西安國富業(yè)務數(shù)據(jù)分析師培訓班，適合零基礎在職數(shù)據(jù)分析師，學生，待業(yè)、期待轉行從事數(shù)據(jù)分析工作人員，幫助學員掌握使用Excel進行業(yè)務數(shù)據(jù)分析，業(yè)務數(shù)據(jù)分析模型與分析方法、使用Power BI進行商業(yè)智能分析等，更多課程詳情請往下看。
CDA數(shù)據(jù)分析師培訓，深耕數(shù)據(jù)人才教育多年，致力于打造數(shù)據(jù)人才多方位學習平臺，匯聚好的學習資源，助力數(shù)據(jù)人才找到好工作，目前，CDA已與國內(nèi)100多所好校進行了戰(zhàn)略合作，已出版30多本CDA數(shù)據(jù)分析師系列叢書，市場發(fā)行量數(shù)萬冊，培養(yǎng)學員眾多。
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學會基于統(tǒng)計學思想的商業(yè)分析技巧方法，掌握一門大型數(shù)據(jù)分析軟件SAS；
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業(yè)務數(shù)據(jù)分析師（SAS方向）
視頻+面授，全日制班，共64課時
本課程為CDA LEVEL I 業(yè)務數(shù)據(jù)分析師認證培訓班-SAS專題，SAS作為世界知名大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，只要是大機構, 不論是、制藥、金融、保險、市場部門、NGO還是政府部門，SAS的覆蓋率，都是完全不可被替代的。同時SAS系統(tǒng)具有使用靈活方便、功能齊全、編程能力強且簡單易學、數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計分析融為一體、擴展性和適用性強及應用面廣等優(yōu)點，CDA數(shù)據(jù)分析師結合國內(nèi)外行業(yè)領先師資力量和企業(yè)一同精心設計了本課程，以大型商業(yè)軟件SAS為工具，通過豐富、實際的教學內(nèi)容，幫你為業(yè)務數(shù)據(jù)分析師職位做好準備。
業(yè)務數(shù)據(jù)分析師（3個月）
現(xiàn)場+遠程，周末班，共192課時
業(yè)務數(shù)據(jù)分析師課程針對周末時間充裕、零基礎的專科、本科在校生，以及在職&欲轉行從事數(shù)據(jù)分析人員提供3個月非脫產(chǎn)周末集訓，課程內(nèi)容以CDA數(shù)據(jù)分析師LEVEL I標準大綱要求，包含業(yè)務數(shù)據(jù)分析和模型-數(shù)據(jù)獲取和SQL查詢–Power BI商業(yè)智能分析- 統(tǒng)計理論方法 – SPSS建模分析，一整套數(shù)據(jù)分析流程技術進行講解，還將從醫(yī)藥、保險、電商、零售、房地產(chǎn)等行業(yè)需求出發(fā)，使用實際案例手把手將數(shù)據(jù)分析技術傳授給學員，使所學更符合就業(yè)要求，達到企業(yè)實務標準，快速在大數(shù)據(jù)時代找準工作定位，快人一步成為企業(yè)搶手人才，掌握先機！
| 課程模塊 | 課程詳情 |
|---|---|
| 業(yè)務數(shù)據(jù)分析基礎 | 數(shù)據(jù)分析概述—數(shù)據(jù)分析流程、方法、在企業(yè)管理中的應用；數(shù)據(jù)加工方法；數(shù)據(jù)計算方法；數(shù)據(jù)透視分析方法；業(yè)務數(shù)據(jù)可視化方法；業(yè)務數(shù)據(jù)分析案例-財務分析 |
| 業(yè)務數(shù)據(jù)分析模型與分析方法 | 帕累托分析；案例應用1-核心產(chǎn)品分析；分類分析-RFM模型；案例應用2-用戶忠誠度模型；樹狀結構分析；案例應用3-汽車行業(yè)分析報告 |
| 數(shù)據(jù)庫概述與SQL查詢 | 數(shù)據(jù)庫概述與數(shù)據(jù)庫基礎；數(shù)據(jù)類型和約束條件；創(chuàng)建及使用數(shù)據(jù)庫；創(chuàng)建、修改及刪除表；插入、更新、刪除數(shù)據(jù)；查詢數(shù)據(jù)：單表查詢、集合函數(shù)查詢、連接查詢、子查詢、合并查詢、多表查詢；SQL運算符和函數(shù)；SQL綜合案例：電商數(shù)據(jù)多表查詢練習 |
| Power BI商業(yè)智能分析基礎 | 商業(yè)智能分析概述；商業(yè)智能分析流程；指標及指標體系；商業(yè)智能可視化分析方法論；理解數(shù)據(jù)倉庫概念；數(shù)據(jù)倉庫上的數(shù)據(jù)收集；數(shù)據(jù)倉庫上的數(shù)據(jù)處理加工 |
| Power BI搭建多維業(yè)務數(shù)據(jù)模型 | 理解數(shù)據(jù)模型；數(shù)據(jù)模型創(chuàng)建邏輯；理解維度與度量；掌握多條件下的透視規(guī)則；時間維度透視分析 |
| Power BI商業(yè)智能實戰(zhàn)案例 | 案例分析流程：業(yè)務背景介紹-理解數(shù)據(jù)-制作分析儀；綜合案例1：零售銷售情況監(jiān)控儀；綜合案例2：餐飲指標監(jiān)控儀；綜合案例3：電商流量分析儀；綜合案例4：快消行業(yè)銷售分析儀 |
| 數(shù)據(jù)分析之統(tǒng)計學基礎-Part1 | 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)驅動；概率論基礎：隨機事件、概率、概率分布；描述性統(tǒng)計分析：集中程度、離散程度、偏度和峰度；常見分布族：正態(tài)分布和中心定理；多維隨機變量：聯(lián)合分布、協(xié)方差、相關系數(shù)；數(shù)據(jù)簡化原理：似然函數(shù)和輔助函數(shù)；參數(shù)估計：點估計和區(qū)間估計 |
| 數(shù)據(jù)分析之統(tǒng)計學基礎-Part2 | 匹配樣本樣本量的確定；統(tǒng)計學二類錯誤；T檢驗和F檢驗方法；分類變量的相關性分析；方差分析方法；一元線性回歸分析；多元線性回歸分析；作業(yè)練習：運用調(diào)研數(shù)據(jù)進行資產(chǎn)價格預測 |
數(shù)據(jù)分析師考試通常包括以下幾個方面的內(nèi)容：
1.統(tǒng)計學和數(shù)學：考察考生的數(shù)學基礎和統(tǒng)計學知識，包括概率論、假設檢驗、回歸分析等。
2.數(shù)據(jù)分析工具和技術：考察考生熟練掌握數(shù)據(jù)分析工具和技術的能力，包括SQL、Python、R等編程語言和數(shù)據(jù)分析軟件等。
3.數(shù)據(jù)可視化與報告：考察考生的數(shù)據(jù)可視化和報告撰寫能力，包括使用圖表、報表等方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)結果，并能夠清晰地表達分析結論。
4.業(yè)務分析：考察考生對業(yè)務的理解和分析能力，包括對業(yè)務數(shù)據(jù)的分析、洞察和解決問題的能力。
需要注意的是，不同的數(shù)據(jù)分析師考試可能會有一些特殊的內(nèi)容要求，考生需要根據(jù)所報考的證書考試要求進行具體了解和準備。在備考過程中，考生需要認真復習相關知識，熟練掌握數(shù)據(jù)分析工具和技術，進行模擬考試和練習以提高考試水平和應試能力。
