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R業務數據分析師

R業務數據分析師

R業務數據分析師

難度系數:

課程系列:R業務數據分析師

課程信息:
相關等級報考推薦:
  • Level I¥1200元
  • Level II¥1700元
  • Level III¥2000元

課程簡介

R最吸引人的地方在于它的趣味性,它可以用幾行簡單的代碼生成圖表和圖以及完成強大的任務功能。同時作為開源工具,目前尚無行業應用限制,方便的拓展性,不僅可以同Python,Java,C,C++等語言進行互調,其他統計軟件也大部分均可調用R,如SAS,SPSS statistic等。通過R語言基礎、數據提取、數據處理、統計分析、數據建模、數據可視化等體系學習,介紹了R語言及數據分析與挖掘的各個技術細節。通過實際的金融、電信、市場調研、客戶關系等案例演練,讓學員真正體驗數據分析與R語言的魅力。新手完全能夠通過本課程學習,成長為優秀的R語言數據分析行家。 

學習目標

  1. 掌握數據分析基礎理論和常用分析法,并能結合專業統計軟件完成數據分析工作。
  2. 掌握數據分析和數據挖掘高級算法,操作相關軟件應用于實際案例。
  3. 將數據分析技能與具體業務結合,在學習工作中獨立完成數據分析工作并解決當前問題。
  4. 課程從理論到應用,系統進階,由淺入深,偏于實際應用

學習對象和基礎

  1. 有一定R語言編程基礎,想從事機器學習算法應用類崗位
  2. 已工作1-3年,個人發展遭遇瓶頸,希望進階的的數據分析師
  3. 負責開發業務理解與特征工程的業務數據工程師、算法工程師
  4. 負責應用機器學習算法解決商業分析問題的數據項目經理、數據產品經理
  5. 有數理統計基礎最佳

崗位職責

  1. 深入業務,理解業務運作邏輯,利用數據分析手段,對業務數據指標進行數據監測、業務分析,包含但不限于業務過程和項目運營指標,業務結果指標等;
  2. 業務數據分析體系設計,例如業務數據報表體系、薪酬績效指標體系,激勵分析體系等;
  3. 業務項目專項分析,數據產品需求分析,對接數據產品建設;

任職要求

  1. 本科以上學歷,經濟學、統計學、計算機等或者數據處理高度相關專業,3-5年數據分析工作經驗;
  2. 練使用SQL等數據庫查詢語言優先, 對數據敏感, 有商業敏感度,具有較強結構化思維、邏輯思維能力, 具備優秀的信息整合和分析能力;
  3. 工作細致、專業、嚴謹, 有較好的自驅力。

課程內容

第1章: R語言編程基礎

  1. R編程語言基礎-準備工作
  2. R的語法與數據結構
  3. R語言數據讀取
  4. R語言函數與語句結構
  5. R語言基本操作P1
  6. R語言基本操作P2
  7. R語言基本操作P3
  8. R語言基本操作P4
  9. R語言基本操作P5
  10. R數據分析-第一周課件.rar

第2章: MySQL數據庫

  1. Windows系統下MySQL 5.7安裝教程視頻
  2. 序章視頻
  3. 數據庫操作
  4. 數據表操作
  5. 數據類型
  6. 約束條件
  7. 填充數據
  8. 修改數據表
  9. SQL查詢視頻
  10. 查詢操作符與子查詢
  11. 函數
  12. 查詢練習
  13. MySQL數據庫作業
  14. MySQL資料.rar
  15. MySOL安裝macos系統.rar
  16. MySQL常見問題解答
  17. MYSQL社區版5.7.11.0.msi

第3章: 統計學

  1. 數據分析簡介1
  2. 數據分析簡介2
  3. 描述性統計——集中趨勢
  4. 描述性統計——離散程度度量
  5. 描述性統計——離散系數、偏態與峰態系數
  6. 描述性統計(EXCEL) 
  7. 描述性統計分析習題
  8. 描述性統計習題視頻
  9. 統計量及其抽樣分布
  10. 概率論基礎
  11. 統計量及其抽樣分布習題
  12. 統計學的概率論基礎.pdf
  13. 統計量與抽樣分布習題
  14. 基本概念
  15. 估計量評價
  16. 單個總體的區間估計
  17. 單個總體的比例方差_兩個總體_樣本量估計
  18. EXCEL計算分位數
  19. 參數估計習題
  20. 參數估計習題視頻
  21. 概念和均值
  22. 比例方差
  23. 假設檢驗習題
  24. 假設檢驗習題視頻
  25. 方差分析的基本原理
  26. 方差分析的三種類型
  27. 方差分析的EXCEL操作
  28. 作業題1
  29. 作業題2
  30. 方差分析 習題視頻
  31. 統計學課件.rar

第4章: R語言數據分析

  1. R讀取數據與數據庫介紹
  2. SQL語言基礎與數據整合
  3. 描述性統計分析基礎
  4. FRM部分練習
  5. 隨機抽樣知識
  6. 統計推斷P1
  7. 統計推斷P2
  8. 資料匯總.zip
  9. 補充資料
  10. 主成分分析方法
  11. 因子分析
  12. 層次聚類分析P1
  13. K均值聚類方法
  14. 對應分析與多維尺度分析
  15. 線性回歸分析P1
  16. 線性回歸分析P2
  17. 線性回歸分析P3
  18. 邏輯回歸做流失預警P1
  19. 邏輯回歸做流失預警P2
  20. r.zip
  21. 時間序列分析方法P1
  22. 時間序列分析方法P2
  23. 時間序列分析方法P3
  24. 時間序列分析方法P4
  25. R語言.zip
  26. 時間序列分析P5
  27. 個稅預測案例-p1
  28. 個稅預測案例-P2

第5章: R語言數據可視化

  1. 常用圖表函數簡介及使用
  2. ggplot軟件包簡介及使用1
  3. ggplot軟件包簡介及使用2
  4. ggplot軟件包簡介及使用3
  5. lattice軟件包簡介及使用1
  6. lattice軟件包簡介及使用2
  7. 中級統計描述
  8. 統計描述交叉表
  9. 可視化資料.zip

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