CDA数据分析师

CDA数据分析师

第一阶段：Excel数据分析

1.Excel数据处理技巧和高效方法 2.Excel数据收集、整合、规范化 3.Excel公式、函数、数组及数据分析

4.Excel可视化数据分析（排序、筛选、透视表等） 5.Excel图表化数据呈现 6.商业智能分析（Power BI）

第二阶段：数据分析理论基础

1.集中趋势、离散测度、均值、中位数、众数、方差、点估计、区间估计等相关的知识 2.假设检验 T检验、方差、相关性、列联分析 3.回归分析 4.主成分分析 5.时间序列

第三阶段：数据库管理

1.MySQL数据库基本操作；

2.MySQL数据类型和运算符、数据的CRUD操作； 3.MySQL用户管理; 4.MySQL数据备份与还原; 5.MySQL函数；

6.中型、大型数据清洗查询案例；

第四阶段：SPSS数据分析

（1）数据处理流程、数据的输入输出 （2）描述统计分析，常用的统计图形 （3）T检验、方差分析、与数据库连接 （4）相关、偏相关分析，线性回归 （5）Logistic、分类变量回归、ROC曲线 （6）缺失值的处理、主成分分析

（7）因子分析、K-means聚类，层次聚类 （8）神经网络、RFM模型、对应分析、联合分析 （9）时间序列、总结

第五阶段：数据挖掘算法

1.关联规则； 2.决策树； 3.贝叶斯； 4.SVM； 5.神经网络。

第六阶段：R语言

1.R基础编程

2.R中高级图表（Echart)与信息压缩 3.数据清洗 4.统计推断

5.客户价值预测_线性回归模型诊断 6.逻辑回归与决策树

7.KNN、朴素贝叶斯、svm、聚类与客户画像 8.汽车金融信用违约预测模型案例

第七阶段：案例分析实战

1.互联网广告中的大数据应用；

2.利用时间序列精准预估零售业的销量及营业额； 3.如何在保险行业中使用决策树并展示其成果；

4.如何在零售行业中应用Logistic回归和线性回归估计客户生命价值。

选修方向一：Python数据分析（13期上海）

1.Python编程基础； 2.Numpy数组和矢量计算； 3.Pandas基础&进阶； 4.Python爬虫初级； 5.python推荐系统实践；

6.案例分析。

选修方向二：SAS数据挖掘（12期深圳）

1.SAS Base基础编程； 2.SAS Base高级编程； 3.SAS统计分析； 4.SAS电商数据挖据； 5.SAS信用评级模型；

案例：如何利用客户分群实现保险行业中潜在客户的精准定位 案例：如何针对行业特性进行营销组合优化.

『视频』大数据分析周末班第10期

CDA2级大数据前沿知识介绍，免费观看

大数据基础知识 点击观看

第一阶段：大数据前沿知识及hadoop入门

1.大数据前沿知识介绍 2.课程介绍

3. Linux及unbuntu系统基础

4.hadoop的单机和伪分布模式的安装配置

第二阶段：Hadoop部署进阶

1.Hadoop集群模式搭建

2. Hadoop分布式文件系统HDFS深入剖析 3.使用hdfs提供的api进行hdfs文件操作 4. Mapreduce概念及思想

第三阶段：大数据导入与存储

1.mysql数据库基础知识 2.hive安装部署与案例 3.sqoop安装及使用

第四阶段：Hbase理论及实战

1. hbase简介 2.安装及配置

第五阶段：Spark配置及使用场景

1. spark简介、安装及配置 2.scala简介、安装及语法讲解

第六阶段：spark大数据分析原理

1.Spark内核：基本定义、Spark任务调度 2.Spark Streaming 实时流计算 3.Spark MLlib 机器学习 4.Spark SQL 实战

第七阶段：hadoop+Spark大数据分析

1.实战案例深入解析

2.hadoop+Spark的大数据分析之分类 3.Logistic回归与主题推荐

与南京大学、东南大学合作，颁发“CDA数据分析师”“高级、中级、初级”证书

丁亚军

南京上度咨询数据分析总监、经管之家论坛SAS、SPSS版版主，CDA数据分析研究院研究员和SAS、SPSS软件讲师。 研究方向为“统计软件与数据分析”、“市场调查分析”、“数据挖掘咨询”。

王小川

神经网络、数据挖掘、统计分析应用领域专家，国内最大的MATLAB论坛管理员，在硕士与博士期间，参与发表了SCI论文6篇，核心期刊论文5篇，获得同济大学奖学金，精通各类统计学软件，参与编写《MATLAB神经网络30案例分析》等书籍。

翟祥