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基础到高级数据分析、数据库管理、SPSS应用、数据挖掘算法、R语言实战以及选修的Python和SAS数据挖掘方向，通过丰富的案例进行实战训练。” CDA数据分析师课程是针对对数据分析感兴趣的学员设计的一套全面的教学计划。课程分为六个主要阶段和两个选修方向，旨在培养具备专业数据分析能力的从业者。 第一阶段，Excel数据分析，是学习数据分析的基础。内容包括Excel的数据处理技巧、数据收集与整合、规范化方法，以及运用公式、函数、数组进行高效的数据分析。此外，还涉及使用Excel进行数据可视化，如创建排序、筛选、透视表等，以及商业智能工具PowerBI的使用。 第二阶段，介绍数据分析理论基础，涵盖集中趋势和离散测度的统计概念，如均值、中位数、众数、方差等，还包括点估计和区间估计。同时，学习回归分析、主成分分析和时间序列分析，这些都是预测和理解数据模式的关键工具。 第三阶段，数据库管理，重点是MySQL，包括基本操作、数据类型和运算符、数据的增删改查（CRUD）以及用户管理。此外，还有中型和大型数据的清洗查询案例，帮助学员掌握实际数据处理技能。 第四阶段，SPSS数据分析，覆盖了从数据处理到各种统计分析，如描述统计、T检验、方差分析、相关分析、回归分析、主成分分析等。同时，还包括缺失值处理、因子分析、聚类分析以及时间序列分析。 第五阶段，数据挖掘算法，包括关联规则、决策树、贝叶斯分类、支持向量机（SVM）和神经网络等，这些是数据挖掘的核心技术。 第六阶段，R语言的学习，不仅教授基础编程，还涉及KNN、朴素贝叶斯、SVM、聚类分析以及在实际问题中的应用，如汽车金融信用违约预测模型。 选修方向一，Python数据分析，内容包括Numpy的数组和矢量计算、Pandas的基础和进阶应用、Python爬虫、推荐系统构建以及案例分析。 选修方向二，SAS数据挖掘，涵盖了SASBase的基础和高级编程、统计分析、电商数据挖掘以及信用评级模型的构建，通过具体案例来实践如何利用SAS进行客户分群和营销优化。 最后，课程通过一系列的案例分析实战，如互联网广告大数据应用、时间序列在零售业的预测、保险行业决策树应用、零售业的Logistic回归和线性回归等，让学员将理论知识应用到实际场景中，提升解决问题的能力。