课程简介

　　降低入行门槛，文科商科背景也能学

　　业务数据分析相关岗位是数据科学岗位中对专业背景、学历背景要求较低的岗位，但是入职后工作经验越长，薪资待遇提高越快的岗位。数据分析就业班所培训的技能，对口业务数据分析相关岗，学员只需要在培训过程熟练掌握工具操作和业务逻辑，在导师的项目实操下掌握业务分析流程，可获得进入业务数据分析岗所要求掌握的基本技能。

　　常用技能重点教学，针对就业夯实基础

　　为了学习业务数据分析相关岗位所要求的技能，除了优质的师资团队，CDA还提供优质的学员服务，包括班主任和学习管理师答疑服务，为学员扫除知识障碍，提习效率提供保障。

　　培养职场数据素养，直通企业就业

　　对数据科学岗位认知程度比较浅的学员，可在CDA职业规划团队老师的帮助下选择适合学员职业发展路线。

　　学习对象和基础

　　基础差学生、转行人士，低门槛就业

　　基础薄弱数据类岗位从业者，系统提升专业技能

　　产品、运营、营销、财务等业务部门在职者，提升数字化工作效率

　　研发、中台、技术类部门在职者，数字化赋能支持业务发展

　　企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者，把握数字化转型方案及流程

　　学习目标

　　熟练掌握Excel、MySQL、Power BI等数据分析软件

　　熟练掌握数据清洗，可以完成缺失值填补、异常值处理等

　　精通数据可视化，制作可视化分析报表

　　可以独立撰写业务分析报告

　　SQL数据库应用基础

　　大型数据分析综合项目现场实战

　　掌握数据分析在各行业的应用场景

　　掌握业务数据分析模型与分析方法

　　课程内容

　　1章预科学习

　　1-1Excel 预习视频

　　1-2数据库预习视频

　　1-3Power BI 预习视频

　　1-4统计学预习视频

　　2章预习Python 编程基础

　　1-1Python标准数据类型

　　1-2控制流语句

　　1-3自定义函数

　　1-4异常和错误

　　1-5面向对象编程

　　1-6Python连接数据库操作

　　3章数据分析概述

　　3-1数据分析分类

　　3-2数据分析目的及意义

　　3-3数据分析方法与流程

　　3-4数据分析角色与职责

　　3-5数据分析师职业道德与行为准则

　　4章业务分析方法与业务分析报告

　　4-1表格结构数据特征

　　4-2表格结构数据获取方法

　　4-3表格结构数据引用、查询与计算方法

　　4-4数据驱动型业务管理（数据埋点、数据治理、数据应用等）

　　4-5指标的应用 - 搭建营销运营指标体系

　　4-6财务指标的分析与应用

　　4-7业务场景指标 - 多场景业务场景指标应用精讲（运营、客户、商品、活动等）

　　4-8指标的设计 - 多场景指标设计、使用及分析案例（绩效、运营、销售等）

　　4-9业务指标综合分析案例 - 互联网运营业务指标综合分析案例

　　4-10可视化分析方法

　　4-11业务分析方法应用 - 杜邦分析法、帕累托分析法、四象限分析法

　　4-12业务模型应用 - 价值模型、帕累托模型、漏斗模型、RFM模型

　　4-13撰写业务分析报告方法

　　4-14电商、互联网、零售行业的数据分析场景介绍

　　4-15客户分析 - 电商客户维度综合分析案例（用户生命周期、用户特征、用户行为分析）

　　4-16产品分析 - 电商产品维度综合分析案例（商品画像、商品标签、商品定位策略分析）

　　4-17运营分析 - 互联网运营业务综合分析案例（运营效果分析、电商漏斗模型分析应用）

　　4-18行为效果分析 - 电商运营活动效果评估分析案例（A/B测试、行为效果评估）

　　4-19市场分析 - 汽车行业市场分析案例（市场分析报告撰写方法）

　　4-20财务分析 - 地产行业资产负债情况分析报告（偿债能力及营运能力分析评估）

　　5章制作可视化分析报表

　　5-1表结构数据特征

　　5-2表结构数据获取

　　5-3表结构数据加工与使用

　　5-4ETL及数据仓库应用

　　5-5多表透视分析逻辑

　　5-6多维数据模型

　　5-7透视分析方法

　　5-8多表透视分析应用案例 -- 多维透视分析应用案例

　　5-9客户分析-电商客户运营分析仪表板（潜在客户挖掘、电商运营效果监控、运营指标分析应用）

　　5-10产品分析-产品进销存追踪监控看板（进销存业务流程分析与监控）

　　5-11运营分析-电商运营分析驾驶舱（电商获客分析、营销漏斗模型监控分析）

　　5-12销售分析 - 服装行业销售情况分析（销售情况监控看板制作方法）

　　5-13财务分析 - 地产企业盈利分析（企业利润结构构成及盈利能力分析看板）

　　5-14综合实战案例-电商综合运营分析仪表板（流量、转化、客单相关指标分析监控）

　　6章大型数据分析综合项目现场实战

　　6-1跨国企业完整数据分析实战案例

　　6-2学生现场探索性实操

　　6-3项目现场评审与1V1指导

　　7章统计分析

　　7-1统计学概述

　　7-2数据的描述性统计

　　7-3统计分布

　　7-4参数估计

　　7-5假设检验

　　7-6相关分析

　　7-7回归分析

　　8章SQL数据库应用基础

　　8-1数据库基本概念

　　8-2DDL数据定义语言

　　8-3DML数据操作语言

　　8-4单表查询

　　8-5多表查询

　　8-6函数

　　9章SQL大厂面试直通车

　　9-1SQL大厂面试题突击训练

　　9-2查询应用案例1 -- 电商多表查询案例

　　9-3查询应用案例2 -- 零售业多表查询案例

　　10章数据分析师职业规划课

　　10-1职业规划

　　10-2职场沟通力

　　10-3团队协作力培养

　　11章面试技巧一对一辅导

　　11-11V1面试技巧指导与简历修改

　　12章Python数据清洗与可视化

　　12-1Python编程基础（复习）

　　12-2Numpy 数组分析

　　12-3Pandas 数表分析

　　12-4Pandas 数据清洗与可视化

　　12-5Python数据可视化包-Matplotlib介绍

　　12-6Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制

　　13章Python数据分析综合案例

　　13-1斯德哥尔摩气候可视化分析

　　13-2餐饮订单数据清洗与分析

　　13-3文本数据分析之QQ聊天信息可视化分析

　　14章技能拓展课（选修）

　　14-1采销、物流与供应链数据分析应用实战【10课时】（需额外付费）

　　14-2互联网数字化运营【18课时】

　　14-3人工智能(深度学习)实战之图像识别【6课时】

　　14-4何为数据产品经理？【1课时】

　　14-5Python爬虫【15课时】

　　14-6Python办公自动化【10课时】