大数据时代的到来,机器学习算法的不断发展,各种高深的算法也成了数据分析员日常讨论的话题,然而,并不是每一个岗位的数据分析都需要用到各种高深的机器学习算法,很多职场中的数据分析往往只涉及基础的部分,无需用到各种复杂难懂的算法,只需要基本的分析,即可为公司的运营决策提供参考。很多人并不需要专业的知识储备,,不需要懂数学算法,不需要掌握高大上的专业软件,只需掌握有效的分析技术辅助支撑现有业务即可。
第一部分:数据分析理论基础
第1部份: 数据分解与实验设计
数据无处不在,然而我们应该如何处理数据材料,将原始数据转变为推进现实工作的妙策?如何设计实验才能获得质量高的数据进行分析?
第2部份:优化
利润,效率,收入等,当然是多多益善,那怎样调整决策变量,才能找出优化的解决方案?
第3部份: 假设检验与贝叶斯统计
世事纷纭,真假难辨。如何根据现有数据,推断出事实的真相?
第4部份:贝叶斯统计
如果根据已有条件,推断某个事件发生的概率?
第5部份:直方图与数据分布
数据的图形表示方法不计其数,直方图就是其中一种用于独立数据分布、差异、集中趋势的图表,那我们到底从直方图看出了什么?
第二部分:动手实践Excel操作
第6部份:Excel的数据读入与整理
数据读入与整理,往往是数据分析费时间的一步,如何高效完成这个工作?
第7部份:数据清洗
面对众多形式各异的数据Excel中有什么数据清洗技巧?
第8部份:数据可视化
庞杂晦涩的数据不仅令人厌倦不堪,而且浪费时间与精力,相反,一张简单明了的图像芳儿更令人印象深刻。如何将海量数据转化为一张图?
第9部份:回归预测
如何借助历史数据,预测未来走势,为决策提供参考?
第三部分:商业智能Power BI
第10部份:Power BI 与Excel
Power BI 是什么?跟Excel有什么关联?如何使用PowerBI
第11部份:高效数据整理工具PowerQuery
如何利用Power Query避免重复的数据整理工作?
第12部份: Power Pivot数据建模分析
想让您的企业周报、月报自动化?想告别重复枯燥的Vlookup?想用Excel处理百万、千万行的多源数据?
第13部份:Power BI 报表实践
如何有效利用Power BI 与Excel分析商业数据,为企业运营决策提供助力?
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