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北京CDA数据赋能周末集训营

北京CDA数据赋能周末集训营

  • 课程价格: 在线咨询
  • 开班时间: 周末班,灵活安排
  • 上课方式: 面授,直播,录播,网课
  • 关注人数: 15
  • 教学点: 1个
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课程介绍
课程概要CDA数据赋能周末集训营【LEVEL Ⅰ】,专门为希望零基础学习业务数据分析技能的在职人员以及希望参与 CDA LEVEL I 考试的人员开设,课程适合零基础学员学习,课程技能覆盖各行业的业务数据分析岗、数据运营岗、数据产品岗、数据营销岗等数据分析专项技能岗所要求的技能,同时适用于财务数据分析、人力资源数据分析等数据赋能岗。
CDA数据赋能周末集训营
课程介绍
课程概况

CDA数据赋能周末集训营【LEVEL Ⅰ】,专门为希望零基础学习业务数据分析技能的在职人员以及希望参与 CDA LEVEL I 考试的人员开设。课程技能覆盖各行业的业务数据分析岗、数据运营岗、数据产品岗、数据营销岗等数据分析专项技能岗所要求的技能,同时适用于财务数据分析、人力资源数据分析等数据赋能岗。 课程适合零基础学员学习,课程设计遵循循序渐进的教学规律,包含 Excel、PowerBI、SQL 数据库、统计学基础等工具与理论课程模块,同时包含大量基于实际业务场景的各行业实战项目案例,比如通过制作客户运营分析仪表板实现客户价值分析、挖掘潜在客户、监控电商运营指标等,提升电商运营效益。

学习目标

掌握使用 Excel 进行业务数据分析
掌握业务数据分析模型与分析方法
掌握使用 Power BI 进行商业智能分

学习对象和基础

零基础学员
高校在校生
待业、期待转行从事数据分析工作人员
参加 CDA 数据分析师 level I 等级考试的考生
可借助数据分析提高工作效率的产品、运营、市场岗位人员
对数据分析感兴趣的高校学生、教师
对商业 Bl 数据分析感兴趣的各界人士
希望后续学习高阶数据分析技能的初入门者

 
课程大纲
1章预科学习(工具篇)
1-1Excel 预习视频
1-2数据库预习视频
1-3Power BI 预习视频
2章预科学习(业务篇)
2-1业务前台人员数据思维训练营
3章业务数据分析(Excel)
3-1表格结构数据的特征、获取方法
3-2表格结构数据引用、查询与计算方法
3-3数据驱动型业务管理(数据埋点、数据治理、数据应用等)
3-4指标的应用 - 搭建营销运营指标体系
3-5财务指标的分析与应用
3-6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)
3-7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)
3-8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
3-9可视化分析方法
3-10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
3-11业务模型应用 - 价值模型、帕累托模型、漏斗模型、RFM模型
3-12撰写业务分析报告方法
3-13电商、互联网、零售行业的数据分析场景介绍
3-14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)
3-15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)
3-16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)
3-17市场分析 - 汽车行业市场分析案例(市场分析报告撰写方法)
3-18银行综合分析案例 - 银行综合业务分析报告
4章统计基础与数据预处理(Excel)
4-1分析的基本概念
4-2描述性统计与数据预处理
4-3统计分布
5章多维数据分析与可视化分析(Power BI)
5-1表结构数据的特征与获取
5-2表结构数据加工与使用
5-3多表透视分析逻辑
5-4透视分析方法
5-5多维数据模型
5-6多表透视分析应用案例 -- 多维透视分析应用案例
5-7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)
5-8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)
5-9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)
5-10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)
5-11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)
5-12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章推断性统计
6-1参数估计
6-2假设检验
6-3AB test
6-4使用带检验的 AB test 分析运营方案
7章数据管理与数据治理简介
7-1企业决策的四个层次:战略、管理、运营、操作
7-2企业数据分析能力的演进
7-3企业运营和操作数据应用
7-4数据管理基础知识与 DMBOK 知识体系
7-5企业数据能力建设
7-6数据治理实操框架
8章企业架构与数据架构基础
8-1数据架构的基本概念
8-2数据模型介绍
8-3数据建模基础
8-4数据建模方法
8-5数据建模规范化
8-6数据建模案例
9章SQL数据库(MySQL)
9-1DDL 数据定义语言(创建、选用、删除数据/表)
9-2DML 数据操作语言(添加、修改、删除数据)
9-3单表查询
9-4查询结果排序、限制查询结果数量
9-5多表查询
9-6函数
9-7SQL 大厂面试题突击训练
9-8查询应用案例 1 -- 电商多表查询案例
9-9查询应用案例 2 -- 零售业多表查询案例
10章Hive SQL
10-1Linux 系统
10-2Linux 常用命令和文件系统
10-3分布式存储与计算(Hadoop)
10-4系统的安装与部署
10-5Hive 架构原理
10-6Hive 数据类型
10-7HiveQL与应用
11章大型数据分析综合项目实战(Power BI+SQL)
11-1跨国企业完整数据分析实战案例
11-2学生探索性实操制作分析报告
11-3项目现场专家评审与 1V1 指导
12章CDA认证考试辅导(仅限报名考试的学生)
12-1PART 1 数据分析概述与职业操守
12-2PART 2 数据结构
12-3PART 3 数据库应用
12-4PART 4 描述性统计分析
12-5PART 5 多维数据透视分析
12-6PART 6 业务数据分析
12-7PART 7 业务分析报告与数据可视化报表
13章CDA认证考试模拟题串讲与考前冲刺(仅限报名考试的学生)
13-1模拟题串讲
13-2考前冲刺辅导
14章选修课
14-1数字化运营
14-2数据产品经理
14-3Python 爬虫
14-4深度学习之图像识别
14-5Tableau 多维可视化分析
14-6SPSS 统计分析
 
CDA数据分析师

“CDA数据分析师”是公司负责运营的专注于数字化人才认证、培养及企业数据服务的品牌,致力于大数据、AI技术在产、学、研的融合应用。服务百万数字化人才,是全球500强的忠实合作伙伴。 作为数据领域权威人才认证——CDA官方推荐的培训教育机构,CDA数据分析师成立15年来始终在总结、凝练先进数字化商业数据策略及技术应用实践,以实际行动提升了数字化人才的职业素养与能力水平,以建设的高质量生态圈层促进了行业的持续快速发展。

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