廈門大數(shù)據(jù)分析培訓哪個機構好
廈門大數(shù)據(jù)分析培訓哪個機構好
廈門大數(shù)據(jù)分析培訓哪個機構好?廈門大數(shù)據(jù)分析培訓就選大數(shù)匠教育,大數(shù)匠教育無論是師資、班級、價格、服務等,口碑都是相當?shù)暮茫钍軓V大學員的青睞。下面為大家介紹一下廈門大數(shù)匠教育大數(shù)據(jù)分析培訓課程,希望能幫助到學員找到滿意的班級課程。
大數(shù)據(jù)分析課程簡介
根據(jù)嚴謹?shù)臉I(yè)務數(shù)據(jù)分析教學大綱,從數(shù)據(jù)庫管理,統(tǒng)計理論方法,數(shù)據(jù)分析主要軟件應用,數(shù)據(jù)挖掘算法模型,一整套數(shù)據(jù)分析流程技術進行系統(tǒng)講解。從金融、電商、零售、互聯(lián)網、醫(yī)藥、保險、房地產等行業(yè)需求出發(fā),結合在工作中實際遇到的數(shù)據(jù)分析案例,讓學員全面掌握商業(yè)數(shù)據(jù)分析的能力。
教學目標
熟練掌握Excel、SPSS數(shù)據(jù)分析,Power BI、tableau商業(yè)智能,掌握統(tǒng)計學理論知識,精通聚類、回歸、因子分析等算法,熟練掌握數(shù)據(jù)清洗,可以完成缺失值填補、異常值處理等,掌握MySQL數(shù)據(jù)庫基本操作,精通數(shù)據(jù)可視化,例如箱線圖、動態(tài)圖等,學會簡單的Python網絡數(shù)據(jù)爬取,了解各類數(shù)據(jù)挖掘算法,掌握數(shù)據(jù)分析在各行業(yè)的應用場景,分工完成大型項目,可以獨立完成數(shù)據(jù)建模,數(shù)據(jù)報告撰寫。
適合人群
無論你是想成為一名全職開發(fā)人員,還是在從事運營或業(yè)務崗位,數(shù)據(jù)分析都是你所需要的關鍵技能。任何沒有背景或只有基礎知識的人都非常適合這門課程,因為我們將從最基本的Excel高級技能開始,并教你使用相關數(shù)據(jù)分析工具。
課程內容
章節(jié)1:Excel數(shù)據(jù)處理
章節(jié)2:基于Excel的SmartBI開發(fā)(選修)
章節(jié)3:Power BI學習
章節(jié)4:數(shù)據(jù)存儲之MySQL
章節(jié)5:Python數(shù)據(jù)科學
章節(jié)6:自然語言處理(選修)
章節(jié)7:R數(shù)據(jù)分析(選修)
章節(jié)8:統(tǒng)計學基礎
章節(jié)9:R語言數(shù)據(jù)挖掘(選修)
章節(jié)10:echarts(選修)
章節(jié)11:可視化開發(fā)框架-D3(選修)
章節(jié)12:SPSS modeler數(shù)據(jù)挖掘
章節(jié)13:數(shù)據(jù)采集和處理-爬蟲
章節(jié)14:數(shù)據(jù)采集和處理Kettle
章節(jié)15:數(shù)據(jù)采集處理Informatica
章節(jié)16:大數(shù)據(jù)離線分析平臺(選修)
章節(jié)17:大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫-Hive(選修)
章節(jié)18:商業(yè)智能與可視化-Tableau
章節(jié)19:商業(yè)智能與可視化- Matplotlib
章節(jié)20:商業(yè)智能與可視化- Pyecharts
章節(jié)21:機器學習(選修)
項目實踐
項目一:某新零售品牌綜合運營分析。分析該零售品牌營業(yè)額下滑的重要原因,學會如何整理規(guī)范的數(shù)據(jù)報告。
項目二:某商超產品關聯(lián)分析。應用定制表、假設檢驗、購物車分析法、維恩圖等技能,分析商品是否可以組合營銷。
項目三:電信客戶流失分析。應??元logistic回歸模型,建模預測流失?戶特征畫像,以便建?流失預警模型。
項目四:某?微?融?控模型設計。應?指標、權重、決策樹模型,建?評分卡預測新所屬放款類型,根據(jù)借貸客戶實際違約情況,對模型深入優(yōu)化。
項目五:某房產連鎖品牌數(shù)據(jù)爬取。應? python爬取房產連鎖品牌的官網,獲取多個數(shù)據(jù),利用機器學習模型預測房價。
項目六:某餐飲?碑網站數(shù)據(jù)爬取。應? python 爬?到該餐飲?碑網站中,獲取指定品類的商家信息等關鍵信息,并利?這些數(shù)據(jù)來做餐廳選址參考。
項目七:某房產連鎖品牌數(shù)據(jù)可視化。綜合應? python 各種繪圖功能,結合條形圖、餅圖、詞云圖、熱?圖、地圖等,對該房產連鎖品牌的數(shù)據(jù)進?可視化展現(xiàn)。
項目八:某餐飲公眾號運營分析。獲取該公眾號的所有?章標題,通過描述性分析觀察每個詞的頻數(shù)及其分布情況,結合 Matplotlib 進?可視化展?,并對詞進?“情感分析”。項目一:某新零售品牌綜合運營分析。分析該零售品牌營業(yè)額下滑的重要原因,學會如何整理規(guī)范的數(shù)據(jù)報告。
項目二:某商超產品關聯(lián)分析。應用定制表、假設檢驗、購物車分析法、維恩圖等技能,分析商品是否可以組合營銷。
項目三:電信客戶流失分析。應??元logistic回歸模型,建模預測流失?戶特征畫像,以便建?流失預警模型。
項目四:某?微?融?控模型設計。應?指標、權重、決策樹模型,建?評分卡預測新所屬放款類型,根據(jù)借貸客戶實際違約情況,對模型深入優(yōu)化。
項目五:某房產連鎖品牌數(shù)據(jù)爬取。應? python爬取房產連鎖品牌的官網,獲取多個數(shù)據(jù),利用機器學習模型預測房價。
項目六:某餐飲?碑網站數(shù)據(jù)爬取。應? python 爬?到該餐飲?碑網站中,獲取指定品類的商家信息等關鍵信息,并利?這些數(shù)據(jù)來做餐廳選址參考。
項目七:某房產連鎖品牌數(shù)據(jù)可視化。綜合應? python 各種繪圖功能,結合條形圖、餅圖、詞云圖、熱?圖、地圖等,對該房產連鎖品牌的數(shù)據(jù)進?可視化展現(xiàn)。
項目八:某餐飲公眾號運營分析。獲取該公眾號的所有?章標題,通過描述性分析觀察每個詞的頻數(shù)及其分布情況,結合 Matplotlib 進?可視化展?,并對詞進?“情感分析”。
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