据工信部调查数据统计，未来企业将进一步加大在大数据领域的投入。随着大数据技术的逐步成熟以及国家政策的大力推进，受访企业普遍看好大数据的发展前景，一半以上的受访企业未来计划加大对大数据的投入，其中近20%的企业预计投入增长在50%以上。

因此，数据分析将是职场人士最需要掌握的技能之一。如何快速掌握数据分析思维和技能呢？

# 数据分析师课程

CDA拥有十五年的数据分析培训经验，经过十多年的课程内容打磨与迭代，课程体系已经非常成熟。其中，数据分析师就业班是专门面向0基础学员的脱产培训班。通过3个月的全日制培训，名师授课，专业助教和就业老师全日辅导。从商业数据分析到数据挖掘理论，结合丰富的行业实战案例，让你在浸入式教学环境投入学习。

==========为什么选择CDA？==========

“Certified Data Analyst Institute”与经管之家（原人大经济论坛）成员是来自学界、实务界，国内大陆、台湾及国外数据分析和数据挖掘相关领域的教授、专家、工程师及企业高端人才，名师荟萃，学术浓厚，技术前沿，代表了国内数据分析研究领域的专业水平。CDA数据分析师等级标准是根据过国内各大企业对人才技术的需求而设立旨在为国内数据分析发展阶段提供一个全面、科学、专业的标准规范，说明究竟什么人才是优秀的数据分析师。

CDA数据分析师的就业前景可选择于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等多个行业和领域。根据三个不同的等级胜任不同的数据分析工作任务。
CDA数据分析师就业班课程体系由CDA数据分析研究院精心打造，紧跟市场前沿，带你从EXCEL数据处理、SQL 数据库语言入门，结合实践案例，系统学习概率统计知识、 Python数据挖掘以及机器学习建模，并能够完成商业数据分析项目，达到企业用人标准。

==========学习目标==========

• 熟练掌握Excel、MySQL、Power BI等数据分析软件
• 熟练掌握数据清洗，可以完成缺失值填补、异常值处理等
• 精通数据可视化，制作可视化分析报表
• 可以独立撰写业务分析报告
• SQL数据库应用基础
• 大型数据分析综合项目现场实战
• 掌握数据分析在各行业的应用场景
• 掌握业务数据分析模型与分析方法
  

==========面向对象==========

• 零基础学生、转行人士，低门槛无忧就业
• 基础薄弱数据类岗位从业者，系统提升专业技能
• 产品、运营、营销、财务等业务部门在职者，提升数字化工作效率
• 研发、中台、技术类部门在职者，数字化赋能支持业务发展
• 企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者，把握数字化转型方案及流程
  

==========课程大纲==========

第1章预科学习

• Excel 预习视频
• 数据库预习视频
• Power BI 预习视频
• 统计学预习视频
  

第2章预习Python 编程基础

• Python标准数据类型
• 控制流语句
• 自定义函数
• 异常和错误
• 面向对象编程
• Python连接数据库操作
  

第3章数据分析概述

• 数据分析分类
• 数据分析目的及意义
• 数据分析方法与流程
• 数据分析角色与职责
• 数据分析师职业道德与行为准则
  

第4章业务分析方法与业务分析报告

• 表格结构数据特征
• 表格结构数据获取方法
• 表格结构数据引用、查询与计算方法
• 数据驱动型业务管理（数据埋点、数据治理、数据应用等）
• 指标的应用 - 搭建营销运营指标体系
• 财务指标的分析与应用
• 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）
• 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）
• 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
• 可视化分析方法
• 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
• 业务模型应用 - 价值模型、帕累托模型、漏斗模型、RFM模型
• 撰写业务分析报告方法
• 电商、互联网、零售行业的数据分析场景介绍
• 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）
• 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）
• 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）
• 行为效果分析 - 电商运营活动效果评估分析案例（A/B测试、行为效果评估）
• 市场分析 - 汽车行业市场分析案例（市场分析报告撰写方法）
• 财务分析 - 地产行业资产负债情况分析报告（偿债能力及营运能力分析评估）
  

第5章制作可视化分析报表

• 表结构数据特征
• 表结构数据获取
• 表结构数据加工与使用
• ETL及数据仓库应用
• 多表透视分析逻辑
• 多维数据模型
• 透视分析方法
• 多表透视分析应用案例 -- 多维透视分析应用案例
• 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）
• 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）
• 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）
• 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）
• 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）
• 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）
  

第6章大型数据分析综合项目现场实战

• 跨国企业完整数据分析实战案例
• 学生现场探索性实操
• 项目现场专家评审与1V1指导
  

第7章统计分析

• 统计学概述
• 数据的描述性统计
• 统计分布
• 参数估计
• 假设检验
• 相关分析
• 回归分析
  

8章SQL数据库应用基础

• 数据库基本概念
• DDL数据定义语言
• DML数据操作语言
• 单表查询
• 多表查询
• 函数
  

第9章SQL大厂面试直通车

• SQL大厂面试题突击训练
• 查询应用案例1 -- 电商多表查询案例
• 查询应用案例2 -- 零售业多表查询案例
  

第10章数据分析师职业规划课

• 职业规划
• 职场沟通力
• 团队协作力培养
  

第11章面试技巧一对一辅导

• 1V1面试技巧指导与简历修改
  

第12章Python数据清洗与可视化

• Python编程基础（复习）
• Numpy 数组分析
• Pandas 数表分析
• Pandas 数据清洗与可视化
• Python数据可视化包-Matplotlib介绍
• Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制
  

第13章Python数据分析综合案例

• 斯德哥尔摩气候可视化分析
• 餐饮订单数据清洗与分析
• 文本数据分析之QQ聊天信息可视化分析
  

第14章技能拓展课（选修）

• 采销、物流与供应链数据分析应用实战【10课时】（需额外付费）
• 互联网数字化运营【18课时】
• 人工智能(深度学习)实战之图像识别【6课时】
• 何为数据产品经理？【1课时】
• Python爬虫【15课时】
• Python办公自动化【10课时】
  

==========课程试听==========


课程试听地址：https://edu.cd a.cn/course/explore/audition_class