大數據時代的到來,機器學習算法的不斷發展,各種高深的算法也成了數據分析員日常討論的話題,然而,并不是每一個崗位的數據分析都需要用到各種高深的機器學習算法,很多職場中的數據分析往往只涉及基礎的部分,無需用到各種復雜難懂的算法,只需要基本的分析,即可為公司的運營決策提供參考。很多人并不需要專業的知識儲備,,不需要懂數學算法,不需要掌握高大上的專業軟件,只需掌握有效的分析技術輔助支撐現有業務即可。
第一部分:數據分析理論基礎
第1部份: 數據分解與實驗設計
數據無處不在,然而我們應該如何處理數據材料,將原始數據轉變為推進現實工作的妙策?如何設計實驗才能獲得質量高的數據進行分析?
第2部份:優化
利潤,效率,收入等,當然是多多益善,那怎樣調整決策變量,才能找出優化的解決方案?
第3部份: 假設檢驗與貝葉斯統計
世事紛紜,真假難辨。如何根據現有數據,推斷出事實的真相?
第4部份:貝葉斯統計
如果根據已有條件,推斷某個事件發生的概率?
第5部份:直方圖與數據分布
數據的圖形表示方法不計其數,直方圖就是其中一種用于獨立數據分布、差異、集中趨勢的圖表,那我們到底從直方圖看出了什么?
第二部分:動手實踐Excel操作
第6部份:Excel的數據讀入與整理
數據讀入與整理,往往是數據分析費時間的一步,如何高效完成這個工作?
第7部份:數據清洗
面對眾多形式各異的數據Excel中有什么數據清洗技巧?
第8部份:數據可視化
龐雜晦澀的數據不僅令人厭倦不堪,而且浪費時間與精力,相反,一張簡單明了的圖像芳兒更令人印象深刻。如何將海量數據轉化為一張圖?
第9部份:回歸預測
如何借助歷史數據,預測未來走勢,為決策提供參考?
第三部分:商業智能Power BI
第10部份:Power BI 與Excel
Power BI 是什么?跟Excel有什么關聯?如何使用PowerBI
第11部份:高效數據整理工具PowerQuery
如何利用Power Query避免重復的數據整理工作?
第12部份: Power Pivot數據建模分析
想讓您的企業周報、月報自動化?想告別重復枯燥的Vlookup?想用Excel處理百萬、千萬行的多源數據?
第13部份:Power BI 報表實踐
如何有效利用Power BI 與Excel分析商業數據,為企業運營決策提供助力?
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