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      ☆ 2、在课程结束之后,授课老师会留给学员手机和E-mail,免费提供半年的课程技术支持，以便保证培训后的继续消化；
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01章Excel数据分析精讲
01-01数据分析概述—数据分析流程、方法、在企业管理中的应用
01-02数据分析工具Excel概述
01-03Excel数据处理技巧和高效方法
01-04Excel数据收集途径及数据清洗
01-05Excel公式功能
01-06Excel函数：常用函数、统计函数、文本函数、日期和时间函数等
01-07Excel数组应用和介绍
01-08Excel条件格式功能
01-09Excel图表和使用技巧介绍
01-10Excel数据透视表功能
01-11Excel可视化数据分析
01-12Excel宏与交互式界面设计
02章Power BI商业智能精讲
01-01Power BI简介及数分析工具选择逻辑
01-02PPower Query基本功能：数据导入、数据转换、数据组合、加载数据模式、合并查询等
01-03Power Query常用移除文本操作
01-04Power Query常用M语言函数介绍
01-05Power Pivot数据导入功能
01-06Power Pivot搭建多维数据集与多维数据透视
01-07Power Pivot基本功能：数据加载、计算字段、KPI、层次结构等
01-08Power Pivot的DAX函数介绍
01-09Power View制作交互式仪表板
01-10Power Map制作可视化地图报表
01-11Power BI DeskTop制作可视化仪表板并发布
03章Tableau商业智能分析基础
01-01Tableau公司和产品介绍
01-02使用Tableau连接多源数据：本地和数据库
01-03Tableau可视化界面介绍
01-04Tabelau数据分析P1：排序、筛选、计算字段、分层结构
01-05Tableau数据分析P2：集和参数、趋势线、预测区间
01-06初级图表制作：条形图、折线图、饼图、文字云、散点图、地图、树形图、气泡图、图表组合
01-07高级图表制作：子弹图、环形图、瀑布图、Bump Chart、Table Formatting
01-08使用Tableau制作仪表板与故事
01-09实战案例1：某公司销售数据可视化
01-10实战案例2：航班运营状况分析
04章Mysql数据库管理
01-01MySQL的安装与卸载
01-02MySQL数据库的创建：创建、查看、使用、删除数据库
01-03数据表的创建、查看、删除语句
01-04数据类型和约束条件
01-05填充数据应用：大气质量表处理（数据导入、数据检查）
01-06修改数据表：remove、modify、change、add、drop语句的使用
01-07SQL查询与函数
01-08案例：电商数据多表查询练习
05章商业BI综合案例
01-01案例一：SL+Excel综合案例-Excel创建指标监控仪
01-02案例二：使用MySQL+Excel制作关键指标监控仪-销售情况分析仪
01-03案例三：商业报告撰写
06章Tableau商业智能综合案例
01-01金融案例：如何进行靠谱的投资分析？
01-02产品案例：产品供应时间分析
01-03电影案例：一部电影的诞生
01-04供应分析案例：港口供应时间分析 & 国内二级仓库供应分析
07章数据分析之统计学基础-Part1
01-01数据分析方法概述：数据分析过程、数据分析的商业驱动
01-02概率论基础：随机事件、概率、概率分布
01-03描述性统计分析：集中程度、离散程度、偏度和峰度
01-04常见分布族：正态分布和中心极限定理
01-05多维随机变量：联合分布、协方差、相关系数
01-06数据简化原理：似然函数和辅助函数
01-07参数估计：点估计和区间估计
08章数据分析之统计学基础-Part2
01-01匹配样本
01-02样本量的确定
01-03统计学二类错误
01-04T检验和F检验方法
01-05分类变量的相关性分析
01-06方差分析方法
01-07一元线性回归分析
01-08多元线性回归分析
09章SPSS数据分析实战-Part1
01-01数据分析全过程 - 综合绩效案例讲解
01-02SPSS软件综合特征 - 与同类软件对比
01-03SPSS软件介绍 - 数据视图与变量视图
01-04SPSS访问数据源 - 本地和数据库文件访问
01-05如何理解描述数据— 统计和描述性分析
01-06如何理解描述数据— 可视化图形探索
01-07线性回归模型的假设
01-08线性回归分析模型构建
01-09线性回归分析诊断与残差分析
01-10实战：企业员工综合绩效管理
10章SPSS数据分析实战-Part2
01-01Logistic回归的相关关系分析
01-02Loigistic回归模型及实现
01-03大熵模型与极大似然法估计
01-04分类模型评估方法介绍
01-05连续变量的维度规约：主成分分析
01-06聚类分析方法介绍：层次聚类与Kmeans聚类
01-07SPSS客户价值评分模型
01-08使用SPSS进行联合分析
01-09时间序列原理介绍：AR模型、MA模型、ARIMA模型
01-10时间序列数据的预处理
01-11时间序列的建模和预测
01-12实战1：银行客户信用行为特征分类与违约预测
01-13实战2：降维在消费行为中的应用
01-14实战3：利用RFM模型对电商客户进行细分管理
01-15实战4：购买行为组合与预测
01-16实战5：不同市场订户信息的序列预测