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国庆长假,你准备做什么呢?也许你需要放松一下,抱团、自驾旅行,观大好河山,品天下美食,但拥堵的交通和人流可能扫尽你的兴致。也许你需要休息一下,抱着零食,依旧如上班一样坐在电脑前娱乐,看电影,但作息规律 ...
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国庆长假,你准备做什么呢?
也许你需要放松一下,抱团、自驾旅行,观大好河山,品天下美食,但拥堵的交通和人流可能扫尽你的兴致。
也许你需要休息一下,抱着零食,依旧如上班一样坐在电脑前娱乐,看电影,但作息规律和身体健康很重要。
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CDA数据分析师系统培训第一部分:
数据分析基础理论
课程大纲:
前言:数据分析师行业介绍
第1讲 市场调研
第2讲 数据的整理与表述
第3讲 数据的描述性分析
第4讲 数据的推断统计分析
第5讲 数据的方差分析
第6讲 数据的相关与回归分析
第7讲 数据库基础知识
第8讲 商务智能与数据挖掘基础

讲师:唐晓彬 ,男,西财与美国俄亥俄州立大学联合培养博士,获统计学专业博士学位,吉林大学应用经济学博士后,现任教于对外经贸大学统计学院。研究领域:统计理论、方法与应用,金融统计分析。主讲课程:应用统计,SPSS,计量经济学。具有深厚的统计与数据分析专业背景和丰厚的教学经验。先后在《全国商情(经济理论研究)》,《人民大学学报》,《统计研究》(CSSCI),《统计与决策》(CSSCI),《系统工程理论与实践》(EI)等期刊发表论文数十篇,并先后主持了西财创新人才基金项目,全国统计科研计划项目(重点项目),参与了国家社会科学基金重大项目,国家自然科学基金面上项目,国家自然科学基金青年项目。另外,在《统计研究》、《系统工程理论与实践》等杂志担任评审人。
系统课程大纲:

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

前言:数据分析师行业介绍
第1讲 市场调研
第2讲 数据的整理与表述
第3讲 数据的描述性分析
第4讲 数据的推断统计分析
第5讲 数据的方差分析
第6讲 数据的相关与回归分析
第7讲 数据库基础知识
第8讲 商务智能与数据挖掘基础

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)研究团队

第1讲 Excel 2007基本操作

第2讲 Excel 2007统计分析概述

第3建立Excel统计图表

第4讲 Excel查询筛选技术

第5用Excel 2007制作动态图表

第6离散随机变量的概率分布

第7连续随机变量的概率分布

第8抽样分析

第9参数估计

第10假设检验

第11卡方检验:拟合优度、独立性及分布一致性检验第12相关分析与回归分析

第三部分必修:

SPSS初中级(10.12-13,10.19-20

(软件入门)

丁亚军

第1软件介绍

第2数据获取

第3数据预分析

第4数据分析

4.1 假设检验原理

4.2 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全程(10.31-11.3

Stata全程(10.24-27

SAS 全程(11.9-12)

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



课程详情,点击查看

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第五部分必修:

数据挖掘理论及应用

(11.16-17 ,11.23-24

(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)

TalkingData资深数据分析师

第1讲 游戏数据分析介绍
1.1 什么是游戏数据分析
1.2 游戏数据分析做什么
1.3 如何成为一名游戏数据分析师
第2讲 游戏数据分析基础
2.1 游戏数据基础指标学习
2.2 游戏数据基础报表制作
2.3 游戏数据基础指标分析
2.4 案例分析之游戏粘性指标DAU/MAU
第3讲 游戏数据分析之运营
3.1 内容运营
3.2 用户运营
3.3 渠道运营
3.4 案例分析之收入下降
第4讲 游戏数据分析之策划
4.1 赌性分析
4.2 兴奋点与痛苦点分析
4.3 策划公式:时间+金钱=数值分析
第5讲 数据解读移动游戏市场
第6讲 通过数据分析进行产品的设计和运营


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