数据分析课程
① 互联网数据分析课程主讲老师是谁
互联网数据分析主讲老师教师是北航特聘副教授。积累了丰富的网络营销和数据分析基础。以实战案例为基础,连续多年在北航给研究生讲授《网络营销效果分析》课程。
② 想学数据分析,有没有培训课程
你好,IT计算机行业一直是比较热门的行业,想选择学习一门计算机技术,首回先要找到适合自答己的方向,数据分析就非常不错的方向。只要努力去学,有足够的意志力,找一个合适的平台,系统的学习一下,还是会有很大的收获。
如果你想要专业的学习一下,更多需要的是付出时间和精力,一般在2W左右,4-6个月时间不等。千锋的课程很不错,你可以根据自己的实际需求去实地看一下,先好好试听之后,再选择适合自己的。只要努力学到真东西,前途自然不会差。
③ 数据分析师需要学哪些课程
数据分析师需要学习以下几个方面的课程:
(1)数据管理。
a、数据获取。
企业需求:数据库访问、外部数据文件读入
案例分析:使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。
b、数据管理。
企业需求:对大型数据进行编码、清理、转换。
案例分析:使用银行信用违约信息文件spss相应过程。
1)数据的选择、合并与拆分、检查异常值。
2)新变量生成,SPSS函数。
3)使用SPSS变换数据结构——转置和重组。
4)常用的描述性统计分析功能。频率过程、描述过程、探索过程。
c、数据探索和报表呈现。
企业需求:对企业级数据进行探索,主要涉及图形的使用。spss报表输出。
案例分析:企业绩效文件,如何生成美观清晰的报告。
1)制作报表前对变量的检查
2)制作报表的中对不同类型的数据处理
3) 报表生成功能与其他选项的区别
(2)数据处理
a、相关与差异分析。
案例分析:产品合格率的相关与差异分析。
b、线性预测。
企业需求: 探索影响企业效率的因素,并进一步预测企业效率。
案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析。
c、因子分析。
企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素,进行重点投资
案例分析:客户购买力信息研究。
d、聚类分析。
企业需求: 需要了解购买产品的客户信息
案例分析:客户购买力信息研究
e、bootstrap。
案例分析: bootstrap抽样。
(3)SPSS代码
SPSS代码应用
④ 数据分析师要学什么
数据分析师要学:数学知识、分析工具、编程语言。
1、数学知识
数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师,了解一些描述统计相关的基础内容,有一定的公式计算能力即可,了解常用统计模型算法则是加分。
对于高级数据分析师,使用分析工具是核心能力,VBA基本必备,SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)视情况而定。
3、编程语言
对于初级数据分析师,会写SQL查询,有需要的话写写Hadoop和Hive查询,基本就OK了。对于高级数据分析师,除了SQL以外,学习Python是很有必要的,用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。
⑤ bi数据分析做什么啊 大学里有课程么
bi数据分析,主要是分析大量的数据,从找出有规律的潜在信息。
用途包括:经营分析、财务分析、风险量化、客户分析等
大学里没有这门课,但是有bi数据分析应用的基础课程,包括概率论与数理统计、金融工程
⑥ 如何自学成为数据分析师
数据分析师的基本工作流程:
1.定义问题
确定需要的问题,以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多,要根据所在业务去判断。常见的有:变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。
2.数据获取
数据获取的方式有很多种:
一是直接从企业数据库调取,需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。
