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长沙芙蓉区大数据分析师培训班

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2023-02-02课程详细

数据库的重要性

由于企业不同部门业务不同等的差异,采用的数据处理系统或框架也可能不一样。这样导致企业各部门或不同的系统数据相互独立、隔离,不能实现企业数据真正的互通、互融,使得数据的整体价值难以更好的体现。
互联网行业的人一般都听说过前端和后端(或称前台、后台),中台是什么?前端是直达用户的系统,如门户网站、手机APP、公众号等;后端是业务管理的系统集合,如财务系统、ERP系统及基础设施、存储计算平台等;而中台是与前台、后台对应的概念,中台可以让数据在数据平台和业务系统之间形成一个良性的闭环。
数据中台 是指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径,是一个数据管理体系,内容涉及全局数据仓库规划、规范定义、建模研发、连接萃取、运维监控等。数据中台作为一个整体,输出统一、规范、标准的大数据资产,为企业或客户提供高效服务。

课程大纲

前导基础
 数据分析入门     
1、数据分析入门
2、数据分析的意义
3、数据分析的流程控制
4、数据分析的思路与方法

逻辑为先—XMIND     
1、xmind简介与基本使用
2、学习方法课堂案例
3、滴答拼车实战演练
4、其他思维导图介绍
专业展现—PPT     
1、专业展现——PPT
2、基本简介
3、几个不得不说的真相
4、经验分享
5、实战动画
数据分析工具安装与环璄配置   
1、Excel工具的安装、配置与环璄测试
2、Power BI工具的安装、配置与环璄测试
3、Tableau工具的安装、配置与环璄测试
4、MySQL数据库的安装、配置与环璄测试
5、SPSS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试
6、SAS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试
7、Python开发工具的安装、配置与开发环璄测试
Linux基础应用之大数据必知必会     
1、虚拟机的安装配置
2、虚拟机网络配置
3、安装Linux
4、利用SSH连结Linux
5、Linux基础命令
6、Linux系统管理
数据分析的Python语言基础     
1、python课程的目的
2、使用JupyterLab
3、python数据类型
4、元组、列表、字典
5、python分支结构
6、python字符串处理+随机函数
7、pthon循环结构
8、python面向过程函数操作
9、python面向对象

数据开发流程

数据分析开发流程一般分为下面5个阶段,主要包含:数据采集、数据处理、数据建模、数据分析、数据可视化。
数据采集: 数据通常来自于企业内部或外部,企业内部数据可以直接从系统获得,外部数据则需要购买,或者通过爬虫等数据采集工具采集;
数据处理: 获取到的数据往往会包含一些干扰数据、不完整数据,因此一般需要对数据做相应的处理;
数据建模: 不同的业务对数据的需求不同,根据相关业务或战略需求建立相应的数据模型,有针对性进行主题分析;
数据分析: 根据模型中要分析或计算的指标,采用相应的分析方法进行数据分析,得出目标分析结果;
数据可视化: 将数据分析结果进行可视化展示,使其更加方便业务人员或决策者理解。
数据类型
 结构化与非结构化数据

结构化数据: 指以行、列等数据结构模型存储,有严格维度划分或属性标注的数据,如实验表数据、关系型数据库的表记录等都是结构化数据。
非结构化数据: 与结构化数据相对应,比如软件系统产生的日志、一封邮件、HTML网页、一张图片、一段微信聊天记录等。
显然结构化数据更易于做数据分析,很多数据分析模型都只能使用结构化数据,因此遇到非结构化数据时,我们一般会先将非结构化数据转化成结构化数据,再进行数据分析。
定性与定量数据
定性数据: 指描述事物的属性、类别、特征的数据,不能进行加减乘除等数学计算,一般是字符型,包含汉字、字母、数字、符号等;
定量数据: 指描述事物的数量、大小或多少的数据,可以进行加减乘除等数学计算,一般是数值型,包含整数、浮点数等



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