数据统计分析培训

数据分析要学什么？(1) Excel说起Excel可能会有人觉得这个很简单，但是Excel确实是一个功能强大的利器。零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。作为数据分析师的核心工具，具体学习内容有Excel函数技巧（查找函数、统计函数、逻辑函数）、Excel快速处理技巧（格式调整、查找定位、快捷键技巧等）和Excel可视化技巧（组合图、条形图、数据气泡地图）等。(2) MysqlSQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。通常企业都会有自己的数据库，数据分析师首先得根据业务需要知道自己要从企业数据库中提取哪些数据。企业如果部署本地数据库，那么一定是SQL语言做提取数据的语言。SQL简单易懂，非常容易上手，并且是非学不可的。SQL语言从学习MySQL数据库开始，涉及对表结构数据的增删改查。真正在企业里面，数据分析师一般不会有增删改的权限，只会有查的权限。学员应该重点掌握查的各种句式。(3) PythonPython的基础对于数据分析师而言是非常重要的。对于十万级或者百万级数据量而言，Excel和BI都会因为运行卡顿而变得完全无法使用。然而在实际企业运用中，一次性处理十万级以及百万级数据又是非常常见的。而Python则是处理这种中量级数据的利器。因为Python有很多的第三方强大的库，比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。这些库能让数据分析师对百万数据进行数据清理和画图分析。Python不仅能数据清洗，画图，还能用sklearn进行大数据算法分析。虽然Python是数据分析的重要工具，但是不同的职业发展方向，Python掌握的程度也是不一样的。(4) BI商业智能工具BI可以理解成Excel图表透视表的高级版。BI是将表与表相连，然后得出很多指标图。它是一个大屏的看板，企业销售指标，运营指标，物流指标等等。这些图可以表示企业在过去5个月的平均销售单价，过去24个月销售的物流发货量的变化曲线，甚至是现在实时的销售额，这些都是企业关心的问题。有了这个看板，领导层在监控企业业务方面就有了非常直观的数据，以供他们及时做出决策调整。现在市面上比较流行的BI软件，有FineBI，PowerBI等。而这些BI软件实际上都是非常类似的，学起来难度也不大。学习FineReport、FineBI由入门到精通，快速挖掘数据价值，将这些数据转化成有用的信息，让企业决策有数据依据，从而驱动企业决策和运营。(5) 数理统计与数据运营数理统计和数据运营方法论是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论，统计学，线性代数，以及基础的微积分理论。这些内容都不需要理解的很深，但是对它们的原理以及内涵都需要有所掌握。由于整个数据分析的源头其实就是脱胎于描述性统计分析的。描述性统计分析是对样本的总数、均值等指标做统计的；而数据分析后续涉及到的算法则是架构在统计学上更深一层次的建模。因此，掌握数理统计的相关知识对于入门数据分析师而言是基础且必要的。那数据运营方法论是什么呢？数据运营方法论实际上是学习各个行业所运营的分析模型。例如，对电商而言，漏斗分析可以分析出来进入主页的人数PV1，到进入服装板块的人数PV2，PV2/PV1就可以得出一个进入服装板块的比率。还有很多通用的分析模型：相关分析，A/B test等。对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，数据运营是必须要学习的知识。其实数据运营知识也不复杂，就是根据自身业务需求将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。(6) 机器学习最后一个进阶要求数据分析师掌握对大量数据分析的能力。这种分析就不只是停留在描述统计分析和运用数据运营方法进行分析了，而是进行预测分析。预测分析的本质是利用已有的数据做出一套变量x，与预测最终值y之间的关系（也就是数学算法公式），然后利用这套算法，将更多的x输入算法中去得出一个预测的y值，这里听不懂没关系。总之，这个阶段的数据分析是利用大量的历史数据构建出一套数学公式（也就是算法），用这个数学公式去对未来进行预测。比如说：一个人大量地刷体育短视频，根据算法可以得出这个人可能对观看足球比赛的腾讯体育会员感兴趣。这类推断和预测对于商业世界是有着极大变现意义的。要想成为掌握算法的数据分析师，机器学习是不可跳过的入门。学员应该从简单的一元回归，多元回归，以及逻辑回归学习等，逐渐学习更多像决策树，随机森林，SVM等更高级的算法。

数据分析是当前非常热门的一门技能，因此市场上有很多与数据分析相关的培训课程。这些课程的目标都是为了帮助学员掌握数据分析的基本理论和技能，提升他们的数据分析能力。这些课程包括但不限于以下几个方面：1. 统计学基础：学习统计学的基本概念和方法，如概率、假设检验、方差分析等。2. 数据挖掘：学习如何从海量数据中提取有用信息的技术和方法，包括聚类、分类、关联分析等。3. 数据可视化：学习如何使用各种工具将数据可视化，包括图表、地图、仪表盘等。4. 机器学习：学习如何使用机器学习算法进行数据分析和预测，包括回归、决策树、神经网络等。5. 数据库管理：学习如何设计、管理和维护数据库，包括SQL语言、关系模型、数据仓库等。总之，选择适合自己的培训课程，掌握数据分析的基本理论和技能，对于提升个人竞争力和求职面试都有很大帮助。

01|总规模度量：

总量指标又称统计绝对数，是反映某一数据的整体规模大小，总量多少的指标。他是对原始数据经管分组和汇总以后得到的各项总计数字，是统计整理阶段的直接成功。

02|相对度量:

相对指标是说明现象之间数量对比关系的指标，由两个有联系的指标数值对比而求得，其结果表现为相对数，相对数的重要特点就是把两个具体的数值概括为一个抽象的数.

比如：泰坦尼克号数据中我们可以把存者数据和所有乘客数据的相比概括为为幸存率这么一个数。

相对数有有单位和无单位两种表现形式，在相对指标中，大多数都是以无单位的形式表示的，无单位是一种抽象化的数值，常以系数、倍数、百分数等表示；而有单位主要是用来表现强度相对指标的数值，比如人口密度：“人/平方公里”。

03|集中趋势的度量：

集中趋势是通过指标反映某一现象在一定时间段内所达到的一般水平。用平均指标来表示。平均指标分为数值平均和位置平均。

比如：泰坦尼克号数据中平均年龄和平均票价。

1、数值平均是统计数列中所有变量值平均的结果。有普通平均数和加权平均数两种。

2、位置平均时基于某种特殊位置上或者是普遍出现的标志值作为整体一般水平的代表值。有众数、中位数两种。

CPDA 数据分析师课程如下：1.数据分析概述（第一天）2.战略管理（第一天）（企业战略管理的模型与方法）3.数据产生（第一天）4.数据导入与预处理（第二天）包括：大数据导入；传统数据导入；数据清洗；数据加工5.数据分析（第二天）数据分析方法描述型数据分析6.数据挖掘（第二天）挖掘概述，Kmeans，购物篮，决策树，朴素贝叶斯7.数据展示（第二天）8.营销决策（第三天）9.市场分析与预测（第三天）10. 市场细分与客户数据分析（第四天）11.营销组合数据分析（第五天）12. 生产采购决策与库存优化（第六天）13. 投资决策概述（第七天）14.项目投资经济收益分析（第七天）15.投资风险分析（第七天）16.投资选择与评估（第七天）17.数据分析项目流程及工作方法（第八天）项目建议书撰写--项目投资计划书更多CPDA数据分析师课程，您可以去CPDA 数据分析师网 看看(如能帮到您，望您采纳！！谢谢~~)