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课程培训
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数据智能赋能者——综合培训
培训目标：
· 建立数据思维：使学员理解数据在商业与决策中的核心价值，建立“数据驱动”的思维模式。 · 掌握核心技能：掌握从数据获取、处理、分析到可视化与建模的全流程核心方法与工具。 · 赋能业务决策：能够将数据洞察转化为具体的业务建议和可落地的解决方案。 · 了解前沿应用：熟悉大数据、AI、数据中台等前沿概念，并能评估其在自身领域的应用潜力。 目标学员：
· 业务与管理者：希望利用数据优化决策的部门负责人、产品经理、运营经理。 · 数据分析师（初级）：希望系统提升技能的新手分析师。 · 技术转型者：希望向数据领域转型的工程师、技术人员。 · 所有对数据价值有需求的人员。 预备知识：
具备基本的计算机操作能力和逻辑思维，对业务有一定理解。技术模块需要一定的学习意愿。 培训内容
一：数据思维与基础素养
目标：扫清认知障碍，建立正确的数据观。 · 数据智能导论与价值重塑 o 什么是数据智能？从数据分析到数据智能的演进。 o 数据驱动决策的经典案例与失败教训。 o 数据文化：如何构建一个数据驱动的组织。 · 数据基础与指标体系 o 数据类型：结构化、半结构化、非结构化数据。 o 关键指标设计：如何定义和选取KPI、OSM模型、AARRR模型等。 o 数据埋点与采集：用户行为数据、业务数据的获取原理与方法论。 · 数据伦理、安全与合规 o 数据隐私保护（GDPR， CCPA， 《个人信息保护法》）。 o 数据安全基础与数据伦理挑战。 二：数据工程与处理基础
目标：理解数据从原始到可用的处理流程，掌握核心工具。 · 数据获取与预处理 o 数据来源：数据库、API、日志文件、公开数据集。 o 数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值。 o 数据集成与变换。 · SQL语言核心 o 数据库基础概念。 o 核心SQL操作：查询、过滤、分组、聚合、多表连接（JOIN）、子查询。 o 实战：使用SQL解决业务查询问题。 · Python数据分析基础 o Python环境与核心库介绍（Pandas， NumPy）。 o 使用Pandas进行数据操作：读取、清洗、转换、聚合。 o 基础数据可视化（Matplotlib， Seaborn）。 三：数据分析与可视化
目标：掌握探索性数据分析方法，并学会用故事讲述数据。 · 探索性数据分析 o 描述性统计：集中趋势、离散程度、分布形态。 o 相关性分析与假设检验基础。 o 分组与对比分析、趋势分析、漏斗分析。 · 商业智能与可视化工具 o Power BI / Tableau 核心技能：连接数据、数据模型、DAX/计算字段。 o 设计原则：如何制作清晰、有效、有影响力的图表和仪表盘。 o 从图表到故事：构建数据叙事，制作数据报告。 · 统计学基础入门 o 概率分布、抽样、中心极限定理。 o 回归分析基础（线性回归）与应用场景。 四：数据建模与智能应用
目标：入门机器学习，理解AI如何解决预测与分类问题。 · 机器学习基础概念 o 监督学习 vs. 无监督学习。 o 过拟合与欠拟合、模型评估指标（准确率、精确率、召回率、AUC等）。 o 标准建模流程：问题定义、数据准备、特征工程、模型训练与评估。 · 经典算法与应用场景 o 分类算法：逻辑回归、决策树、随机森林（使用Scikit-learn）。 o 回归算法：线性回归、回归树。 o 聚类算法：K-Means， 用于客户分群、市场细分。 o 场景案例：客户流失预测、销售预测、产品推荐系统基础、图像/文本分类入门。 · 前沿技术概览 o 深度学习简介：神经网络是什么？CNN， RNN的典型应用（计算机视觉， NLP）。 o 大语言模型与AIGC入门：如何利用现有API（如ChatGPT）赋能办公与数据分析。 o 数据中台与DataOps概念简介。 五：综合实战与战略规划
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