 班級(jí)人數(shù)--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào)) |
| 增加互動(dòng)環(huán)節(jié)，
保障培訓(xùn)效果，堅(jiān)持小班授課，每個(gè)班級(jí)的人數(shù)限3到5人，超過限定人數(shù),安排到下一期進(jìn)行學(xué)習(xí)。 |
| 授課地點(diǎn)及時(shí)間 |
上課地點(diǎn)：【上海】：同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】：北京中山學(xué)院/福鑫大樓 【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路） 【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號(hào)（中和大道） 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協(xié)同大廈 【沈陽(yáng)分部】：沈陽(yáng)理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學(xué)/瑞景大廈
開班時(shí)間(連續(xù)班/晚班/周末班）：2020年3月16日 |
| 課時(shí) |
◆資深工程師授課
☆注重質(zhì)量
☆邊講邊練
☆若學(xué)員成績(jī)達(dá)到合格及以上水平，將獲得免費(fèi)推薦工作的機(jī)會(huì)
★查看實(shí)驗(yàn)設(shè)備詳情，請(qǐng)點(diǎn)擊此處★ |
| 質(zhì)量以及保障 |
☆
1、如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
☆ 2、在課程結(jié)束之后,授課老師會(huì)留給學(xué)員手機(jī)和E-mail,免費(fèi)提供半年的課程技術(shù)支持，以便保證培訓(xùn)后的繼續(xù)消化；
☆3、合格的學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。
☆4、合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升您的職業(yè)資質(zhì)。 |
☆課程大綱☆ |
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01章Excel數(shù)據(jù)分析精講
01-01數(shù)據(jù)分析概述—數(shù)據(jù)分析流程、方法、在企業(yè)管理中的應(yīng)用
01-02數(shù)據(jù)分析工具Excel概述
01-03Excel數(shù)據(jù)處理技巧和高效方法
01-04Excel數(shù)據(jù)收集途徑及數(shù)據(jù)清洗
01-05Excel公式功能
01-06Excel函數(shù)：常用函數(shù)、統(tǒng)計(jì)函數(shù)、文本函數(shù)、日期和時(shí)間函數(shù)等
01-07Excel數(shù)組應(yīng)用和介紹
01-08Excel條件格式功能
01-09Excel圖表和使用技巧介紹
01-10Excel數(shù)據(jù)透視表功能
01-11Excel可視化數(shù)據(jù)分析
01-12Excel宏與交互式界面設(shè)計(jì)
02章Power BI商業(yè)智能精講
01-01Power BI簡(jiǎn)介及數(shù)分析工具選擇邏輯
01-02PPower Query基本功能：數(shù)據(jù)導(dǎo)入、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)組合、加載數(shù)據(jù)模式、合并查詢等
01-03Power Query常用移除文本操作
01-04Power Query常用M語(yǔ)言函數(shù)介紹
01-05Power Pivot數(shù)據(jù)導(dǎo)入功能
01-06Power Pivot搭建多維數(shù)據(jù)集與多維數(shù)據(jù)透視
01-07Power Pivot基本功能：數(shù)據(jù)加載、計(jì)算字段、KPI、層次結(jié)構(gòu)等
01-08Power Pivot的DAX函數(shù)介紹
01-09Power View制作交互式儀表板
01-10Power Map制作可視化地圖報(bào)表
01-11Power BI DeskTop制作可視化儀表板并發(fā)布
03章Tableau商業(yè)智能分析基礎(chǔ)
01-01Tableau公司和產(chǎn)品介紹
01-02使用Tableau連接多源數(shù)據(jù)：本地和數(shù)據(jù)庫(kù)
01-03Tableau可視化界面介紹
01-04Tabelau數(shù)據(jù)分析P1：排序、篩選、計(jì)算字段、分層結(jié)構(gòu)
01-05Tableau數(shù)據(jù)分析P2：集和參數(shù)、趨勢(shì)線、預(yù)測(cè)區(qū)間
01-06初級(jí)圖表制作：條形圖、折線圖、餅圖、文字云、散點(diǎn)圖、地圖、樹形圖、氣泡圖、圖表組合
01-07高級(jí)圖表制作：子彈圖、環(huán)形圖、瀑布圖、Bump Chart、Table Formatting
01-08使用Tableau制作儀表板與故事
01-09實(shí)戰(zhàn)案例1：某公司銷售數(shù)據(jù)可視化
01-10實(shí)戰(zhàn)案例2：航班運(yùn)營(yíng)狀況分析
04章Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)管理
