課程大綱： CDA數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)
EXCEL 數(shù)據(jù)分析入門(mén)工具
Excel數(shù)據(jù)收集、整合及高效處理技術(shù)和方法
Excel函數(shù)、數(shù)組與數(shù)據(jù)分析
Excel透視表和圖表化數(shù)據(jù)呈現(xiàn)
Excel自動(dòng)化工具宏與交互式界面設(shè)計(jì)
Excel高效分析數(shù)據(jù)利器VBA
案例
數(shù)理統(tǒng)計(jì)-數(shù)據(jù)分析根基
描述性統(tǒng)計(jì)
抽樣估計(jì)
假設(shè)檢驗(yàn)
方差分析
相關(guān)性
卡方分析
回歸分析
主成分分析、因子分析
列聯(lián)分析
數(shù)據(jù)庫(kù)管理
Mysql基礎(chǔ)知識(shí)以及表結(jié)構(gòu)管理
數(shù)據(jù)庫(kù)、表的建立以及簡(jiǎn)單的查詢，數(shù)據(jù)的運(yùn)算
高級(jí)查詢、視圖。
SPSS數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)處理流程圖、數(shù)據(jù)的輸入輸出
描述統(tǒng)計(jì)分析，常用的統(tǒng)計(jì)圖形
T檢驗(yàn)、方差分析、與數(shù)據(jù)庫(kù)連接
相關(guān)、偏相關(guān)分析，線性回歸
Logistic、分類(lèi)變量回歸、ROC曲線
缺失值的處理、主成分分析
因子分析、K-means聚類(lèi)，層次聚類(lèi)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RFM模型
RFM模型、對(duì)應(yīng)分析、聯(lián)合分析
時(shí)間序列、總結(jié)
案例：?jiǎn)T工績(jī)效分析、商品投訴分析、用戶購(gòu)買(mǎi)力分析、信用違約分析等
數(shù)據(jù)挖據(jù)實(shí)戰(zhàn)案例
產(chǎn)品精細(xì)化運(yùn)營(yíng)、球員綜合評(píng)價(jià)
用戶體檢測(cè)評(píng)、用戶信用評(píng)分
淘寶電商數(shù)據(jù)分析
SAS編程
軟件的介紹、認(rèn)證的介紹、sas入門(mén)編程（PDV）
SAS數(shù)據(jù)集操作、數(shù)據(jù)的讀入導(dǎo)出
sas宏
proc sql
SAS電商數(shù)據(jù)分析
sas統(tǒng)計(jì)分析：統(tǒng)計(jì)描述、相關(guān)分析、回歸分析、穩(wěn)健logistics回歸、poisson回歸、主成分分析、對(duì)應(yīng)分析、聯(lián)合分析；
sas電商數(shù)據(jù)挖據(jù)：數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介、訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)及文件、RFM、DM回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、購(gòu)物籃分析、聚類(lèi)分析、組合模型。
知名外企咨詢公司實(shí)際案例分析
（1）零售業(yè)中運(yùn)用邏輯回歸和線性回歸估計(jì)客戶生命價(jià)值
（2）Excel整理快消客戶數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析及BI數(shù)據(jù)報(bào)表
（3）Tableau實(shí)現(xiàn)行業(yè)的可視化
（4）搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)
（5）在線數(shù)字分析案例賞析
（6）如何在零售業(yè)中實(shí)現(xiàn)決策樹(shù)并展示其成果
（7）利用時(shí)間序列精準(zhǔn)預(yù)估零售業(yè)銷(xiāo)量及營(yíng)業(yè)額
（8）如何利用客戶分群實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)業(yè)中的現(xiàn)在客戶的精準(zhǔn)定位
（9）營(yíng)銷(xiāo)組合優(yōu)化
選修方向一：Python
Python基礎(chǔ)編程
Pandas應(yīng)用
Python推薦系統(tǒng)和案例實(shí)戰(zhàn)
Python機(jī)器學(xué)習(xí)
選修方向二：R
R基礎(chǔ)編程
R語(yǔ)言數(shù)據(jù)挖掘
R數(shù)據(jù)挖掘案例實(shí)戰(zhàn)
R-Oracle
加入高級(jí)會(huì)員獲得助教答疑
