1.課程簡介

根據嚴謹的業務數據分析教學大綱，從數據庫管理，統計理論方法，數據分析主要軟件應用，數據挖掘算法模型，一整套數據分析流程技術進行系統講解。從金融、電商、零售、互聯網、醫藥、保險、房地產等行業需求出發，結合在工作中實際遇到的數據分析案例，讓學員全面掌握商業數據分析的能力。

2.教學目標

熟練掌握Excel、SPSS數據分析，Power BI、tableau商業智能，掌握統計學理論知識，精通聚類、回歸、因子分析等算法，熟練掌握數據清洗，可以完成缺失值填補、異常值處理等，掌握MySQL數據庫基本操作，精通數據可視化，例如箱線圖、動態圖等，學會簡單的Python網絡數據爬取，了解各類數據挖掘算法，掌握數據分析在各行業的應用場景，分工完成大型項目，可以獨立完成數據建模，數據報告撰寫。

3.適合人群

無論你是想成為一名全職開發人員，還是在從事運營或業務崗位，數據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，并教你使用相關數據分析工具。

4.授課內容

章節1：Excel數據處理

章節2：基于Excel的SmartBI開發（選修）

章節3：Power BI學習

章節4：數據存儲之MySQL

章節5：Python數據科學

章節6：自然語言處理（選修）

章節7：R數據分析（選修）

章節8：統計學基礎

章節9：R語言數據挖掘（選修）

章節10：echarts（選修）

章節11：可視化開發框架-D3（選修）

章節12：SPSS modeler數據挖掘

章節13：數據采集和處理-爬蟲

章節14：數據采集和處理Kettle

章節15：數據采集處理Informatica

章節16：大數據離線分析平臺（選修）

章節17：大數據數據倉庫-Hive（選修）

章節18：商業智能與可視化-Tableau

章節19：商業智能與可視化- Matplotlib

章節20：商業智能與可視化- Pyecharts

章節21：機器學習（選修）

5.項目實戰

項目一：某新零售品牌綜合運營分析。分析該零售品牌營業額下滑的重要原因，學會如何整理規范的數據報告。

項目二：某商超產品關聯分析。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?微貸款?融?控模型設計。應?指標、權重、決策樹模型，建?評分卡預測新貸款所屬放款類型，根據借貸客戶實際違約情況，對模型深入優化。

項目五：某房產連鎖品牌數據爬取。應? python爬取房產連鎖品牌的官網，獲取多個數據，利用機器學習模型預測房價。

項目六：某餐飲?碑網站數據爬取。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?這些數據來做餐廳選址參考。

項目七：某房產連鎖品牌數據可視化。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據進?可視化展現。

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及其分布情況，結合 Matplotlib 進?可視化展?，并對詞進?“情感分析”。