数据分析业务实战，0-100的系统成长 培训费5880元
电商培训 培训课程介绍
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畅享21大企业级项目实战！由3位在职数据科学家联合打造，项目均来源真实数据分析工作经历！
精讲真实业务场景+实战项目深度理解业务逻辑、构建分析能力
硬技能百分之40：掌握15+算法模型、构建业务分析方法、娴熟运用日常工具、具备代码编写能力。
软技能百分之60：熟悉真实数据分析工作流程、掌握80%常用业务场景知识、培养数据分析思维及能力、提升分析报告撰写能力。
3大热门行业+21个业务场景，以行业划分，项目100%还原，深入业务且不局限：包括零售业、跨境电商行业、电商行业。
数分业务学习方法，项目实战5步走让你搞懂业务，精通技术：
第一步:剖析业务场景：业务场景是具有可迁移性的，在做一个具体的业务场景实操前，老师会先告诉大家这个场景的落地应用范围，让大家能具备举一反三的能力。
第二步:拆解、分析业务需求：数据分析师接到任务以后，需要先明确任务背后的需求，并且准确翻译需求，通过对问题的拆解和分析，找到最佳切入点，明确分析思路。
第三步:分析方法论精讲：针对具体的项目，老师会先用一个小案例，总结出分析的方法论或者应用的算法模型，教大家掌握业务场景的分析路径，培养解决问题的思维。
第四步:项目实操演示：明确分析路径之后，老师会演示一遍项目实操流程，所有涉及到的工具都会进行逐步操作，方便让大家能跟着老师做，完成数据分析师实际分析工作的实操过程。
第五步:模拟企业汇报：最后的在线汇报项目，是大家自主完成分析过程及分析报告，模拟数据分析师向BOSS汇报的场景，由导师1对1点评。全方位锻炼你的数据分析能力、汇报能力。
课程目录和下载链接在文章底部。
数据分析业务实战视频截图
课程目录
数据分析业务实战
00-工具课开班班会
01-1：前言
01-2：数据分析的本质
01-3：各行业数据分析的现状
01-4：数据分析师的入门进阶与转行
01-5：数据分析的经典三步法
01-6：数据分析必备工具大盘点
02-1：第1课作业讲解
02-2：Mysql初接触
02-3：如何建立数据库、建表、插入数据
02-4：如何对已存在的数据表进行查询
03-1：第2课作业讲解
03-2：用SQL进行原始数据的统计
03-3：用SQL进行随机抽样
04-1：第3课作业讲解
04-2：用SQL进行不同表格的关联和交并补操作
04-3：用SQL进行行列转置
05-1：第4课作业讲解
05-2：用SQL进行数据编排和截取
05-3：用SQL编写自动化脚本
06-1：为什么要学习Excel？
06-2：Excel的使用好习惯
06-3：统计学基础和Excel实现
06-4：如何用Excel研究指标偏差度
07-1：第六课作业讲解
07-2：Excel中的if函数及逻辑判断
07-3：Exxcel中的文本处理函数及应用
07-4：Excel中的各类图表及应用
08-1：第七课作业讲解
08-2：Excel透视表
08-3：统计学基础：线性回归
08-4：Excel中实现线性回归分析
09-1：第八课作业讲解
09-2：运筹学基础：优化求解
09-3：用Excel求解器优化求解
09-4：VBA的使用
1-1数据分析工具介绍大全
1-1：为什么要学习电商数据分析？
1-1：什么是跨境电商以及什么是数据化选品
1-1：项目课课前导读
1-2：什么是数据推演，有什么用？
1-2：课程学习目标
1-2：项目背景及问题分析
1-3：数据分析的流程
1-3：方法论详解
1-3：项目背景：关键指标（就餐人数）缺失
1-4：方法论和心路历程
1-4：案例：预测你未来的薪资
1-4：项目数据分析实操
1-5：解读分析结果，归纳结论
