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业务数据分析师培训课程

   日期:2024-11-14     作者:shyqysj    caijiyuan   评论:0    移动:http://lanlanwork.gawce.com/mobile/news/9550.html
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业务数据分析师培训课程

课程模块 学习内容 业务数据分析基础 数据分析概述—数据分析流程、方法、在企业管理中的应用;数据加工方法;数据计算方法;数据透视分析方法;业务数据可视化方法;业务数据分析案例-财务分析 业务数据分析模型与分析方法 帕累托分析;案例应用1-核心产品分析;分类分析-RFM模型;案例应用2-用户忠诚度模型;树状结构分析;案例应用3-汽车行业分析报告 数据库概述与SQL查询 数据库概述与数据库基础;数据类型和约束条件;创建及使用数据库;创建、修改及删除表;插入、更新、删除数据;查询数据:单表查询、集合函数查询、连接查询、子查询、合并查询、多表查询;SQL运算符和函数;SQL综合案例:电商数据多表查询练习 Power BI商业智能分析基础 商业智能分析概述;商业智能分析流程;指标及指标体系;商业智能可视化分析方法论;理解数据仓库概念;数据仓库上的数据收集;数据仓库上的数据处理加工 Power BI搭建多维业务数据模型 理解数据模型;数据模型创建逻辑;理解维度与度量;掌握多条件下的透视规则;时间维度透视分析 Power BI商业智能实战案例 案例分析流程:业务背景介绍-理解数据-制作分析仪;综合案例1:零售销售情况监控仪;综合案例2:餐饮指标监控仪;综合案例3:电商流量分析仪;综合案例4:快消行业销售分析仪 数据分析之统计学基础-Part1 数据分析方法概述:数据分析过程、数据分析的商业驱动;概率论基础:随机事件、概率、概率分布;描述性统计分析:集中程度、离散程度、偏度和峰度;常见分布族:正态分布和中心定理;多维随机变量:联合分布、协方差、相关系数;数据简化原理:似然函数和辅助函数;参数估计:点估计和区间估计 数据分析之统计学基础-Part2 匹配样本样本量的确定;统计学二类错误;T检验和F检验方法;分类变量的相关性分析;方差分析方法;一元线性回归分析;多元线性回归分析;作业练习:运用调研数据进行资产价格预测
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