数据是信息时代的“新能源”，从银行到零售，从电商到体育，数据科学都成为成功决策的基础，广泛应用在营销优化、风险控制、客户关系等商业领域。作为一名业务数据分析师，你需要掌握根据具体业务指标提取和分析公司数据的方法，从商业指标、用户行为到精益管理等，并采取可视化技术有效传达你的知识发现。
课程内容：问题定义与数据获取
1、问题界定
2、问题拆分
3、指标确定
4、数据收集
5、报告方案
6、趋势预测
7、数据分析
8、趋势预测
9、报告方案
1、边界：明确问题的边界
2、逻辑：确定业务的关键指标和逻辑
3、定性分析与定量分析
1、5W2H
2、SWORT
3、4P管理模型
4、CATWOE
5、STAR原则、波士顿5力模型
1、数据科学过程 2、数据清洗定义
3、数据清洗任务 4、数据清洗流程
5、数据清洗环境 6、数据清洗实例说明
7、数据标准化 8、数据格式与编码
9、数据清洗常用工具 10、数据清洗基本技术方法
11、数据抽取 12、数据转换与加载
1、产品数据 2、用户数据
3、行为数据 4、订单数据
外部公开数据
1、开放网站 2、政务公开数据
3、数据科学竞赛 4、数据交易平台
5、行业报告 6、指数平台
1、用户画像
2、 销售影响因素
3、市场变化因素
4、AARRR流量模型
5、金定塔思考方法
Web网站数据抓取
1、财经数据抓取 2、投资数据抓取
3、房产数据抓取 4、舆情数据抓取
5、娱乐数据抓取 6、新媒体数据抓取
数据查询与提取 SQL基础操作
1、建库 2、建表
3、建约束 4、创建索引
5、添加、删除、修改数据 。。。。。。。
探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而规范性数据分析则侧重于验证已有假设的真伪证明。从另一个角度看，描述性数据分析属于初级数据分析，常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。而预测性数据分析以及规范性数据分析属于*数据分析，常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等。
描述性数据分析包括数据收集、整理、制表、制图以及描述正要研究的食物的特征，这类分析以往被称为“报告”。描述性分析可能非常有用，但它不能解释某种结果出现的原因或者未来可能会发生的事情。
预测性数据分析不仅可以对数据特征和变量（可以假定取消范围的因素）之间的关系进行描述，还可以基于过去的数据预测未来。预测性分析首先会确定变量值之间的关联，然后基于这种已知的关联预测另一种现象出现的可能性，比如在看到某个广告后，一位消费者可能会去买产品的可能性。虽然预测性分析中的预测是基于变量之间的关系做出来的，但这不代表预测性分析中都需要明确因果关系。事实上，准确的预测并不一定与需要基于因果关系。
规范性数据分析是更高层次的分析，如实验设计和优化等。就像医生会在出处方建议患者采取什么行动一样，实验设计试图通过做实验给出某些事情发生的原因。为了能够在因果关系研究中信心饱满地做出推断，研究人员必须妥善处理一个或多个独立的变量，并有效控制其他的变量。如果处于试验环境下的测试组的表现大大优于照相，决策制定者就应该立即推广这种实验环境。
更多培训课程，学习资讯，课程优惠等学校信息，请进入 北京博为峰教育 网站详细了解，免费咨询电话：400-998-6158