1-5：项目实操
1-6：结果解读与总结
1.1统计学基础导论
1.2.1描述性统计集中趋势
1.2.2描述性统计离散趋势和分布趋势
1.3.1推断性统计概率分布和假设检验
1.3.2推断性统计贝叶斯流派
10-1：项目背景讲解
10-2：认识数据集
10-3：分析思路和SQL处理
10-4：后续分析及Excel的使用
11-1：为什么要学习Python
11-2：Python的安装配置
11-3：Python的基本语法元素
11-4：算法实践一：K-Means聚类算法
11.01跨境电商项目汇报
11.19模拟面试
11.24零售项目汇报
1102项目课开班班会
1102项目课开班班会
12-1：第11课作业讲解
12-2：数据预处理
12-3：逻辑回归和算法解读
13-1：第12课作业讲解
13-2：决策树算法
13-3：随机森林
14-1：第13课作业讲解
14-2：关联算法和购物篮分析
14-3：购物篮分析的Python实现
15-1：可视化如何强化分析
15-2：为什么要学习Tableau
15-3：Tableau Public及常用功能
15-4：Tableau实战案例
16-1：第十五课作业讲解
16-2：某公司分市场销售分析案例介绍
16-3：分析图表制作
16-4：动态仪表板的设计
17-1：16课作业讲解
17-2：可视化分析的流程和方法
17-3：网站内容评估案例
17-4：公司投资案例
18-1：第17课作业讲解
18-2：Tableau制作动态图
18-3：Tableau设计个性化背景
18-4：Tableau添加超链接
19-1：分析报告的本质
19-2：如何设计分析报告
19-3：分析报告的几大注意事项
2-1：MySQL安装
2-1：什么是AB测试，有什么用
2-1：什么是报表？
2-1：什么是用户行为分析
2-2：AB测试常见的问题和应对方案
2-2：Navicate安装
2-2：用户行为分析背景和目的
2-2：项目背景及问题分析
2-3：方法论详解
2-3：项目背景：优惠券效果评估
2-4：项目实验设计，实施和效果分析
2-4：项目数据分析实操
2-4：项目数据实操
2-5：总结归纳
2-5：结论解读
2-5：结论解读，总结归纳
2-6：如何做一份高质量的数据分析报告
2.1.1基础思维-对比思维
2.1.2基础思维-细分思维
2.1.3基础思维-趋势思维
2.2.1九大必备思维-目标思维
2.2.2九大必备思维-结构思维
2.2.3九大必备思维-归纳和演绎思维
2.2.4九大必备思维-假设思维
2.2.5九大必备思维-溯源思维和相关思维
2.2.6九大必备思维-逆向思维和事实思维
2.3.1业务思维-指标思维
2.3.2业务思维-业务思维
20-1：工具课全面回顾
20-2：电信客户流失预测项目背景介绍
20-3：认识数据集
20-4：用户特征分析思路
20-5：模型选择和效果比较
20-6：以终为始假设先行
3-1：Anaconda安装
3-1：什么是用户价值
3-1：什么是盈亏平衡分析
3-1：什么是聚类算法，有什么作用
3-2：项目背景及问题分析
3-2：项目背景和问题
3-3：探索性分析思路
3-3：方法论详解
3-3：用户价值分析方法论
3-4：Python项目实操
3-4：实战RFM模型
3-4：项目数据分析实操
3-5：结论解读
3-5：解读分析结果，归纳结论
3.1.1数据模型
3.1.2帕累托模型和长尾模型
3.1.3波士顿模型
3.2.1会员模型
3.2.2人群聚类探索基于聚类算法
3.2.3会员标签
3.2.4lifetimes模型
4-1：Tableau Public安装
4-1：什么是lifetimes模型，有什么用
4-1：什么是用户画像
4-1：什么是贝叶斯视角
