CDA 数据策略分析Level 培训
1 数据库SQL
1-1数据库基本概念
1-2DDL数据定义语言
1-3DML数据操作语言
1-4单表查询
1-5多表查询
1-6Python连接SQL
2 Python编程基础,Numpy
2-1Python标准数据类型
2-2控制流语句
2-3自定义函数
2-4异常和错误
2-5类与面向对象编程
2-6Numpy数组操作
3 数学与统计学基础
3-1线性代数
3-2微积分
3-3描述性统计
3-4参数估计
3-5假设检验
3-6相关分析
3-7卡方分析
3-8一元线性回归理论推导
3-9多元线性回归理论推导
4章数据策略分析
4-1数据库MySQL实战应用
4-2Python连接SQL数据库
4-3零售电商多表分析案例
4-4分析基础-数据分析的概念、过程、能力
4-5统计分析可视化
4-6企业经营分析-指标体系
5章数据策略分析
5-1用Python做数据分析,必会的库Pandas
5-2用Pandas做数据清洗与数据探索
5-3Python数据可视化库(Matplotlib,Seaborn)
5-4教育行业分析-学校学科教育可视化案例
5-5统计分析(相关分析,方差分析)
5-6线性回归(建立模型和模型检验)
5-7识别分析-用户支出影响因素分析案例
6章数据策略分析
6-1逻辑回归(模型的建立与估计,模型评估)
6-2分类与回归的结合
6-3信息压缩-主成分分析与因子分析(数据降维)
6-4用户流失分析-员工流失预警案例
6-5因子分析-城市发展水平综合分析
6-6客群分析-标签体系与与用户画像
6-7AB test-应用广泛的对比分析方法
6-8应用用户画像-美国某企业用户画像实战案例
7章数据策略分析
7-1时间序列分析(ARIMA算法)
7-2带滞后项的线性回归
7-3销售额预测-线上平台销售额预测实战案例
7-4数据采集处理方法(数据采集,数据录入,数据预处理)
7-5数据管理(数据分类,数据建模,数据仓库和ETL)
7-6产品目标人群分析-市场数据的应用案例
8章数据策略分析
8-1层次聚类
8-2Kmeans聚类
8-3聚类分析评价方法-决策树应用
8-4用户分群-零售行业运营案例
8-5数字化工作方法
8-6运筹优化方法(线性规划与二次优化,基于业务流程的优化)
8-7数字化运营综合案例-某机构营销响应概率预测与风险预测案例
9章数据策略分析
9-1数据接入(接入策略,调度工具,实时数据接入方法)(附加内容)
9-2大数据平台技术架构与应用(分布式存储与计算,支持数据分析,大数据架构)(附加内容)
9-3数据挖掘导论
9-4KNN
9-5贝叶斯
9-6SVM