武漢博為峰17年培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，武漢大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班內(nèi)容：據(jù)分析入門(mén)——數(shù)據(jù)分析的【道】與【術(shù)】、數(shù)據(jù)分析入門(mén)——邏輯為先——XMIND、數(shù)據(jù)分析入門(mén)——專(zhuān)業(yè)展現(xiàn)——PPT、數(shù)據(jù)分析工具安裝與環(huán)璄配置等等
大數(shù)據(jù)分析是指對(duì)規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)可以概括為5個(gè)V， 數(shù)據(jù)量大(Volume)、速度快(Velocity)、類(lèi)型多(Variety)、價(jià)值（Value）、真實(shí)性（Veracity）
大數(shù)據(jù)作為時(shí)下最火熱的IT行業(yè)的詞匯，隨之而來(lái)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭(zhēng)相追捧的利潤(rùn)焦點(diǎn)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)分析也應(yīng)運(yùn)而生。
1、數(shù)據(jù)分析入門(mén)
2、數(shù)據(jù)分析的意義
3、數(shù)據(jù)分析的流程控制
4、數(shù)據(jù)分析的思路與方法
數(shù)據(jù)分析入門(mén)——邏輯為先——XMIND
1、xmind簡(jiǎn)介與基本使用
2、學(xué)習(xí)方法課堂案例
3、滴答拼車(chē)實(shí)戰(zhàn)演練
4、其他思維導(dǎo)圖介紹
數(shù)據(jù)分析入門(mén)——專(zhuān)業(yè)展現(xiàn)——PPT
1、專(zhuān)業(yè)展現(xiàn)——PPT
2、基本簡(jiǎn)介
3、幾個(gè)不得不說(shuō)的真相
4、經(jīng)驗(yàn)分享
5、實(shí)戰(zhàn)動(dòng)畫(huà)
數(shù)據(jù)分析工具安裝與環(huán)璄配置
1、Excel工具的安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試
2、Power BI工具的安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試
3、Tableau工具的安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試
4、MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試
5、SPSS數(shù)據(jù)挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試
6、SAS數(shù)據(jù)挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試
7、Python開(kāi)發(fā)工具的安裝、配置與開(kāi)發(fā)環(huán)璄測(cè)試
Linux基礎(chǔ)應(yīng)用之大數(shù)據(jù)必知必會(huì)
1、虛擬機(jī)的安裝配置
2、虛擬機(jī)網(wǎng)絡(luò)配置
3、安裝Linux
4、利用SSH連結(jié)Linux
5、Linux基礎(chǔ)命令
6、Linux系統(tǒng)管理
數(shù)據(jù)分析的Python語(yǔ)言基礎(chǔ)
1、python課程的目的
2、使用JupyterLab
3、python數(shù)據(jù)類(lèi)型
4、元組、列表、字典
5、python分支結(jié)構(gòu)
6、python字符串處理+隨機(jī)函數(shù)
7、pthon循環(huán)結(jié)構(gòu)
8、python面向過(guò)程函數(shù)操作
9、python面向?qū)ο?/p>
數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目流程
問(wèn)題界定
問(wèn)題拆分
指標(biāo)確定
數(shù)據(jù)收集
報(bào)告方案
趨勢(shì)預(yù)測(cè)
數(shù)據(jù)分析
趨勢(shì)預(yù)測(cè)
報(bào)告方案
問(wèn)題的定義
邊界：明確問(wèn)題的邊界
邏輯：確定業(yè)務(wù)的關(guān)鍵指標(biāo)和邏輯
定性分析與定量分析
分析問(wèn)題的模型 基于經(jīng)典的模型-1：5W2H、SWORT、4P管理模型、CATWOE、STAR原則、波士頓5力模型
基于業(yè)務(wù)的模型-2：用戶(hù)畫(huà)像、銷(xiāo)售影響因素、市場(chǎng)變化因素、AARRR流量模型、金定塔思考方法
數(shù)據(jù)清洗與處理
數(shù)據(jù)科學(xué)過(guò)程
數(shù)據(jù)清洗定義
數(shù)據(jù)清洗任務(wù)
數(shù)據(jù)清洗流程
數(shù)據(jù)清洗環(huán)境
數(shù)據(jù)清洗實(shí)例說(shuō)明
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
數(shù)據(jù)格式與編碼