4-2：lifetimes模型的原理
4-2：项目背景及问题分析
4-3：方法论详解
4-3：电商用户画像数据指标体系
4-3：项目背景：皇家电子商务用户生命周期分析
4-4：体系搭建实操
4-4：项目实操
4-4：项目实操和效果评估
4-5：结论解读
4-5：解读分析结果，归纳结论
5-1：什么是会员标签，有什么用
5-1：什么是竞品异常侦测
5-1：什么是销售预测
5-2：项目背景及问题分析
5-2：项目背景和问题
5-3：方法论详解
5-3：用户打标思路
5-4：会员打标项目实操
5-4：项目实操
5-4：项目数据分析实操
5-5：结论解读
5-5：结论解读，归纳分析
5-6：落地应用场景
6-1：什么是战略咨询，有什么用
6-1：什么是文本挖掘
6-1：什么是用户推荐
6-2：项目背景及问题分析
6-2：项目背景和问题
6-3：战略咨询之道Ⅰ：问题太大如何着手？
6-3：方法论详解
6-3：用户推荐分析方法论
6-4：实战场景演练Ⅰ：MECE原则与假设
6-4：实战案例：协同过滤模型
6-4：项目数据分析实操
6-5：实战场景演练Ⅱ：Bilibili年报示例
6-5：结论解读
6-5：解读分析结果，归纳总结
6-6：实战场景演练Ⅲ：麦肯锡中国汽车消费洞察
7-1：前6讲课程回顾
7-1：项目背景讲解
7-2：毕业项目讲解
7-2：认识数据
7-2：认识数据集
7-3：几种分析思路
7-3：用户特征分析思路
7-4：模型选型和效果比较
7-5：以终为始，假设先行
第一章：助教实际演示配置环境过程 【作业讲解】
第七章：类 【作业讲解】第三章：基本数据类型 【作业讲解】
第九章：有益的探索 【作业讲解】
第二章：Python基本语法元素 【作业讲解】
第五章：程序控制结构 【作业讲解】
第八章：文件、异常和模块 【作业讲解】
第六章：函数 【作业讲解】
第十一章：Numpy库 【作业讲解】
第十三章：Matplotlib 【作业讲解】
第十二章：Pandas库 【作业讲解】
第十四章：Sklearn常规用法 【作业讲解】
第十章：Python标准库 【作业讲解】
第四章：复杂数据类型 【比赛实战】
二分类算法比赛小测验—提供银行精准营销解决方案 【比赛实战】
大牛手把手指导如何打一场完整的二分类比赛
第一章 绪论和环境配置
第七章 类-面向对象的编程
第三章 基本数据类型 第九章 有益的探索
第二章 Python 基本语法元素
第五章 程序控制结构 第
八章 文件、异常和模块
第六章 函数-面向过程的编程
第十一章 科学计算库—Numpy应用
第十三章 Matplotlib
第十二章 Pandas库
第十五章 再谈编程
第十四章 Sklearn常规用法
第十章 Python标准库
第四章 组合数据类型 跨境电商-毕业项目汇报12.16
项目1：如何进行批量数据推演：就餐人数挖掘
项目1：跨境电商行业介绍及跨境选品的数据分析
项目1：预测你的薪资
项目2：如何进行实验设计与效果计算：AB测试实战
项目2：日常销售报表设计、实现
项目2：用户行为分析（一）
项目3：不确定性分析之一：运营决策中的盈亏平衡分析
项目3：人群探索性分析基于聚类算法
项目3：用户行为分析（二）-用户价值分析
项目4：不确定性分析之二：贝叶斯视角下的策略复盘
项目4：客群生命周期管理： 用户lifetimes模型
项目4：用户画像和商品画像
项目5：会员标签
项目5：竞品异常监控
项目5：销售预测
项目6：倾听来自用户的声音——用户评论文本挖掘
项目6：基于用户的推荐
项目6：战略咨询分析
项目7：毕业项目：天猫券用券预测
项目7：用户购买力预测
项目7：课程回顾及毕业项目
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