西安CDA数据分析师培训机构
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关键词：西安市数据分析师培训机构排名
课程名称：业务数据分析师-3个月
课程类目：数据分析
课程类型：正式课
授课形式：现场+远程
免费试听：是
适合基础：零基础学员
上课人数：40
班级名称：基础班
上课时间：周末8-17点
开班时间：每月开课
课时数量：192
朝九晚九全程跟班答疑、一对一督学、定期直播串讲、五分钟内有问必答、出勤率和进度监督、作业与测试
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进行商业智能分析
掌握使用Mysql进行数据库增删改查操作
通过制作和观察Tableau仪表盘提供商业洞察
掌握开发自动化交互式报表能力
运用统计学分析方法构建实战模型分析方法，并同结合SPSS软件实现
掌握数理统计学基础知识
精通基础的分类、回归、聚类方法，并结合案例应用
可以独立完成数据报告
掌握数据分析在各行业的应用场景
01章业务数据分析基础
01-01数据分析概述
01-02数据加工方法
01-03数据计算方法
01-04数据透视分析方法
01-05业务数据可视化方法
01-06业务数据分析案例-财务分析
01-07作业练习：利用Excel实现多条件下的销售额计算
02章业务数据分析模型与分析方法
02-01帕累托分析
02-02案例应用1-核心产品分析
02-03分类分析-RFM模型
02-04案例应用2-用户忠诚度模型
02-05树状结构分析
02-06案例应用3-汽车行业分析报告
02-07作业练习：制作市场获客数据分析报告
03章数据库概述与SQL查询
03-01数据库概述与数据库基础
03-02数据类型和约束条件
03-03创建及使用数据库
03-04创建、修改及删除表
03-05插入、更新、删除数据
03-06查询数据：单表查询、集 合函数查询、连接查询、子查询、合并查询、多表查询
03-07SQL运算符和函数
03-08SQL综合案例：电商数据多表查询练习
03-09作业练习：使用SQL汇总计算销售类多表数据
04章Power BI商业智能分析基础
04-01商业智能分析概述
04-02商业智能分析流程
04-03指标及指标体系
04-04商业智能可视化分析方法 论
04-05理解数据仓库概念
04-06数据仓库上的数据收集
04-07数据仓库上的数据处理加工
04-08作业练习：结合自己的行业领域规划产品/运营/获客指标体系
05章Power BI搭建多维业务数据模型
05-01理解数据模型
05-02数据模型创建逻辑
05-03理解维度与度量
05-04掌握多条件下的透视规则
05-05时间维度透视分析
05-06作业练习：搭建销售分析多维数据模型
06章Power BI商业智能实战案例
06-01案例分析流程：业务背景介绍-理解数据-制作分析仪
06-02零售销售情况监控仪
06-03餐饮指标监控仪
06-04电商流量分析仪
06-05快消行业销售分析仪
06-06作业练习：制作金融业务数据分析报表
07章数据分析之统计学基础-Part1
07-01数据分析方法概述：数据分析过程、数据分析的商业驱动
07-02概率论基础：随机事件、概率、概率分布
07-03描述性统计分析：集中程度、离散程度、偏度和峰度
07-04常见分布族：正态分布和中心极限定理
07-05多维随机变量：联合分布、协方差、相关系数
07-06数据简化原理：似然函数和辅助函数
07-07参数估计：点估计和区间估计
07-08作业练习：对于消费者调研数据进行描述并进行特征分析
08章数据分析之统计学基础-Part2
08-01匹配样本
08-02样本量的确定
08-03统计学二类错误
08-04T检验和F检验方法
08-05分类变量的相关性分析
08-06方差分析方法
08-07一元线性回归分析
08-08多元线性回归分析
08-09作业练习：运用调研数据进行资产价格预测
09章SPSS数据分析实战-Part1
09-01数据分析全过程 - 综合绩效案例讲解
09-02SPSS软件综合特征 - 软件综合功能
09-03SPSS软件介绍 - 数据与变量设置
09-04如何理解描述数据— 统计和描述性分析
09-05如何理解描述数据— 可视化图形探索
09-06样本设计与执行
09-07SPSS进行线性回归分析
09-08SPSS进行Logistic回归分析
09-09实战1：员工绩效管理之线性回归
09-10实战2：银行客户信用行为特征分类与违约预测
09-11作业练习：使用线性回归进行汽车贷 款用户价值预测
10章SPSS数据分析实战-Part2
10-01特征筛选流程
10-02DB特征筛选方法步骤
10-03主成分分析原理
10-04主成分分析的判断标准和应用场景
10-05主成分分析与因子分析
10-06主成分回归
