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课程内容
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第一部分
EXCEL高级技能
业务分析思路
条件格式
公式
常用函数
查找引用函数
字段布局
值显示方式
制图原理
图表制作
分析指标
指标体系
波士顿矩阵
RFM模型
用户忠诚度模型
同期群分析
贷款违约客户特征分析报表制作
表结构数据特征
PowerQuery数据处理
多表连接及汇总规则
大型集团考勤案例分析
主流电商销售看板制作
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第二部分
描述性统计分析基础
人工智能基础
PowerBI
统计学概述
概括性统计度量
描述性统计图表
重用数据发布
AI模型运行机制
提示词构成要素
高阶提示词
AI工具赋能商业业务
dax函数
dax时间智能函数
常见图标和分析趋势
500强企业人力看板案例
大型下线零售行业复购分析案例
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第三部分
MySQL数据库技术
数据治理与ETL开发
SQL语言(DDL,DML,DQL)
简单查询
条件查询
分组查询
多表查询
笛卡尔积连接
自连接
子查询
常用函数
逻辑函数
开窗函数
序号函数
数仓介绍
数据治理与数据模型
数据仓库
数据维度表
kettle增量全量同步
标签体系框架
电子商务地域销售分析
沙盘模拟:用SQL和电子表格实现用户画像案例
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第四部分
python基础
python数据清洗
python办公自动化
数据类型
运算符与计算函数
列表常用方法
字典常用方法
元祖和集合常用方法
分支结构
循环结构
列表推导式
IO操作,异常处理
时间处理
numpy,pandas
matplotile绘图
缺失值,异常值处理
数据分类,分箱
map使用和apply分组聚合
排序,数据保存
字符串处理,正则表达式应用
时间日期处理
python处理excel脚本
自动邮件脚本
风控报表,封装函数
国内招聘行业数据缺失值处理
天猫白酒行业重复值处理,字符串提取
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第五部分
统计建模
机器学习课程
时间序列
效应分解法
ARIMA
用户细分
聚类逻辑
决策树
信息熵和Gini
Kmeans聚类建模流程
Kmeans客户分群应用
机器学习
Bagging:随机森林 Boosting:GBDT,XGBoost,LightGBM 用户分群营销案例
银行欺诈识别模型
第六部分
数据分析师职业规划课
面试辅导
职业规划
职场沟通力
团队写作培养
面试技巧指导
简历修改
大厂面试模拟
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