来源:数据分析师 CPDA | 时间:2019-01-04 | 作者:admin
目前世界人口60多亿
一生有: 80*365=29200(天)
平均每天可以遇到1000个人左右。
一辈子遇到人的总数
29200*1000=29200000(人)
相遇的几率
29200000/6000000000=0.00487
相识概率计算
平安活到80岁大概会认识3000人左右
(最不爱交友的人的数字,比较保守一点地说)
相识概率
3000/6000000000=0.0000005(千万分之5)
转眼走到了2018年的最终章
在这一年的时光里
因为喜爱数据分析、想了解数据分析行业
87位同学在这里相遇
成为了彼此的“千万分之5”
在这一年的时光里
48位学员顺利毕业,取得证书
开始了他们新的工作旅程
2019年,苏州CPDA第九期也将开班
这次,又是谁将在这里留下记忆
开课日期 | 1月5~6日、12~13日、19~20日、26~27日 |
上课时间 | 9:00~12:00,13:00~16:00 |
上课地点 | 苏州市因私出国服务中心三楼
苏州市姑苏区人民路808号 |
出行攻略 | 地铁4号线,三元坊站3号门出(苏州火车站4站即到)
周边公交站台—苏州图书馆站 |
BUS | 101路;102路;1路;308路;
309路;933路;夜1路;游4路;游4路长线 |
课程表
温馨提示:上课需自带笔记本电脑,带好相应学习资料
CPDA数据分析师课程大纲 |
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第一周 |
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数据及数据分析 | 数据分析和人才需求 | 数据及数据分析概述@ | ||||||
案例引入(衣食住行) | ||||||||
大数据时代的必然性:硬件发展、软件发展、云计算等 | ||||||||
神奇作用:企业决策、企业成效 | ||||||||
案例应用:企业级用户数据分析应用等 | ||||||||
从业需求现状 | ||||||||
CPDA课程简介 | CPDA课程介绍和考试说明@ | |||||||
远程和教材学习 | ||||||||
企业战略管理 | 战略环境分析 | 环境分析@ | ||||||
SWOT分析法@ | ||||||||
战略分析概述 | 定义、层次、目的、过程 | |||||||
模型与方法 | 宏观-PEST | |||||||
微观-波特五力 | ||||||||
内外结合-SWOT | ||||||||
业务投资组合-波士顿矩阵、GE矩阵 | ||||||||
数据化决策 | 数据挖掘技术与传统模型的映射 | |||||||
用户画像与企业战略 | ||||||||
数据分析流程 | 认识数据 | 场景案例导入@ | ||||||
一手数据VS二手数据@ | ||||||||
结构化数据VS非结构化数据@ | ||||||||
结构化数据的变量(数据)类型分类@ | ||||||||
描述性数据处理@ | ||||||||
数据获取 | 数据获取的原则 | |||||||
内部数据获取 | 数据库VS数据仓库 | |||||||
SQL实操入门@ | ||||||||
结构化数据VS非结构化数据 | ||||||||
外部数据获取 | 外部数据获取概述 | |||||||
Python基础@ | ||||||||
网络爬虫原理 | ||||||||
网络爬虫Python | ||||||||
数据预处理 | 脏数据的成因和处理的必要性 | |||||||
EXCEL基础操作、常用函数、数据透视表@ | ||||||||
数据处理的常规方法 | ||||||||
建立模型 | 模型和算法的应用 | |||||||
模型或算法结果分析 | ||||||||
数据可视化 | 简介、常用图表、工具介绍、可视化技巧、实战案例 | |||||||
数据分析思维模式 | 机器学习经典算法的讲解和应用 | 监督学习、非监督学习@ | ||||||
描述性分析 | 数据降维算法、聚类、关联分析、经销数据大型案例 | |||||||
预测性分析 | 决策树、逻辑回归、KNN、随机森林、共享单车案例 | |||||||
第二周 |
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客户分析 | 开题案例和指标讲解 | 指标讲解、运营日报的制作-EXCEL@ | ||||||
客户画像 | 客户分析的意义 | |||||||
客户画像的理论 | 标签设计 | |||||||
建模步骤 | ||||||||
