商业数据分析师

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【课程简介】
商业数据分析师是利用数据分析IT技术与业务场景联系起来，通过科学的思维方法、指标体系、工具模型来支持市场分析、产品优化、客户洞察，从数据中精准发现问题并提出高效的解决方案，帮助企业在市场竞争中获得商业利润，快人一步。

【这门课适合谁？】

• 学生、转行欲从业人士
• 在职数据分析师
• 对数据分析和挖掘感兴趣的业界人士
• 学习前需要掌握统计基础
• 提前掌握Python语言基础编程
  

【目标人群】

• 对数据分析感兴趣的财务（经理/总监）
• 对数据分析感兴趣的人力资源（经理/总监）
• 对数据分析感兴趣的产品/运营（经理/总监）
• 对数据分析感兴趣的市场营销/行业分析（经理/总监）
• 希望提升的数据分析员/业务数据分析师
  

【工作职责】

• 协助提供各业务/职能部门及外部机构的数据需求
• 构建公司指标体系，及时发现运营中出现的问题
• 赋能各业务条线和公司的战略规划，深度分析数据并提出战略建议
• 衔接并主导业务和技术部门，推进公司的智能化建设和数据产品的落地
  

【任职要求】

• 统计、运筹，数学、信息技术、计算机等专业，3年以上相关工作经历；
• 良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果；有丰富的数据分析、挖掘、清洗，预测，和建模的经验；
• 熟练使用某一种专业BI分析平台工具（比如Tableau）, 有统计分析工具SAS/SPSS/R，Matlab优先
• 有数据分析，建模、数据类产品类规划经验的优先
• 有良好的沟通能力，能熟练使用 PPT 、 Excel和sql，有日志数据分析经验优先；
  

【学习计划】
第1章: 数据分析与商业智能
第2章: 数据化业务指标体系设计
第3章: 描述性统计分析技术
第4章: 数据挖掘和模型导论
第5章: 分析师的基本功—Excel入门
第6章: 表结构数据入门
第7章: 分析师的第一道面试题-SQL数据库
第8章: 玩转EXCEL BI商业报表
第9章: 强大的桌面工具—Power BI DeskTop
第10章: Power BI商业智能分析实战案例
第11章: Tableau商业智能分析实战案例
第12章: 商业分析之运营分析专题
第13章: python编程基础
第14章: Python数据整理
第15章: 数据挖掘模型
第16章: 客户购买行为分析
第17章: 客户转化分析
第18章: 营销活动效果分析
第19章: logistic 回归模型帮助选取最佳营销活动人群
第20章: Python文本分析和特征提取

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关键词：数据分析师 数据分析 商业数据 分析师 Python编程