商业数据分析特训班视频教程

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所属分类:编程 | 建站 | 开发 更新日期:2019-12-24

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简介: 第一周:重点讲授 Excel 数据分析高级功能 课程引导:观察数据可视化面板完成分析报告 在这个破冰项目中。你需要选择一个感兴趣的数据报表,并给出三个洞……

资源介绍

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第一周:重点讲授 Excel 数据分析高级功能

课程引导:观察数据可视化面板完成分析报告 在这个破冰项目中。你需要选择一个感兴趣的数据报表,并给出三个洞察和⻅解。

我们向你提供了三个 Excel 数据表单及可视化图表

学习使用 Excel 来做数据分析,筛选和排序、操作文本和数据的公式、拆分与合并列、聚合函数、条件函数、数据透视表和基础的可视化功能。

第二周:重点讲授 python 基础

计算机网络及 python 基础

你将学习 python 编程基础,包括:Python 语言基础,python 程序流程控制,python基础数据结构,网络基础,简单爬虫等内容。 

第三周:重点学习基础统计及商业分析 

你将学习描述统计学的基本知识,包括:不同的数据类型,集中趋势和离散程度 的测量方法,如何用数学符号表达,以及常用的可视化方法。(均值,方差,大数 定理,中心极限定理,假设检验,p-value 等)

并学会利用 python 的库进行描述分析和可视化 PythonNumpy,Pandas, Matplotlib 等工具库来做数据预览及数据可视化和描述数据分析。 

学习行业流行的商业分析问题解决框架,了解不同商业问题的分析方法,包括基础的预测性分析和非预测性分析,数据丰富和数据有限,数值问题、分类 问题、A/B 测试和用户群体划分等简介。

第四周:几种常用市场数据分析方法

市场策略综述、ROI 投资回报分析、消费者行为预测、市场营销组合模型 多市场营销推干渠道分析

市场分析:市场划分方法、目标和定位

市场策略综述 II、市场划分方法和目标客户、市场推干和产品定位

学习线性回归模型以及背后的数学原理,并用 Excel 和 Python 构建回归模型, 并解读模型的有效性。二分类,假设检验,拟合、过拟合与模型选择:举例介绍 Overfitting 拟合的力道,正则化与交叉验证

第五周:重点讲述客户体验和定价方法 主要学习用户体验详解,客户留存及流失预测分析,归因模型和 NPS,定价基础 及实例,商业拓展及销售详解,在线及线下促成引导性销售(leadgeneration), 销售预测及销售队伍对⻬。

学习机器学习分类和聚类模型,并用 Python 构建模型,并解读模型的有效性。

第六周:电商数据分析方法 电商分析主要指标、在线市场分析全周期详解、如何利用打造客户画像及生命周 期分析

客户转化率相关要素,RFM 模型分析与客户细分。 学习逻辑回归模型以及背后的数学原理,并用 Excel 和 Python 构建回归模型, 并解读模型的有效性。求逻辑回归参数,梯度下降法牛顿法等

第七周:供应链数据分析及预测商业决策带来的增⻓ 如何构建完备的供应链体系,仓储优化,供需预测。 

你将应用所学的商业分析模型,预测向新顾客发布产品信息后带来的收益增⻓, 从而帮助管理层做出正确决策。你将使用 Excel/python 来搭建简单模型支持你的分析。

第八周:学习基本的 SQL 功能

学习 SQL 的基本筛选方法,包括LIMIT,ORDERBY,WHERE,LIKE,IN,OR,以 及跨表 JOIN 查询的多种方法。

学习 SQL 聚合函数功能

学习 SQL 子查询和建临时表格

第九周:重点讲述游戏产业数据分析和 A/BTesting 游戏产业综述、基本概率和决策统计基础、主要 KPI 和指标

A/BTesting 实验设计及原则详解、随机设计实验、配对设计实验、测试数据分析及解释详解

第十周:基于零售数据挖掘业务特征 

你将作为一名商业分析师对一家食品零售商的数据进行分析。尝试从业务中的各 个角度入手进行分析,比如顾客、供应商、产品、雇员,构建一个该角度相关信息的数据报告。 

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发布者:xhxiong联系方式:QQ:2194569109发布于 2019-12-24
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