二是获取公开数据,政府、企业、统计局等机构有。
三是通过Python编写网页爬虫。
3.数据预处理
对残缺、重复等异常数据进行清洗。
4.数据分析与建模
这个部分需要了解基本的统计分析方法、数据挖掘算法,了解不同统计方法适用的场景和适合的问题。
5.数据可视化和分析报告撰写
学习一款可视化工具,将数据通过可视化最直观的展现出来。
数据分析入门需要掌握的技能有:
1. SQL(数据库):
怎么从数据库取数据?怎么取到自己想要的特定的数据?等这些问题就是你首要考虑的问题,而这些问题都是通过SQL解决的,所以SQL是数据分析的最基础的技能。
2. excel
分析师更多的时候是在分析数据,分析数据时需要把数据放到一个文件里,就是excel。
熟练excel常用公式,学会做数据透视表,什么数据画什么图等。
3.Python或者R的基础:
必备项,也是加分项,在数据挖掘方向是必备项,语言相比较工具更加灵活也更加实用。
4.学习一个可视化工具
如果你想往更高层次发展,上面的东西顶多只占20%,剩下的80%则是业务理解能力,目标拆解能力,根据数据需求更多新技能的学习能力。
⑦ 数据分析有哪些相关的培训课程
据分析师的课程包括两个层面的内容,只有把数据分析师的这些课程都学会并且运用,你就可以成为一名顶级的大数据分析师。
一、课程层面
第一级别:数据分析课程内容主要是从理论-实操-案例应用步步进阶,能让学员充分掌握概率论和统计理论基础,能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件,有良好的商业理解能力,能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析,并得出逻辑清晰的业务报告。
第二级别:在第一级别的基础上,第二级别包括建模分析师与大数据分析师,即为企业决策提供及时有效、易实现、可信赖的数据支持。建模分析师,指在ZF、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。本课程针对数据挖掘整套流程,以金融、电信、电商和零售业为案例背景深入讲授数据挖掘的主要算法。并将SAS Enterprise Miner、SPSS Moderler、SAS编程和SQL进行有效的结合,让学员胜任全方位的数据挖掘运用场景。大数据分析师,本课程以大数据分析为目标,从数据分析基础、JAVA语言入门和linux操作系统入门知识学起,系统介绍Hadoop、HDFS、MapRece和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境,详细演示hadoop三种模式的安装配置,以案例的形式,重点讲解基于mahout项目的大数据分析之聚类、分类以及主题推荐。通过演示实际的大数据分析案例,使学员能在较短的时间内理解大数据分析的真实价值,掌握如何使用hadoop架构应用于大数据分析过程,使学员能有一个快速提升成为兼有理论和实战的大数据分析师,从而更好地适应当前互联网经济背景下对大数据分析师需求的旺盛的就业形势。
二、数据分析师的知识结构
⑧ 想从事数据分析的工作,要学习哪个课程呢
大数据分析师需要具备三方面基础知识,分别是数学、统计学和计算机,所以在本科阶段选择这三个专业未来都可以从事数据分析岗位
大数据在近些年来得到了广泛的重视,伴随着物联网和云计算的发展,大数据更是被给予了更多的发展空间,而大数据之所以广受关注,其中一个重要的原因就是大数据开辟出了新的价值领域,这个价值领域的核心就是数据价值化。由于数据会源源不断,而且数据量会越来越大,所以未来大数据领域将创造出巨大的价值,因此也可以说,在未来的物联网、智能化时代,谁掌握了数据,谁就掌握了生产材料。
对于企业来说,要想借助于大数据发展,必须要做好三件事,其一是积极完成数据的采集;其二是具备数据价值化能力;其三是具备应用能力,这三件事分别涉及到物联网、数据分析和人工智能。物联网完成数据采集,数据分析完成数据价值化,而人工智能则完成数据应用(决策),所以作为数据价值化的核心步骤,数据分析未来具有巨大的发展空间,数据分析的岗位附加值也将得到逐渐的提升。
以上的回答希望对你有所帮助
