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发布:Still.. | 分类:数据分析

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数据分析之道,技术为本,积水成渊;艺术之界,望洋兴叹,无破釜沉舟之志,空乏其身之苦,难达此境。然而,万事之前提,态度决定高度,数据分析是技术,艺术,也是一门心术。一位网友曾说,现在有些学生,老师甚至学 ...
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数据分析之道,技术为本,积水成渊;艺术之界,望洋兴叹,无破釜沉舟之志,空乏其身之苦,难达此境。然而,万事之前提,态度决定高度,数据分析是技术,艺术,也是一门心术。


一位网友曾说,现在有些学生,老师甚至学者心态浮躁、急功近利,为了完成“研究”或写作任务,在数据分析方面,不惜采用杜撰结论(以符合自己的预设)、编造过程(以忽悠编审、读者)、篡改数据(因很多"调查数据"人们没法核实),滥用方法(不考虑方法、模型所遵循的前提、假设,以及适用条件)等手段,此乃心术不正也。


人大经济论坛学术道德监督区已有成百上千个现实之例,可看出当下真正能静心,踏实做研究的人可是微乎其微,不用说需要做的那么高尚,那么圣神,至少对待一个课题或项目应该从科学,合理的前提出发,实事求是,遵循学术的规律,研究结果才能贴近现实,符合实际,为人所用。


数据分析是门心术,它需要的是一个严谨,冷静,真实的态度,一个客观,勤奋,踏实的素养,我们可以心急,但不能杜撰编造,我们可以功利,但不能弄虚作假,我们可以炫耀成果,但不能心高气傲…因为数据分析,只是一门工具和技能,它需要人去驾驭,去创新。


最后,我们想要技艺速成,就需要科学系统的学习方法

捷径一直都在,但需要发现的眼睛。


人大经济论坛经数据分析部潜心研究,项目组长期实践,师资团精心设计,为大家开发了一套科学,专业,系统,规范的长期培训,它的价值在于在18天的学习中,学员能掌握数据分析师所需要的所有技能和方法,是成长为一名合格数据分析师的必经之路。

培训体系如下(十月北京):


课程规划

讲师

课程内容

第一部分必修:
数据分析基础理论

10.3-6
(夯实基础)

唐晓彬

1 数据分析行业分析
2 数据的采集、整理与描述性分析
3 市场调研
4 数据的推断统计分析
5 数据的方差分析
6 数据的相关与回归分析
7 商务智能与数据挖掘基础
8 数据库基础知识
第二部分自修:
Excel视频课程

(课下辅导自由学习)
(灵活辅助)

厦门大学数据挖掘中心(DMC

1 Excel 2007基本操作
2 Excel 2007统计分析概述
3 建立Excel统计图表
4 Excel查询筛选技术
5 Excel2007制作动态图表
6 离散随机变量的概率分布
7 连续随机变量的概率分布
8 抽样分析
9 参数估计
10 假设检验
11 卡方检验:拟合优度、独立性及分布一致性检验
12 相关分析与回归分析
第三部分必修:
SPSS初中级

10.12-1310.19-20):
(软件入门)

丁亚军


1 软件介绍
2 数据获取
3 数据预分析
4 数据分析
4.1假设检验原理
4.1 连续性资料的方差分析
案例分析:产品质量差异分析
4.3分类数据分析
案例分析:企业选址的区位分析
4.4相关分析
4.5线性回归分析
案例分析:员工绩效与企业管理特征调查
4.6广义线性模型
案例分析:客户违约信息研究
第四部分限选:

面授课:
SPSS高级(10.26-27,11.2-3
Stata全程(10.24-27
SAS 全程(11.7-10


更多面授课程正在努力更新中..
视频课:点击查看

以上课程限任选一项,面授课与视频课不叠加
(实操进阶)

丁亚军

陈强

丁亚军




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第五部分必修:
数据挖掘理论及应用

11.16-1711.23-24
(更上一楼)

马景义


第一讲R语言入门(3小时)

第二讲数据分析基本原理(3小时)

2.1 参数估计
2.2 假设检验
2.3 方差分析和回归分析

第三讲广义线性回归模型(3小时)

3.1Logistic回归模型和泊松回归模型
案例:电信客户分类,船只损坏率分析

第四讲有监督数据挖掘算法基本原理及分类树(3小时)

4.1 以分类树为例,介绍数据挖掘预测算法与传统统计模型的区别
4.2再抽样,训练误差,测试误差,交叉验证误差等
案例:电信客户分类

第五讲神经网络和支撑向量机

5.1 神经网络,支撑向量机,及R语言实现(3小时)
案例:电信客户流失预测,房价预测

第六讲组合预测算法

6.1Adaboost算法,随机森林算法,及R语言实现
案例:信用卡逾期客户预测

第七讲无监督数据挖掘算法

6.2 聚类分析、主成分分析和关联规则算法及R语言实现
案例:手机用户市场细分,购物篮分析

第八讲数据库、R、数据挖掘

6.3访问数据库,提取数据库,更新数据库,配置数据数据挖掘算法
案例:手机用户市场细分
第六部分必修:
数据业务应用,报表撰写,经验分享

11.30-12.01
(价值应用)

企业资深数据分析师



课程详情,点击查看

详情请见:https://bbs.pinggu.org/thread-2600433-1-1.html


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限时优惠活动:截止9月25日,前15名报名学员将享受7折优惠。
5000多能学啥?能学6天的软件课程,也能学18天的系统课程。

【咨询方式】

电话:010-68454276

电话:15210507396(刘老师)QQ:2918596494

15210500313(周老师)QQ:1220303810

邮箱:[url=mailto:zhoulei@pinggu.org]zhoulei@pinggu.org ljbing@pinggu.org


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