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01章Excel數據分析精講
01-01數據分析概述—數據分析流程、方法、在企業管理中的應用
01-02數據分析工具Excel概述
01-03Excel數據處理技巧和高效方法
01-04Excel數據收集途徑及數據清洗
01-05Excel公式功能
01-06Excel函數：常用函數、統計函數、文本函數、日期和時間函數等
01-07Excel數組應用和介紹
01-08Excel條件格式功能
01-09Excel圖表和使用技巧介紹
01-10Excel數據透視表功能
01-11Excel可視化數據分析
01-12Excel宏與交互式界面設計
02章Power BI商業智能精講
01-01Power BI簡介及數分析工具選擇邏輯
01-02PPower Query基本功能：數據導入、數據轉換、數據組合、加載數據模式、合并查詢等
01-03Power Query常用移除文本操作
01-04Power Query常用M語言函數介紹
01-05Power Pivot數據導入功能
01-06Power Pivot搭建多維數據集與多維數據透視
01-07Power Pivot基本功能：數據加載、計算字段、KPI、層次結構等
01-08Power Pivot的DAX函數介紹
01-09Power View制作交互式儀表板
01-10Power Map制作可視化地圖報表
01-11Power BI DeskTop制作可視化儀表板并發布
03章Tableau商業智能分析基礎
01-01Tableau公司和產品介紹
01-02使用Tableau連接多源數據：本地和數據庫
01-03Tableau可視化界面介紹
01-04Tabelau數據分析P1：排序、篩選、計算字段、分層結構
01-05Tableau數據分析P2：集和參數、趨勢線、預測區間
01-06初級圖表制作：條形圖、折線圖、餅圖、文字云、散點圖、地圖、樹形圖、氣泡圖、圖表組合
01-07高級圖表制作：子彈圖、環形圖、瀑布圖、Bump Chart、Table Formatting
01-08使用Tableau制作儀表板與故事
01-09實戰案例1：某公司銷售數據可視化
01-10實戰案例2：航班運營狀況分析
04章Mysql數據庫管理
01-01MySQL的安裝與卸載
01-02MySQL數據庫的創建：創建、查看、使用、刪除數據庫
01-03數據表的創建、查看、刪除語句
01-04數據類型和約束條件
01-05填充數據應用：大氣質量表處理（數據導入、數據檢查）
01-06修改數據表：remove、modify、change、add、drop語句的使用
01-07SQL查詢與函數
01-08案例：電商數據多表查詢練習
05章商業BI綜合案例
01-01案例一：SL+Excel綜合案例-Excel創建指標監控儀
01-02案例二：使用MySQL+Excel制作關鍵指標監控儀-銷售情況分析儀
01-03案例三：商業報告撰寫
06章Tableau商業智能綜合案例
01-01金融案例：如何進行靠譜的投資分析？
01-02產品案例：產品供應時間分析
01-03電影案例：一部電影的誕生
01-04供應分析案例：港口供應時間分析 & 國內二級倉庫供應分析
07章數據分析之統計學基礎-Part1
01-01數據分析方法概述：數據分析過程、數據分析的商業驅動
01-02概率論基礎：隨機事件、概率、概率分布
01-03描述性統計分析：集中程度、離散程度、偏度和峰度
01-04常見分布族：正態分布和中心極限定理
01-05多維隨機變量：聯合分布、協方差、相關系數
01-06數據簡化原理：似然函數和輔助函數
01-07參數估計：點估計和區間估計
08章數據分析之統計學基礎-Part2
01-01匹配樣本
01-02樣本量的確定
01-03統計學二類錯誤
01-04T檢驗和F檢驗方法
01-05分類變量的相關性分析
01-06方差分析方法
01-07一元線性回歸分析
01-08多元線性回歸分析
09章SPSS數據分析實戰-Part1
01-01數據分析全過程 - 綜合績效案例講解
01-02SPSS軟件綜合特征 - 與同類軟件對比
01-03SPSS軟件介紹 - 數據視圖與變量視圖
01-04SPSS訪問數據源 - 本地和數據庫文件訪問
01-05如何理解描述數據— 統計和描述性分析
01-06如何理解描述數據— 可視化圖形探索
01-07線性回歸模型的假設
01-08線性回歸分析模型構建
01-09線性回歸分析診斷與殘差分析
01-10實戰：企業員工綜合績效管理
10章SPSS數據分析實戰-Part2
01-01Logistic回歸的相關關系分析
01-02Loigistic回歸模型及實現
01-03最大熵模型與極大似然法估計
01-04分類模型評估方法介紹
01-05連續變量的維度規約：主成分分析
01-06聚類分析方法介紹：層次聚類與Kmeans聚類
01-07SPSS客戶價值評分模型
01-08使用SPSS進行聯合分析
01-09時間序列原理介紹：AR模型、MA模型、ARIMA模型
01-10時間序列數據的預處理
01-11時間序列的建模和預測
01-12實戰1：銀行客戶信用行為特征分類與違約預測
01-13實戰2：降維在消費行為中的應用
01-14實戰3：利用RFM模型對電商客戶進行細分管理
01-15實戰4：購買行為組合與預測
01-16實戰5：不同市場訂戶信息的序列預測