數(shù)據(jù)清洗常用工具
數(shù)據(jù)清洗基本技術(shù)方法
數(shù)據(jù)抽取
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與加載
內(nèi)部數(shù)據(jù)的獲取
產(chǎn)品數(shù)據(jù)
用戶(hù)數(shù)據(jù)
行為數(shù)據(jù)
訂單數(shù)據(jù)
外部公開(kāi)數(shù)據(jù)
開(kāi)放網(wǎng)站
政務(wù)公開(kāi)數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽
數(shù)據(jù)交易平臺(tái)
行業(yè)報(bào)告
指數(shù)平臺(tái)
Web網(wǎng)站數(shù)據(jù)抓取
財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)抓取
投資數(shù)據(jù)抓取
房產(chǎn)數(shù)據(jù)抓取
輿情數(shù)據(jù)抓取
娛樂(lè)數(shù)據(jù)抓取
新媒體數(shù)據(jù)抓取
實(shí)戰(zhàn)-1：51job招聘網(wǎng)站數(shù)據(jù)抓取與清洗
實(shí)戰(zhàn)-2：鏈家網(wǎng)數(shù)據(jù)的抓取與數(shù)據(jù)清洗
SQL基礎(chǔ)操作
建庫(kù)
建表
建約束
創(chuàng)建索引
添加、刪除、修改數(shù)據(jù)
利用SQL完成數(shù)據(jù)的預(yù)處理
缺失值處理：對(duì)缺失數(shù)據(jù)行進(jìn)行刪除或填充
重復(fù)值處理：重復(fù)值的判斷與刪除
異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數(shù)據(jù)
利用SQL進(jìn)行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢(xún)
利用SQL進(jìn)行簡(jiǎn)單的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢(xún)
利用SQL完成復(fù)雜條件查詢(xún)
利用多表關(guān)聯(lián)完成復(fù)雜業(yè)務(wù)查詢(xún)
利用嵌套子查詢(xún)完成復(fù)雜業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析
高級(jí)SQL分析
聚合、分組、排序
函數(shù)
行列切換
視圖與存儲(chǔ)過(guò)程
業(yè)務(wù)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表關(guān)聯(lián)查詢(xún)及查詢(xún)
結(jié)果縱向融合
?常業(yè)務(wù)需求數(shù)據(jù)寬表構(gòu)建
應(yīng)??查詢(xún)處理復(fù)雜業(yè)務(wù)
數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)
基本統(tǒng)計(jì)量-1：均值、中位數(shù)、眾數(shù)、異常值 .......
概率論基礎(chǔ)-2：獨(dú)立事件、條件概率、全概率公式、貝葉斯定律 ......
數(shù)據(jù)分布-3：幾何分布、正態(tài)分布、二項(xiàng)分布、泊松分布.....
統(tǒng)計(jì)抽樣
置信區(qū)間
假設(shè)檢驗(yàn)
數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
極限的計(jì)算和連續(xù)函數(shù)的性質(zhì)
導(dǎo)數(shù)/微分的概念和運(yùn)算法則
積分的概念和運(yùn)算法則
冪級(jí)數(shù)、泰勒級(jí)數(shù)、傅里葉級(jí)數(shù)、傅里葉變換
向量的概念和運(yùn)算
矩陣的轉(zhuǎn)置、乘法、逆矩陣、正交矩陣、SVD奇異值分解、特征值
行列式的計(jì)算和性質(zhì)
凸優(yōu)化
基于Numpy庫(kù)的Python數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)算
創(chuàng)建數(shù)組
切片索引
數(shù)組操作
字符串函數(shù)
數(shù)學(xué)函數(shù)
統(tǒng)計(jì)函數(shù)
......
案例-1：Numpy在金融領(lǐng)域中的分析應(yīng)用
案例-2：基于Numpy的股價(jià)統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用
基于Pandas庫(kù)的Python數(shù)據(jù)處理與分析
利用Pandas重成數(shù)據(jù)表
利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)查看
Pandas數(shù)據(jù)清洗
基于Pandas的數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)表合并、數(shù)據(jù)表拆分與排序
利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)提取
Pandas數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
......