01-01MySQL的安裝與卸載
01-02MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的創(chuàng)建：創(chuàng)建、查看、使用、刪除數(shù)據(jù)庫(kù)
01-03數(shù)據(jù)表的創(chuàng)建、查看、刪除語(yǔ)句
01-04數(shù)據(jù)類型和約束條件
01-05填充數(shù)據(jù)應(yīng)用：大氣質(zhì)量表處理（數(shù)據(jù)導(dǎo)入、數(shù)據(jù)檢查）
01-06修改數(shù)據(jù)表：remove、modify、change、add、drop語(yǔ)句的使用
01-07SQL查詢與函數(shù)
01-08案例：電商數(shù)據(jù)多表查詢練習(xí)
05章商業(yè)BI綜合案例
01-01案例一：SL+Excel綜合案例-Excel創(chuàng)建指標(biāo)監(jiān)控儀
01-02案例二：使用MySQL+Excel制作關(guān)鍵指標(biāo)監(jiān)控儀-銷售情況分析儀
01-03案例三：商業(yè)報(bào)告撰寫
06章Tableau商業(yè)智能綜合案例
01-01金融案例：如何進(jìn)行靠譜的投資分析？
01-02產(chǎn)品案例：產(chǎn)品供應(yīng)時(shí)間分析
01-03電影案例：一部電影的誕生
01-04供應(yīng)分析案例：港口供應(yīng)時(shí)間分析 & 國(guó)內(nèi)二級(jí)倉(cāng)庫(kù)供應(yīng)分析
07章數(shù)據(jù)分析之統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)-Part1
01-01數(shù)據(jù)分析方法概述：數(shù)據(jù)分析過程、數(shù)據(jù)分析的商業(yè)驅(qū)動(dòng)
01-02概率論基礎(chǔ)：隨機(jī)事件、概率、概率分布
01-03描述性統(tǒng)計(jì)分析：集中程度、離散程度、偏度和峰度
01-04常見分布族：正態(tài)分布和中心極限定理
01-05多維隨機(jī)變量：聯(lián)合分布、協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)
01-06數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化原理：似然函數(shù)和輔助函數(shù)
01-07參數(shù)估計(jì)：點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)
08章數(shù)據(jù)分析之統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)-Part2
01-01匹配樣本
01-02樣本量的確定
01-03統(tǒng)計(jì)學(xué)二類錯(cuò)誤
01-04T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)方法
01-05分類變量的相關(guān)性分析
01-06方差分析方法
01-07一元線性回歸分析
01-08多元線性回歸分析
09章SPSS數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)-Part1
01-01數(shù)據(jù)分析全過程 - 綜合績(jī)效案例講解
01-02SPSS軟件綜合特征 - 與同類軟件對(duì)比
01-03SPSS軟件介紹 - 數(shù)據(jù)視圖與變量視圖
01-04SPSS訪問數(shù)據(jù)源 - 本地和數(shù)據(jù)庫(kù)文件訪問
01-05如何理解描述數(shù)據(jù)— 統(tǒng)計(jì)和描述性分析
01-06如何理解描述數(shù)據(jù)— 可視化圖形探索
01-07線性回歸模型的假設(shè)
01-08線性回歸分析模型構(gòu)建
01-09線性回歸分析診斷與殘差分析
01-10實(shí)戰(zhàn)：企業(yè)員工綜合績(jī)效管理
10章SPSS數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)-Part2
01-01Logistic回歸的相關(guān)關(guān)系分析
01-02Loigistic回歸模型及實(shí)現(xiàn)
01-03最大熵模型與極大似然法估計(jì)
01-04分類模型評(píng)估方法介紹
01-05連續(xù)變量的維度規(guī)約：主成分分析
01-06聚類分析方法介紹：層次聚類與Kmeans聚類
01-07SPSS客戶價(jià)值評(píng)分模型
01-08使用SPSS進(jìn)行聯(lián)合分析
01-09時(shí)間序列原理介紹：AR模型、MA模型、ARIMA模型
01-10時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)處理
01-11時(shí)間序列的建模和預(yù)測(cè)
01-12實(shí)戰(zhàn)1：銀行客戶信用行為特征分類與違約預(yù)測(cè)
01-13實(shí)戰(zhàn)2：降維在消費(fèi)行為中的應(yīng)用
01-14實(shí)戰(zhàn)3：利用RFM模型對(duì)電商客戶進(jìn)行細(xì)分管理
01-15實(shí)戰(zhàn)4：購(gòu)買行為組合與預(yù)測(cè)
01-16實(shí)戰(zhàn)5：不同市場(chǎng)訂戶信息的序列預(yù)測(cè)
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