数据科学与商业分析培训大纲

培训对象

• 希望系统掌握数据分析技能的职场人士

• 财务、市场、运营等业务部门的数字化推进者

• 从传统分析向数据驱动决策转型的管理人员

培训目标

通过本课程的系统学习，使学员全面掌握数据采集、清洗、分析、可视化的全流程技能，熟练使用Python/SQL/BI工具进行商业问题拆解与数据建模，具备独立完成业务数据分析报告的能力。

培训内容

1. 数据科学概述与商业价值：介绍数据科学在企业决策中的应用场景，分析数据驱动型企业的核心竞争力。

2.  

3. SQL数据查询与处理：系统学习SQL基础语法：SELECT、JOIN、子查询、窗口函数，掌握从数据库中提取业务数据的能力。

4.  

5. Python数据分析基础：学习NumPy、Pandas库的使用，掌握数据清洗、缺失值处理、数据变换等技能。

6.  

7. 数据可视化与商业仪表盘：介绍Tableau/Power BI/FineBI等BI工具，掌握仪表盘设计与故事叙述技巧-

8. 1。

9. 描述性统计与业务指标：学习业务指标设计原则（AARRR模型、RFM模型），掌握数据分布、相关性分析方法。

10.  

11. AB测试与因果推断：讲解AB测试的统计学原理、实验设计、显著性检验与结果解读。

12.  

13. 机器学习入门与业务预测：学习线性回归、逻辑回归、决策树等算法在业务预测中的应用。

14.  

15. 用户分层与精准营销：掌握聚类分析（K-means）在用户细分中的应用，实现精准营销策略制定。

16.  

17. 时间序列分析与预测：学习移动平均、指数平滑、ARIMA模型在销售预测中的应用。

18.  

19. 数据分析报告撰写：学习从业务问题出发的数据分析框架，掌握结论导向的报告撰写技巧。

20.  

21. 数据伦理与隐私保护：了解数据安全法规（GDPR、个人信息保护法），学习数据脱敏与合规实践。

22.  

23. 综合项目实战：电商用户行为分析：给定真实电商数据集，学员完成从业务问题定义、数据清洗、分析建模到可视化报告呈现的完整流程。

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