【课程背景】
随着大数据技术逐步在企业端应用，越来越多的企业在利用数据技术提升管理效率和决策的科学性，数据分析技能成为了企业从业者的基本技能要求。本教程为从事企业经营数据分析工作的人员以及企业中的高层管理者提供数据分析的思路和方法，从而在工作中更好的完成工作，取得更好的成绩。
【课程收益】
培训完结后，学员能够：
- 了解企业中的数据
- 了解数据分析的思维模式
- 了解数据分析的方式方法
- 掌握Python进行数据分析方法
- 能够通过数据分析解决实际的问题
【课程对象】对数据分析需要的人员
【课程时长】5天 (6小时/天）
【课程大纲】
| 单元 | 大纲 | 内容 |
| 单元一 | 数据分析发展背景 | - 数据分析的发展背景
- 数据驱动决策的必要性
- 数据分析思维
- 数据分析的目的
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| 单元二 | 数据分析方法 | - 数据的获取
- 工作中常用指标建立
- 简单实用的分析工具
- 分析方法（每个方法结合案例）
- 5W2H分析方法
- 逻辑树分析方法
- 行为分析方法
- 多维度拆解分析方法
- 对比分析方法
- 假设检验分析方法
- 相关分析方法
- 群组分析方法
- 漏斗分析方法
- 用数据分析解决工作中的问题
- 实际分析案例
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| 单元三 | 数据可视化图表介绍及应用 | - 常见的图表类型与应用
- 散点图
- 折线图
- 柱形图和直方图
- 饼图
- 面积图
- 雷达图
- 漏斗图
- 高级图表类型与应用
- 树型图
- 桑基图
- 热力图
- 关联图
- 箱线图
- 标靶图
- 词云图
- 地理图
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| 单元四 | Python基础分析和图表展示 | - Python基础
- NumPy 数组与数据运算
- pandas数据分析
- 图表可视化展示
- 数据预处理
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| 单元五 | 数据分析与业务 | - 为什么业务重要
- 经典的业务分析指标
- 市场营销模型
- 产品运营模型
- 用户行为模型
- 电子商务模型
- 流量模型
- 业务的分析框架
- 如何建立分析框架
- 市场营销分析框架
- 产品运营分析框架
- 用户行为分析框架
- 电子商务分析框架
- 网站分析框架
- 如何应对各类业务背景
- 数据化管理业务
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郭振杰