学习大数据的相关案例;掌握大数据的基本概念和特征;了解数、数据的概念、特点;理解数据科学的内涵、学科定位、研究内容、工作流程;学会辨析科学思维、统计思维、数据思维。
数据分析与可视化
课程简介
1. 数据这个行业2. 数据分析的商业应用3. 数据分析思维4. 数据分析常用方法5. 实务中的数据分析师
6. 案例1:2017年的云总结7. 案例2:你知道Wolfram Alpha吗
8. 案例3:常见商业场景:战略制定、客户理解、营销活动
1. 数据化指标体系概述
2. 获客类指标3. 营销类指标4. 预警类指标5. 产品类指标6. 运营指标体系设计(Excel示例)7. 案例1:客户流失潜伏期识别8. 案例2:客户覆盖率及产品线竞争力分析9. 案例3:产品上下架业务影响预测
1. 描述性统计分析概述
2. 概率与频数
3. 数据的度量4. 概率的分布5. 相关性分析6. 统计报表可视化7. 案例1:简历投递成功率概率分布分析8. 案例2:月度收益率与通货膨胀率相关分析
9. 案例3:产品输送客户能力面积图
1. 人类学习与机器学习
2. 模型和算法
3. 数据挖掘问题分类
4. 数据挖掘任务确定
5. 数据挖掘流程
6. 综合案例
7. 案例1:电商运营分析
8. 案例2:电商行为分析
9. 案例3:电商竞品分析
学习目标
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01第1章: 数据分析与商业智能课时 1 : 1.1 数据这个行业了解详情
课时 2 : 1.2 数据分析的商业应用
课时 3 : 1.3 数据分析思维
课时 4 : 1.4 数据分析常用方法
课时 5 : 1.5 实务中的数据分析师
课时 6 : 通识课课件.zip
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02第2章: 数据化业务指标体系设计课时 7 : 2.1 数据化指标概述了解详情
课时 8 : 2.2 获客类指标
课时 9 : 2.3 营销类指标
课时 10 : 2.4 预警类指标
课时 11 : 2.5 产品类指标
课时 12 : 2.6 运营指标体系设计(Excel示例)
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03第3章: 描述性统计分析技术课时 13 : 3.1 描述性统计分析概述了解详情
课时 14 : 3.2 概率与频数
课时 15 : 3.3 数据的度量
课时 16 : 3.4 概率的分布
课时 17 : 3.5 相关性分析
课时 18 : 3.6 统计报表可视化
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04第4章: 数据挖掘和模型导论课时 19 : 1 解读未知世界的工具课时 20 : 2 预测:未知≠一无所知(1)课时 21 : 2 预测:未知≠一无所知(2)课时 22 : 3 分类:灰姑娘的鞋子(1)课时 23 : 3 分类:灰姑娘的鞋子(2)课时 24 : 4 聚类:人以群分(1)课时 25 : 4 聚类:人以群分(2)课时 26 : 5 关联:比你更了解自己(1)课时 27 : 5 关联:比你更了解自己(2)课时 28 : 6 补充:几个容易忽略的小问题(1)课时 29 : 6 补充:几个容易忽略的小问题(2)了解详情