(xué)習(xí)

主要內(nèi)容

?數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)（有/無(wú)監(jiān)督，交叉驗(yàn)證，參數(shù)搜索，過(guò)/欠擬合等） ?決策樹 ?聚類 ?集成學(xué)習(xí)

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

通過(guò)現(xiàn)金機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)，使用高性能的模型挖掘最核心的業(yè)務(wù)信息。

可掌握的核心能力

掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的基本方法和高級(jí)技術(shù)，能夠進(jìn)行模型訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，并應(yīng)用到具體業(yè)務(wù)中。

配套案例

金融領(lǐng)域用戶分群營(yíng)銷、欺詐識(shí)別案例

深度學(xué)習(xí)與人工智能

主要內(nèi)容

? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ?AIGC 生成式人工智能 ?編碼器與遷移學(xué)習(xí) ?Transformer 架構(gòu) ?GPT 技術(shù)架構(gòu)與訓(xùn)練方法 ?模型的 API 調(diào)用 ?模型的本地部署代碼實(shí)踐

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

通過(guò)深度學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)解決復(fù)雜的業(yè)務(wù)問(wèn)題，將最前沿的方法引入企業(yè)業(yè)務(wù)中。

可掌握的核心能力

掌握深度學(xué)習(xí)和人工智能的基本理論和技術(shù)，能夠進(jìn)行模型的調(diào)用和部署，并應(yīng)用在實(shí)際業(yè)務(wù)中。

數(shù)據(jù)分析師職業(yè)規(guī)劃課

主要內(nèi)容

?職業(yè)規(guī)劃

?職場(chǎng)溝通力

?團(tuán)隊(duì)協(xié)作力培養(yǎng)

?面試技巧指導(dǎo)與簡(jiǎn)歷修改

?大廠面試模擬

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

如何進(jìn)行職業(yè)規(guī)劃和發(fā)展，提升職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

可掌握的核心能力

提升職場(chǎng)溝通和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，在面試中表現(xiàn)更加出色。