苏州暑假学习数据分析推荐报名哪家机构名单榜首一览
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2、具备一定的信息收集、分析、综合应用能力；
3、熟悉人力资源各大模块，遇到问题时能够准确做出专业判断和决策京东：用户运营1、4年及以上用户增长或TO C互联网平台产品运营经验，本科及以上学历;
2、有相对成熟的用户增长思维，善于数据研究分析，有具体项目落地经验
3、和各部门横向沟通，以项目制形式推动产品升级迭代和用户增长项目落地作业邦：招聘顾问1、有1年以上大型互联网/IT领域OR猎头人才招聘经验
2、对数据敏感,能进行简单的数据分析
3、定期整理招聘数据，进行汇报携程：财务经理1、3年以上支付公司备付金管理相关从业经历
2、有企业头寸管理和司库管理经验
3、有较强的数据分析能力，思维活跃，细致认真,责任心强人才缺口大2020年大数据行业人才需求规模高达210万，2025年前仍将保持30%-40%的增速，未来的需求总量在2000万人左右跨领域发展不受限几乎所有的行业都会应用到数据，BI商业数据分析师可以在各个领域就业职业寿命长几乎所有的行业都会应用到数据，BI商业数据分析师可以在各个领域就业性别无歧视数据分析工作必须报以认真严谨的态度，女生的性格从事数据分析是非常适宜的薪资较高职友集数据：2020年数据分析师年平均工资超过16万元，远高于期的规模以上企业就业人员的年平均工资75229元 易学不限专业，基础差小白也能学，文科生、大专生均可学得会前沿推出时下热门的FineBI商业智能大屏可视化教程，贴近企业用人需求全科班（学习周期：6周，5课时/天），业余班（学习周期：3个月）物美6周从小白成长为企业急需的BI商业可视化分析师，性价比超高就业入学即签订推荐就业协议，享受专业就业指导科学的人才培养体系助你晋升职场“薪”贵复合场景学习方式全方位辅助学习多阶段性职业规划未来由你掌控直播必修+录播辅修讲师精讲答疑企业实现虚拟仿真实训平台
业务驱动项目实战定期评测课程测试+阶段测试
结业考试+毕业答辩全程伴学N对1专属答辩群
日作业讲解点评资料闪卡工具书+电子小抄书
项目手册+面试集锦面试模拟直击面试重难点
专项突击式训练基础课程
| 时间 | 课程 | 内容 |
|---|---|---|
| 第 1周 | 01-数据分析扫盲篇 | 数据分析入门 |
| 01.什么是数据分析 | ||
| 02.数据分析具体是做什么的 | ||
| 03.数据分析能产生什么价值 | ||
| 04.数据分析在当前市场的重要性 | ||
| 数据分析项目流程 | ||
| 01.定义问题 | ||
| 02.数据收集与评估 | ||
| 03.数据整理与清洗 | ||
| 04.数据探索与可视化 | ||
| 05.数据分析模型 | ||
| 案例01.移动通信商的客户分析——电信 | ||
| 案例02.零售信用卡获客预测——平安银行信用卡 | ||
| 02-BI商业数据分析软件安装教程 | 01.office2019软件及安装教程 | |
| 02.Power BI安装软件及安装教程 | ||
| 03.Tableau软件及安装教程 | ||
| 04.SPSS软件及安装教程 | ||
| 05.SPSS Modeler软件及安装教程 | ||
| 06.MySQL8.0软件及安装教程 | ||
| 第二周 | 01.数据清洗理论基础 | 01.【数据清洗】_数据清洗简介 |
| 02.【数据清洗】_数据标准化 | ||
| 03.【数据清洗】_数据仓库 | ||
| 02-利用BI工具进行数据清洗——Excel 工具篇 | 01.【数据清洗】_Excel数据清洗操作实例_分列 | |
| 02.【数据清洗】_Excel数据清洗操作实例_定位和填充 | ||
| 03.【数据清洗】_Excel数据清洗操作实例_Excel中的数据类型和数据格式 | ||
| 04.【数据清洗】_Excel数据清洗操作实例_Excel中的常用函数 | ||
| 05.【数据清洗】_Excel数据清洗操作实例_项目实战 | ||
| 第三周 | 01.MySQL数据分析前传 | 01.开篇+MySQL安装配置+MySQL简介+MySQL库管理 |
| 02.MySQL数据类型+MySQL建表及约束+可视化工具初步 | ||
| 03.MySQL DML语句详解 |
1、数据理解：5W2H分析法、一维表二维表、行列操作
2、数据处理：数据清洗基础及相关操作
3、数据建模分析：业务知识一站通、对比及多维度分析法（穿插业务）
4、数据可视化：基本图表使用、项目数据看板制作
5、该项目利用Excel，Excel BI+Power BI 贯穿教学全程实现
1、基于Tableau的营销主题分析如何衡量媒体的营销价值
2、电商数据货品分析项目实战（波士顿矩阵分析、四象限分析法）
3、基于Tableau的保公司索赔情况分析
4、高校整体资源情况分析
5、零售行业数据分析
1、SQL统计分析函数、SQL关联多表查询
2、SQL自定义函数与视图
3、分析类型：描述分析，诊断分析
4、分析方法：漏斗分析，用户路径分析
5、RFM用户价值分析，活跃/存留分析
6、帕累托分析，假设验证分析
本案例通过一个医院的真实脱敏数据利用 FineBI(帆软BI)+FineReport 结合进行大屏可视化数据分析报 表展示，具体如下：
1、提供多维分析引擎，操作简便，交互性友好，并支持WEB页面上的拖拉拽操作的BI设计和展示工具。
2、具备内建周期的环比、同比、期间指定的功能。
3、提供丰富的统计图类型和样式，类型包括：柱状图、饼图、折线图、面积图、条形图、雷达图、散点图、走势 图、仪表盘、汽泡图等等;丰富的统计图类型和样式可以让用户定义出各种美观的报表和驾驶舱。
从业务到技术再到可视化分析报告一站式解决方案
对于零售或者电商企业而言，决策者对市场的预判对企业的发展起到关键性的作用。《孙子兵法》有云： “知己知彼，百战不殆”。在企业进入或者开展营销活动之前对市场进行分析，有助于决策者根据市场环境 进行有效决策，从而避免决策失误。数据分析师、店长或者运营人员需要提供给企业决策者对应的分析报 告，在提供报告前需要讲数据进行分析建模
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