CDA数据分析师课程大纲：从Excel到数据挖掘

"CDA数据分析师教学内容涵盖了从Excel数据处理到高级数据分析工具的使用，包括数据库管理、SPSS分析、数据挖掘算法、R语言学习以及案例分析实战，旨在培养全面的数据分析能力。课程分为六个主要阶段和两个选修方向，内容丰富，适合对数据分析感兴趣的学员深入学习。" 详细知识点： 1. Excel数据分析： - 数据处理技巧：掌握高效的数据整理和管理方法。 - 数据收集与整合：学习如何从不同来源获取数据并进行统一。 - 规范化：了解如何标准化数据，使其适用于分析。 - 公式与函数：学习Excel中的核心函数，如SUM、AVERAGE、IF等，以及数组公式的应用。 - 可视化：通过排序、筛选、透视表等手段将数据转化为直观的图表。 - 商业智能：利用PowerBI进行更高级的数据分析和报表制作。 2. 数据分析理论基础： - 集中趋势与离散测度：理解均值、中位数、众数等概念，以及方差的意义。 - 假设检验：学习T检验、方差分析，探讨数据间的显著性差异。 - 相关性与列联分析：探究变量间的关系。 - 回归分析：理解线性回归模型及其应用。 - 主成分分析：降低数据维度，提取关键特征。 - 时间序列：研究时间序列数据的趋势、季节性和周期性。 3. 数据库管理： - MySQL基础：学习数据类型的选用，以及增删改查（CRUD）操作。 - 用户管理：设置和管理数据库权限。 - 备份与还原：掌握数据库的安全备份和恢复策略。 - 数据清洗与查询：处理大型数据集，提高查询效率。 4. SPSS数据分析： - 数据处理流程：了解数据导入导出，进行预处理。 - 描述统计：运用统计图表描绘数据分布。 - 统计分析：包括T检验、方差分析、相关性分析等。 - 回归分析：使用线性回归和Logistic回归解决实际问题。 - 缺失值处理：掌握处理缺失值的方法。 - 聚类与因子分析：运用K-means和层次聚类进行数据分组。 5. 数据挖掘算法： - 关联规则：发现商品购买之间的关联性。 - 决策树：构建分类模型，理解决策过程。 - 贝叶斯：运用贝叶斯定理进行概率推理。 - SVM：支持向量机用于分类和回归问题。 - 神经网络：理解和应用神经网络进行复杂模式识别。 6. R语言： - R基础编程：掌握R语言的基本语法和编程技巧。 - 图表与信息压缩：使用Echart库创建高级图表。 - 数据清洗：处理不完整或错误的数据。 - 统计推断：基于R进行假设检验和模型诊断。 - 客户价值预测：应用线性回归和逻辑回归预测客户行为。 - 分类算法：如KNN、朴素贝叶斯、SVM、聚类和客户画像构建。 7. 案例分析实战： - 互联网广告：研究大数据在广告定向和效果评估中的应用。 - 零售业销量预测：利用时间序列分析进行销售预测。 - 保险决策树：在保险理赔中运用决策树模型。 - 零售业客户生命价值：结合Logistic回归和线性回归评估客户价值。 选修方向： 1. Python数据分析： - Python基础：学习Python编程语言的基础知识。 - Numpy与Pandas：掌握数组处理和数据框操作。 - Python爬虫：构建网络数据抓取程序。 - 推荐系统：实现基于Python的个性化推荐。 - 案例分析：用Python解决实际数据分析问题。 2. S（内容未完全提供，可能是SAS或Spark等数据分析工具的学习）。 这个教学内容全面覆盖了数据分析的主要领域，不仅包含基础工具的使用，还有高级分析方法和实际案例，为成为专业数据分析师提供了坚实的基础。