前端设计 | ||||||||
客户画像的应用场景 | 精准营销 | |||||||
量化风控 | ||||||||
RFM模型应用 | ||||||||
用户运营分析 | AARRR-用户路径行为分析@ | |||||||
AARRR模型 | ||||||||
用户行为路径分析 | ||||||||
用户价值分析 | 用户分群@ | |||||||
CRM客户管理系统 | 建立的必要性 | |||||||
会员管理设计 | ||||||||
应用场景 | ||||||||
用户价值分析 | 客户价值评价框架 | |||||||
价值评估体系闭环 | ||||||||
实践项目总结 | 信用评分 | |||||||
用户总价值模型 | ||||||||
产品分析 | 产品分析概述 | 产品设计的五大要素@ | ||||||
整体产品 | 核心产品@ | |||||||
形式产品@ | ||||||||
附加产品@ | ||||||||
产品设计阶段数据分析 | 新功能开发模型-KANO模型 | |||||||
价格敏感度测试模型-PSM模型 | ||||||||
巴斯模型参数(p、q)求解@ | ||||||||
新产品市场模型-巴斯模型 | ||||||||
产品商用阶段数据分析 | 产品健康度评判-漏斗模型 | |||||||
改进反应测试 A/B Test | ||||||||
竞品分析-对应分析模型 | ||||||||
协同过滤算法详解@ | ||||||||
个性化推荐:协同过滤 | ||||||||
第三周 |
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供应链分析 | 供应链概述 | 针对传统企业弊端的供应链解决方案@ | ||||||
什么是供应链@ | ||||||||
数据在供应链上的应用@ | ||||||||
采购——供应商选择 | 供应商选择介绍 | |||||||
供应商选择方法——层次分析法 | ||||||||
供应商选择案例 | ||||||||
生产计划 | 生产计划决策思路 | |||||||
生产计划分析方法 | ||||||||
生计划案例 | ||||||||
物流选址与配送 | 物流选址 | 选址影响因素@ | ||||||
单个物流中心选址@ | ||||||||
多个物流中心选址@ | ||||||||
物流配送 | 优化配送线路 | |||||||
分送式配送运输案例 | ||||||||
营销分析 | 市场预测分析 | 什么是市场预测@ | ||||||
为什么做市场预测@ | ||||||||
如何做市场预测@ | ||||||||
市场预测定性分析方法 | ||||||||
市场预测定量分析方法 | ||||||||
广告投放分析 | 什么是广告投放分析 | |||||||
广告决策5M | ||||||||
广告预算决策 | ||||||||
广告媒体决策 | ||||||||
广告效果评估 | ||||||||
广告投放分析案例 | ||||||||
投资分析 | 实业投资 | 基础 | 基准折现率@ | |||||
资金时间价值@ | ||||||||
指标(换算)@ | ||||||||
收益 | 现金流量表基本概念@ | |||||||
现金流量表编制实务@ | ||||||||
经济评价@ | ||||||||
风险 | 不确定性与风险@ | |||||||
盈亏平衡分析@ | ||||||||
敏感性分析@ | ||||||||
风险概率分析@ | ||||||||
金融投资 | 量化金融投资概述 | 金融投资与金融创新@ | ||||||
金融投资策略与特点 | ||||||||
传统金融投资与量化金融投资@ | ||||||||
量化金融投资模型与方法 | ||||||||
案例分析一:基本面量化选股 | ||||||||
案例分析二:八周择时量化选股 | ||||||||
量化选股策略 | 量化选股投资概述@ | |||||||
量化选股投资策略@ | ||||||||
量化选股投资流程@ | ||||||||
财务指标选股策略与应用实操 | ||||||||
CAPM资本资产定价模型与应用实操 | ||||||||
量化择时策略 | 量化择时投资概述@ | |||||||
量化择时投资指标@ | ||||||||
量化择时投资策略 | ||||||||
量化择时投资实操 | ||||||||
投资组合管理及业绩评估 | 证券投资组合管理 | |||||||
证券投资组合业绩评估 | ||||||||
证券投资组合大型案例实操 | ||||||||
注: | @ 号标注课程为线上必修课程,属于考试大纲覆盖的必要知识储备。 |