案例-1：抖音用戶(hù)行為分析
案例-2：淘寶天貓樂(lè)高的全國(guó)銷(xiāo)售情況分析
利用Matplotlib/Seaborn/pyechart進(jìn)行Python數(shù)據(jù)可視化
直方圖：探索變量的分布規(guī)律
條形圖：展示數(shù)值變量的集中趨勢(shì)
散點(diǎn)圖：表示整體數(shù)據(jù)的分布規(guī)律
箱線(xiàn)圖：表示數(shù)據(jù)分散性，極值，中位數(shù)
提琴圖：分位數(shù)的位置及數(shù)據(jù)密度
回歸圖：尋找數(shù)據(jù)之間的線(xiàn)性關(guān)系
熱力圖：表未數(shù)值的大小或者相關(guān)性的高低
案例-1：抖音用戶(hù)行為可視化分析
案例-2：淘寶天貓樂(lè)高的全國(guó)銷(xiāo)售情況可視化分析
實(shí)戰(zhàn)-1：基于Python實(shí)現(xiàn)的鏈家網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析
實(shí)戰(zhàn)-2：基于Python實(shí)現(xiàn)的51JOB簡(jiǎn)歷分析
HIVE大數(shù)據(jù)查詢(xún)平臺(tái)搭建 大數(shù)據(jù)概述
?數(shù)據(jù)集群 Hadoop 架構(gòu)
Hive開(kāi)發(fā)環(huán)璄搭建
HIVE與MySQL進(jìn)行數(shù)據(jù)交換
從MySQL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive
從Hive導(dǎo)出數(shù)據(jù)到MySQL
HQL 海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求查詢(xún)
Hive數(shù)倉(cāng)
HQL 數(shù)據(jù)查詢(xún)基礎(chǔ)語(yǔ)法
HQL 海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求查詢(xún)
從MySQL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive
從Hive導(dǎo)出數(shù)據(jù)到MySQL
HQL 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析
分區(qū)表
分桶表
關(guān)聯(lián)表
數(shù)據(jù)查詢(xún)
HQL 海量數(shù)據(jù)查詢(xún)優(yōu)化
常?內(nèi)置函數(shù)及開(kāi)窗函數(shù)
特殊類(lèi)型數(shù)組查詢(xún)?式
HQL 查詢(xún)語(yǔ)句優(yōu)化技巧
實(shí)戰(zhàn)-1：基于Hive的電商日志點(diǎn)擊流量分析案例
實(shí)戰(zhàn)-2：基于Hive的企業(yè)員工行為大數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)挖掘與分析算法
描述統(tǒng)計(jì)
相關(guān)分析
判別分析
方差分析
時(shí)間序列分析
主成分分析
信度分析
因子分析
回歸分析
對(duì)應(yīng)分析
列聯(lián)表分析
聚類(lèi)分析
數(shù)據(jù)挖掘工具——SPSS
課程規(guī)劃與簡(jiǎn)介
數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目生命周期
簡(jiǎn)單必備的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)
用Modeler試手挖掘流程
數(shù)據(jù)挖掘的知識(shí)類(lèi)型
商業(yè)分析基礎(chǔ)簡(jiǎn)介
回歸模型
決策樹(shù)模型
支持向量機(jī)
聚類(lèi)模型
關(guān)聯(lián)規(guī)則
數(shù)據(jù)挖掘工具——SAS SAS概述：SAS簡(jiǎn)介與教育版安裝
SAS概述：教育版基本使用
SAS編程基礎(chǔ)
SAS編程基礎(chǔ)7-循環(huán)
SAS數(shù)據(jù)集操作1-合并
SAS數(shù)據(jù)集操作2-排序與對(duì)比
SAS數(shù)據(jù)集操作3-查重與篩選
練習(xí)-斐波那契數(shù)列
練習(xí)-百元百雞問(wèn)題
實(shí)戰(zhàn)：證券業(yè)市場(chǎng)績(jī)效與市場(chǎng)結(jié)構(gòu)關(guān)系的實(shí)證分析
人工智能：實(shí)戰(zhàn)十大預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)算法
機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)
sk-learn機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)
十大預(yù)測(cè)算法原理與使用場(chǎng)景
算法調(diào)用、參數(shù)設(shè)置
特征選擇、特征工程
回歸預(yù)測(cè)模型實(shí)戰(zhàn)
分類(lèi)預(yù)測(cè)試模型實(shí)戰(zhàn)
聚類(lèi)模型實(shí)戰(zhàn)
集成學(xué)習(xí)
模型優(yōu)化
數(shù)據(jù)可視化的概念
數(shù)據(jù)可視化的意義
數(shù)據(jù)可視化的對(duì)比
數(shù)據(jù)可視化的分類(lèi)
數(shù)據(jù)可視化圖表舉例