⑨ 数据分析师需要学习什么课程
数据分析师需要学习很多的知识,这是毋庸置疑的,但是对数据分析师需要学习的课程不是很了解,一般来说,数据分析师需要学习很多的知识。对于数据分析师所要学习的课程来说需要分为技术学习、统计理论、表达能力三个层面进行学习,这些层面是数据分析的大体内容,只有对这技能进行持续的学习,理解的越透彻,那么对于数据的分析潜力就越大。下面就给大家详细解释一下各个层面需要学习的内容。
首先给大家说明一下数据分析的技术学习,而技术学习有几个层面的内容要学习。首先,我们需要对数据库或者其他渠道中获得数据。很多人对于数据获取方面还是要靠很多人,在现在对于数据的获取只能靠自己了,对于数据的获取是需要sql工具,而sql工具就是为了统计取数而生的工具,而sql工具一般是解决中型数据,Excel可以应对小型数据的分析。当然,还需要学习r语言、Python、spss等数据,这样才能够提供数据的挖掘能力。当然还需要学习数据库的内容,将数据纳入数据库的本领也需要掌握,学好了这些才能够做好数据分析。
然后给大家说一下关于统计的内容,统计学是数据分析中至关重要的课程,不管是在业务方面发展还是在技术方面发展都需要重视数据分析工作,大家在学习统计方面知识的时候一定要学会里面的数据分析思维框架,这样才能够对日后的数据分析工作有很好的帮助。
最后说一下表达能力,而表达能力也是一项重要的能力,如果你肚子里有很多东西,但是表达不出来,也是不算是一个优秀的数据分析师,拥有一个好的表达能力至关重要,在分析数据以后需要给客户阐述数据分析的结果,不但有很强的语言表达能力,还要会制作ppt,在讲述和制作ppt的时候需要有严密的逻辑,这样才有说服力,在做ppt的时候还需要对语言进行组织,力争做到图文并茂,这样才能够让人信服你的数据分析结果。
以上的内容就是小编为大家解答的数据分析师需要学习的内容了,如果大家想走进数据分析这一行业的时候一定提前了解好这些内容,这样有利于自己设计学习计划,从而高效的学习知识。最后感谢大家的阅读。
⑩ 数据分析师需要学习什么
大家都知道,现在有很多人想成为数据分析师,数据分析师需要学习很多的知识,这是毋庸置疑的,但是对数据分析师需要学习的课程不是很了解,一般来说,数据分析师需要学习很多的知识。对于数据分析师所要学习的课程来说需要分为技术学习、统计理论、表达能力三个层面进行学习,这些层面是数据分析的大体内容,在这篇文章中我们就从这三个层面进行分析,并且讲解每个层面需要学习的技能。
数据分析的技术学习涉及到了很多的工作内容。首先,我们需要对数据库或者其他渠道中获得数据。很多人对于数据获取方面还是要靠很多人,在现在对于数据的获取只能靠自己了,对于数据的获取是需要sql工具,而sql工具就是为了统计取数而生的工具,而sql工具一般是解决中型数据,Excel可以应对小型数据的分析。当然,还需要学习r语言、Python、spss等数据,这样才能够提供数据的挖掘能力。当然还需要学习数据库的内容,将数据纳入数据库的本领也需要掌握,学好了这些才能够做好数据分析。所以说,我们一定要重视起来对数据分析工具的使用。
而统计也是数据分析中最重要的工作,统计学是数据分析中至关重要的课程,不管是在业务方面发展还是在技术方面发展都需要重视数据分析工作,大家在学习统计方面知识的时候一定要学会里面的数据分析思维框架,这样才能够对日后的数据分析工作有很好的帮助。
最后我们说一下表达能力,其实不管表达能力在哪个工作中都是一个重要的技能,如果你肚子里有很多东西,但是表达不出来,也是不算是一个优秀的数据分析师,所以说,一个数据分析师一定要做到胸有成竹,这样就能够让别人轻松的理解你的想法。拥有一个好的表达能力至关重要,在分析数据以后需要给客户阐述数据分析的结果,不但有很强的语言表达能力,还要会制作ppt,在讲述和制作ppt的时候需要有严密的逻辑,这样才有说服力,在做ppt的时候还需要对语言进行组织,力争做到图文并茂,这样才能够让人信服你的数据分析结果。
关于数据分析师需要学习的内容我们就给大家介绍到这里了,如果大家想走进数据分析这一行业的时候一定提前了解好这些内容,这样有利于自己设计学习计划,从而高效的学习知识。当然,大家要想了解更多有关数据分析的相关情况,请持续关注我们吧。