Excel和SQL是数据分析的两大基础工具。你需要熟练掌握数据处理透视表、基本语法、常用的集合函数以及SQL的执行顺序和嵌套查询。这些知识在工作和面试中都非常实用。
课程简介
实战性强
通过项目实战、案例分析等方式，让学员在真实环境中应用所学知识。提升学员的实战能力和解决问题的能力。
咨询详情
课程目标
1、使学员掌握大数据的基本概念、技术框架和工具应用。
2、培养学员的数据分析思维和能力，提升数据洞察力和业务决策支持能力。
3、引导学员了解大数据在各行各业的应用场景和案例，拓展视野和思路。
咨询详情
如何高效学习数据分析？
-
积累业务知识
数据分析的目的是推动业务发展。因此，积累业务知识至关重要。这不仅仅是通过阅读某本书或某个系统就能完成的，而是在项目和工作中长期积累的过程。建议多看各行业的研报，深入了解不同行业的业务模式和需求。
详情了解
-
培养数据分析思维
很多人制作了大量的图表和收集了数据，但却没有进行有效的分析。刚开始做实战项目时，很容易从技术角度出发，而忽略了分析的角度。因此，你需要有意识地培养数据分析思维，掌握常用的数据分析模型。例如，用户运营的AARRR模型、客户价值的RFM模型、转行问题的漏斗模型以及数据校验的辛普森悖论等。
详情了解
数据分析师技能与知识优势
综合技能要求高：数据分析师需要掌握多方面的知识和技能，如统计学、数学、编程、数据库管理、数据挖掘、机器学习、数据可视化等，这使得他们能够从多个角度对数据进行分析和处理，提供更全面、深入的见解和解决方案
数据驱动决策：能够依据数据进行分析和预测，为企业的战略规划、产品研发、市场推广、运营管理等提供科学依据，帮助企业做出更明智的决策，提高运营效率和经济效益，从而在市场竞争中占据优势
技术更新学习能力强：数据分析师通常对新技术的学习和适应能力较强，能够紧跟数据分析领域的**新发展趋势，如大数据处理框架、人工智能算法等，并将其应用到实际工作中，不断提升自己的专业水平和竞争力
数据分析师市场需求与薪资待遇优势
市场需求旺盛
随着数字化转型的加速和大数据时代的到来，企业对数据分析师的需求持续增长。据相关数据显示，近年来数据分析岗位的招聘需求呈现出逐年上升的趋势，供不应求的市场状况使得数据分析师在就业市场上具有较高的竞争力
咨询详情
薪资待遇优厚
由于数据分析师的重要性和稀缺性，其薪资水平相对较高。在*城市，具有一定经验的数据分析师年薪往往能达到 20 万以上，而资深的数据科学家或数据分析经理的薪资更是可观。除了基本薪资外，还可能有丰厚的绩效奖金、股票期权、福利补贴等
咨询详情
