全國統(tǒng)一學習專線 8:30-21:00
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| 學習章節(jié) | 學習內(nèi)容 |
| 01章業(yè)務數(shù)據(jù)分析基礎 |
01-01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 01-02數(shù)據(jù)加工方法 01-03數(shù)據(jù)計算方法 01-04數(shù)據(jù)透視分析方法 01-05業(yè)務數(shù)據(jù)可視化方法 01-06業(yè)務數(shù)據(jù)分析案例-財務分析 |
| 02章業(yè)務數(shù)據(jù)分析模型與分析方法 |
01-01帕累托分析 01-02案例應用1-核心產(chǎn)品分析 01-03分類分析-RFM模型 01-04案例應用2-用戶忠誠度模型 01-05樹狀結(jié)構分析 01-06案例應用3-汽車行業(yè)分析報告 |
| 03章數(shù)據(jù)庫概述與SQL查詢 |
01-01數(shù)據(jù)庫概述與數(shù)據(jù)庫基礎 01-02數(shù)據(jù)類型和約束條件 01-03創(chuàng)建及使用數(shù)據(jù)庫 01-04創(chuàng)建、修改及刪除表 01-05插入、更新、刪除數(shù)據(jù) 01-06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 01-07SQL運算符和函數(shù) 01-08SQL綜合案例：電商數(shù)據(jù)多表查詢練習 |
| 04章 Power BI商業(yè)智能分析基礎 |
01-01商業(yè)智能分析概述 01-02商業(yè)智能分析流程 01-03指標及指標體系 01-04商業(yè)智能可視化分析方法論 01-05理解數(shù)據(jù)倉庫概念 01-06數(shù)據(jù)倉庫上的數(shù)據(jù)收集 01-07數(shù)據(jù)倉庫上的數(shù)據(jù)處理加工 |
| 05章Power BI搭建多維業(yè)務數(shù)據(jù)模型 |
01-01理解數(shù)據(jù)模型 01-02數(shù)據(jù)模型創(chuàng)建邏輯 01-03理解維度與度量 01-04掌握多條件下的透視規(guī)則 01-05時間維度透視分析 |
| 06章Power BI商業(yè)智能實戰(zhàn)案例 |
01-01案例分析流程：業(yè)務背景介紹-理解數(shù)據(jù)-制作分析儀 01-02綜合案例1：零售銷售情況監(jiān)控儀 01-03綜合案例2：餐飲指標監(jiān)控儀 01-04綜合案例3：電商流量分析儀 01-05綜合案例4：快消行業(yè)銷售分析儀 |
| 07章數(shù)據(jù)分析之統(tǒng)計學基礎-Part1 |
01-01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(qū)動 01-02概率論基礎：隨機事件、概率、概率分布 01-03描述性統(tǒng)計分析：集中程度、離散程度、偏度和峰度 01-04常見分布族：正態(tài)分布和中心極限定理 01-05多維隨機變量：聯(lián)合分布、協(xié)方差、相關系數(shù) 01-06數(shù)據(jù)簡化原理：似然函數(shù)和輔助函數(shù) 01-07參數(shù)估計：點估計和區(qū)間估計 |
| 08章數(shù)據(jù)分析之統(tǒng)計學基礎-Part2 |
01-01匹配樣本 01-02樣本量的確定 01-03統(tǒng)計學二類錯誤 01-04T檢驗和F檢驗方法 01-05分類變量的相關性分析 01-06方差分析方法 01-07一元線性回歸分析 01-08多元線性回歸分析 01-09作業(yè)練習：運用調(diào)研數(shù)據(jù)進行資產(chǎn)價格預測 |
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