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          CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)

Excel數(shù)據(jù)分析
Excel基本操作

函數(shù)基礎(chǔ)

基本圖表

動態(tài)圖表

數(shù)據(jù)透視表

杜邦分析儀制作

Power Map

Power View

Power Query

Power Pivot

Mysql數(shù)據(jù)庫管理
數(shù)據(jù)庫簡介

SQL語言

select查詢語句

存儲過程

案例一 應(yīng)用Mysql數(shù)據(jù)制作Power View界面分析儀

案例二 大氣質(zhì)量分析儀案例

案例三 彩票數(shù)據(jù)分析測試

綜合案例 餐飲業(yè)分析儀

數(shù)據(jù)分析理論基礎(chǔ)
描述性統(tǒng)計(jì)

統(tǒng)計(jì)量及其抽樣分布

參數(shù)估計(jì)

假設(shè)檢驗(yàn)

分類數(shù)據(jù)分析

矩陣運(yùn)算

SPSS案例分析
SPSS基礎(chǔ)

員工績效管理

信用行為特征分類

降維在消費(fèi)行為中的應(yīng)用

用戶行為畫像

客戶價(jià)值評分

購買行為組合與預(yù)測

R數(shù)據(jù)分析
R基本知識

R基本語句結(jié)構(gòu)及循環(huán)

R數(shù)據(jù)清洗

文本對象處理

R畫圖

R統(tǒng)計(jì)分析

R數(shù)據(jù)挖掘
線性回歸

邏輯回歸

梯度下降

聚類

關(guān)聯(lián)規(guī)則

主成分分析、因子分析

決策樹

隨機(jī)森林

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

貝葉斯

支持向量機(jī)

數(shù)據(jù)分析行業(yè)應(yīng)用
如何在保險(xiǎn)行業(yè)中使用決策樹并展示其成果

如何在零售行業(yè)中應(yīng)用Logistic回歸和線性回歸估計(jì)客戶生命價(jià)值

如何利用客戶分群實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)行業(yè)中潛在客戶的精準(zhǔn)定位（K-means）

基于關(guān)聯(lián)規(guī)則和協(xié)同過濾算法的商品個性化推薦

Python基礎(chǔ)
Python的安裝以及環(huán)境配置

Python的數(shù)據(jù)類型和變量

Python中的運(yùn)算

Python中的異常處理和調(diào)試

Python的類和面向?qū)ο缶幊?/p>

Python數(shù)據(jù)清洗
Numpy基礎(chǔ)

Pandas基礎(chǔ)應(yīng)用

Pandas數(shù)據(jù)規(guī)整

Pandas分組運(yùn)算

Python爬蟲
網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的簡單介紹

網(wǎng)頁數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹

使用BeautifulSoup4庫解析網(wǎng)頁

使用Selenium獲取動態(tài)網(wǎng)頁數(shù)據(jù)

Python機(jī)器學(xué)習(xí)
文本挖掘原理和案例

預(yù)測分析核心算法

機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法

Python概率統(tǒng)計(jì)

數(shù)據(jù)可視化

Python經(jīng)典金融分析

Python量化投資

算法和模型的優(yōu)化

模型精度評估和提升

特征選取的方法

佳k-means分類數(shù)

不平衡數(shù)據(jù)處理

XGBoost

貝葉斯分析

馬爾科夫&蒙特卡羅