數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用領(lǐng)域
數(shù)據(jù)可視化步驟
數(shù)據(jù)可視化工具梯度
圖標(biāo)呈現(xiàn)流程
數(shù)據(jù)報(bào)告撰寫(xiě)
商業(yè)智能與可視化分析實(shí)戰(zhàn)案例-2：BI電商數(shù)據(jù)客戶(hù)分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
案例-3：BI可視化關(guān)于公司運(yùn)營(yíng)情況的相關(guān)分析
案例-4：基于Tableau的客戶(hù)主題對(duì)客戶(hù)進(jìn)行合理分群
案例-5：基于Tableau實(shí)現(xiàn)的營(yíng)銷(xiāo)主題分析
案例-6：基于Tableau的保公司索賠情況分析
O2O電商平臺(tái)功能優(yōu)化效果評(píng)估以貨品分析為應(yīng)用場(chǎng)景，針對(duì)品類(lèi)銷(xiāo)售及商品銷(xiāo)售進(jìn)行分析、以流量分析為應(yīng)用場(chǎng)景，針對(duì)流量渠道及關(guān)鍵詞做有效分析
根據(jù)業(yè)務(wù)實(shí)際背景做輿情分析、將分析結(jié)果及建議制成報(bào)告進(jìn)行發(fā)布
五大商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)01：電商數(shù)據(jù)分析——分析方式之漏斗模型及數(shù)據(jù)量化
商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)02：電商用戶(hù)行為與營(yíng)銷(xiāo)模型實(shí)戰(zhàn)
商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)03：金融風(fēng)控模型的構(gòu)建與分析實(shí)戰(zhàn)
商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)04：展會(huì)電話(huà)邀約項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)
商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)05：零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析
資深教育專(zhuān)家
中科大計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)，工信部大數(shù)據(jù)專(zhuān)家評(píng)委，十年技術(shù)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，十年教學(xué)管理經(jīng)驗(yàn)，中國(guó)最早的一批在線(xiàn)教育踐行者。近些年專(zhuān)注于大數(shù)據(jù)、人工智能及區(qū)塊鏈等方面的研究與落地教學(xué)實(shí)踐工作。長(zhǎng)期與企業(yè)一線(xiàn)技術(shù)總監(jiān)、項(xiàng)目經(jīng)理，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)接觸合作進(jìn)行課程聯(lián)合研制，產(chǎn)品的落地實(shí)踐工作，對(duì)技術(shù)、架構(gòu)和教育與商業(yè)有極深的理解和敏銳洞察力。
博為峰，中國(guó)職業(yè)人才培訓(xùn)領(lǐng)域的先行者，隸屬于上海博為峰軟件技術(shù)股份有限公司（股票代碼：836392，2020年4月入選新三板創(chuàng)新層）。 公司總部位于上海，在北京、深圳、廣州、成都、南京、西安、武漢、杭州、重慶、濟(jì)南、合肥、蘇州、長(zhǎng)沙、南昌、石家莊、濟(jì)南、鄭州、昆山等地均設(shè)有分支服務(wù)機(jī)構(gòu)。十?dāng)?shù)年來(lái)，博為峰始終堅(jiān)守教學(xué)品質(zhì)，真誠(chéng)服務(wù)學(xué)員，發(fā)展至今，每年畢業(yè)學(xué)員10000+，就業(yè)率長(zhǎng)期保持在99%以上。博為峰已先后為7000多家國(guó)內(nèi)外 企業(yè)輸送軟件技術(shù)精英，未來(lái)還將根據(jù)產(chǎn)業(yè)變遷和技術(shù)革新開(kāi)設(shè)更多的緊缺人才實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目：幫助更多的應(yīng)屆畢業(yè)生和職場(chǎng)新人找到滿(mǎn)意工作，實(shí)現(xiàn)職業(yè)夢(mèng)想；幫助更多 的用人單位輕松招到可用之才，推動(dòng)企業(yè)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)進(jìn)步。孵化出國(guó)內(nèi)最 大的軟件測(cè)試品牌、社區(qū)-51testing，是中國(guó)軟件測(cè)試人才的搖籃。博為峰累計(jì)已畢業(yè)50000+學(xué)員，開(kāi)班上千期，就業(yè)率99%以上，學(xué)員入職7000多家企業(yè)，為1000+家企業(yè)提供服務(wù)，舉辦90場(chǎng)公益沙龍，出版16本叢書(shū)，發(fā)型電子雜志57期，網(wǎng)站注冊(cè)會(huì)員金百萬(wàn)。