10-07客户画像的商业场景及应用
10-08商业报告归纳需求
10-09聚类算法：K-均值聚类、系统聚类和二阶聚类
10-10市场细分和应用
10-11时间序列原理介绍：AR模型、MA模型和ARIMA模型
10-12时间序列数据的预处理
10-13时间序列的建模与预测
10-14实战1：降维在消费行为中的应用
10-15实战2：电商客户行为标签标定及异常监测
10-16实战3：不同市场订户信息的序列预测
10-17作业练习：使用时间序列分析进行产品收益预测
11章选修：Tableau商业智能分析与案例实战
11-01数据可视化和Tableau产品安装与配置
11-02Tableau数据获取及数据操作
11-03Tableau字段操作和计算字段函数
11-04Tableau页面及功能区介绍
11-05Tableau排序及筛选器演示
11-06初级数据可视化：条形图/折线图/饼图/散点图/直方图/文本表/盒须图/热力图/环形图/词云图/树形图/气泡图
11-07高级数据可视化：甘特图/帕累托图/漏斗图/标靶图/哑铃图/雷达图/地图
11-08趋势线/预测线原理及制作和参数应用
11-09仪表盘和故事制作
11-10综合案例1：客户留存之漏斗分析
11-11综合案例2：产品A/B测试分析
11-12综合案例3：金融投资数据分析
CDA数据分析师
目前，CDA已与国内100多所高校进行了战略合作，建立了CDA数据分析师考试中心及人才培养基地；已出版30多本CDA数据分析师系列丛书，市场发行量数万册；已进行500多期线上线下数据分析及大数据培训课程，培养学员10万+人次；已在全 国70+城市举办15届CDA数据分析师认证考试，报考考生数万人；已开展了四届中 国数据分析师行业峰会（CDA SUMMIT），每届参会人数3000多人；中 国数据分析师俱乐部（CDA CLUB）每周举办各类型线上线下沙龙会议、公开课等活动共1000多期。
学校荣誉
01
IBM大学战略合作伙伴
发展历程
02
2006年
服务内容
特色服务
2016年，CDA研究院加入由工信部指导下的“中 国大数据生态产业联盟”理事会成员，分管教育事业。
2017年，CDA与工信部赛迪达成战略合作推出大数据双认证，被评为“大数据zui佳培训机构”；
2018年，CDA入选教育部产学合作协同育人项目；
2019年，CDA获得“2019年创新中 国·年度新商业zui具成长力项目”，“2019年沙利文中 国新经济峰会创新领导力奖”；
2020年，荣获“年度逆势生长行业影响力企业”，入选北京市科学技术委员会“首批高精尖产业技能培训机构”，成为“中 国成人教育协会”成人教育培训机构工作委员会理事单位；
2021年，CDA数据分析师认证标准经国标委发布认定，是目前现行有效的数据分析师能力标准。
“CDA数据分析师”人才已遍布在世 界范围各行各业，包括500强企业、科技独角兽、大型金融机构、大型互联网企业、国企事业单位、国 家行政机关等等。“CDA数据分析师”人才队伍秉承着CDA职业道德准则，发挥着专业技能，已成为科技飞速发展的核心力量。
电子工业出版社 优 秀合作者
教育管理信息化专业委员会理事单位
2018年度职业教育人才培训品牌机构
2018年度大数据影响力先锋企业
2018入选教育部产学合作协同育人项目
网易云课堂2017年度zui佳服务奖
2017年度中 国互联网+ zui佳培训机构奖
中 国大数据产业生态联盟理事单位
开展数据统计、计量实战，学术研究等相关培训视频和现场班
2007年
开展数据统计、数据分析相关培训班
2011年
随着大数据热潮的来临，依托累计上万类共享资料，多年沉淀师资团队，论坛召集多位专家，研发CDA数据分析师体系
2013年
CDA数据分析师品牌成立，提供系统化的大数据、数据分析人才培养和认证
2014年
CDA INSTITUTE 成立 ,并推出第 一届全 国CDA数据分析师认证考试
2015年
第 一届中 国数据分析师行业峰会（CDAS）在9月11日成功举办，参会人数逾3000人
2016年
CDA汇聚海内外大数据、数据分析专家上千人，推出就业班、数据科学家训练营、企业内训、CDA俱乐部等多个项目
2017年
整合论坛与CDA数据分析师业内资源，形成数据分析领域生态圈，并进一步升级CDA企业内训体系，正式推出大数据实验室
2018年
北上广深等多个城市均有校区；拥有200多位专业师资；培养学员超过3万人，每年6月/12月全 国28个城市举办CDA认证考试
2019年
已举办九届数据分析师认证考试，得到业界广泛认可，学员遍布各大知名企业。人工智能产品“好学AI”问世，引领DT时代新一波技术培训浪潮
数据分析、大数据、人工智能、互联网运营培训
免费试听，免费重读，小班授课，一对一教学，推荐就业
学校名称：西安CDA数据分析师培训机构
固定电话：400-001-5729
授课地址：西安市雁塔区高新三路西高智能大厦 预约参观
