数据分析专业主修课程？

一、数据分析专业主修课程？

基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。

大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。

大数据数据采集阶段：Python、Scala。

大数据商业实战阶段：实操大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

二、大数据分析师培训课程？

大数据培训课程内容。

1、基础部分：JAVA语言 和 LINUX系统。

2、大数据技术部分：HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK调优等，覆盖前沿技术：Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习。

在这些内容中前期的基础部分的内容在大数据培训过程中是相对比较容易学会的，但是这部分的内容是相当重要的必须要掌握，基础部分学的好不好会直接导致你在大数据培训后期大数据技术部分学习的情况。

在大数据培训后期，如果你的前面的基础部分没有学好，哪后期的大数据技术部分页会学习的很差劲，因外这个阶段会涉及到许多的逻辑思维的东西，比较难掌握，所有就涉及到我们前面说的需要的大专以上学历的原因了。只有达到条件，在学习中努力一些，把基础打好，后边的学起来页就比较容易了。

三、经营数据分析需要分析哪些数据？

1、引流

通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。

目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。

2、转化

完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。

每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。

3、留存

通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。

四、生产数据分析主要分析哪些数据？

数据分析按作用，一般可以分为现状分析、原因分析和预测分析三大类，生产数据分析主要涉及现状分析和原因分析。

1、生产数据现状分析。

生产数据现状分析常见的分析方法有两类，对比分析和平均分析。

对比分析是生产数据分析用得最多的分析方法之一。

对比分析又可以从横向和纵向两个方面进行。横向对比分析，又称静态对比分析，主要有和目标对比，和其他部门对比，和其他地区对比，和其他行业对比等等。比如，生产投入产出达标率就是一种典型的对比分析，再比如，A车间和B车间的人均产能比较，也是对比分析。

纵向对比分析，又称动态对比分析，主要有和历史同期对比的同比，和上一周期对比的环比。

平均分析，也就是求平均，是最基础的数据分析方法，和对比分析一样，也是生产数据分析应用最多的分析方法之一。

2、生产数据原因分析。

原因分析，顾名思义，就是经过数据分析，找到生产现状发生的原因。

生产原因分析的分析方法也很多，主要包括：分组分类分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析和矩阵关联分析。

五、数据分析有哪些相关的培训课程？

我这里有一份调研报告，包含目前市场上几个知名的数据分析培训课程，做一个详细的对比和盘点。这份报告来之不易，希望大家珍惜！！

当然了这份报告有可能会被和谐，有可能会被举报，希望大家提前收藏。我这里也是做了心理准备，肯定会有相关人士找我麻烦。但是毕竟互联网就是一个分享的平台。

这里一共有11个市面上的数据分析课，务必耐心看完，看在我顶着被f的风险上，请各位给我老透一个大大的支持！！

前几天看到知乎的数据分析训练营开课了，可以免费报名。这个课程是非常适合没有基础的新手。如果你只会一点Excel，其他的SQL，python，啥的都没有接触过，没有学习过的话，那报名这个就行了。性价比完胜！报名链接放下面了。

那么正文正式开始！

一、拉钩-数据分析实战训练营

价格

1. 纯课程 10800
2. 大厂私教保大厂offer 19800，达不到全额退款
3. 3体验版1000元 ，七天补尾款，不满意退款

课程定位

从零基础到数据挖掘，

全方位构建数据分析能力，热门行业真实项目实操。

强就业导向

适宜人群

1. 初阶数据分析师-想涨薪-提高业务能力
2. 大学生-想入行- 获得offer
3. 产品/运营/市场-想提升-业务操盘手拿到大厂高薪offer

讲师

"马老师-拉钩CTO,中科院国家重点实验室硕士，15年互联网技术老兵

三丰老师-曾在中华网和实达软件担任技术总监，13年技术技术岗位经验，自身数据专家

摘星子-10年数据服务电商互联网金融电信游戏 团队管理经验

安迪老师-10余年工作经验，曾在汽车侧媒体，房产行业就职高级数据分析师

导老师-对外经贸大学统计专业，8年资深数据分析工作经验

卢老师，6年软件开发经验，6年授课经验"

优点

1. 拉钩平台，推荐offer，保offer
2. 价格很贵，但可以试学，不满意退款。
3. 课程大而全
4. 每一期都配了导师，在线给群里学员回答问题，回答仔细

缺点

1. 每个阶段的老师不同，水平和风格有区别。
2. 时间紧凑，短时间内学习这么多工具和语言，在没有实际应用场景的情况下，很有难度

综合

课程内容大而全，助教服务好。但对零基础用户来说很难全程跟完。课程视频有专业配音

二、开课吧

价格

1. 纯课程程：无忧班2980
2. 正式课：8980 课程+6个月项目
3. 保offer：9980。12个月内一线城市保就业。本科1w/月 研究生1.2w/月

定位

高薪培养，深度对标阿里P6+

适宜人群

1. 0基础，进大厂
2. 转行跳槽，加薪
3. 了解简单程序，提高竞争力
4. 测试或运维人员，变行业高手
5. 数据分析从业者，提升大数据和业务分析能力

讲师

多位

讲师代表："杨国俊，开课吧大数据学科负责人

13年教研经验，著有图书《python数据分心入门实战》是北航、江苏师范大学，贵州大学、南京理工大学等多所高效客座教师"

首席推荐官，课程研发战略顾问：廖雪峰 开课吧内容合伙人，python布道师 曾任职西门子 摩托罗拉 火币网高级技术专家，把控课程内容。

优点

1. 强调保offer
2. 价格很贵，但可以试学，不满意退款。
3. 课程体系化，大而全

缺点

1. 相对适合初学者，基础知识、理论知识会比较多一点，可以快迅速了解。

2.但实战的案例会比较少，要是多了解实战经验的话，还要再报一个商业数据分析核心能力实战营。

综合评价

互联网业内的大牛讲师，内容系统全面，助教服务好，就业主要针对大厂面试。

三、腾讯-小灶能力派

价格

实付 3199

课程定位

名企腾讯真实项目实战，成为高薪数据分析师。

更关注业务数据分析和业务解决能力

事宜人群

1. 在校大学生，想入行，增加名企经历
2. 0-3岁职场转岗，构建知识体系 提升竞争力
3. 产品、运营等职能岗，希望提升工作效率 帮助业务决策

讲师

3位

"peng，毕业于美国德克萨斯A&M大学的营销科学专业10年数据挖掘经验，曾就职于全球TOP10数据营销咨询公司Merkle。

Earl, 毕业于清华大学，腾讯大数据专家，11年大数据领域经验

Mickey ,985名校数学科学、企业管理硕士，数据科学管理专家,曾服务平安银行、广发银行、腾讯等大型企业，

优点

1. 突出腾讯项目经验课写进简历。
2. 课程比较接地气，能和真正的数据分析工作联系起来
3. 每周一个实操案例
4. 有编程环境

缺点

1.只有规定时间完成所有作业和课程的人才可以得到电子版毕业证书

2. 定位数据分析，所以关于爬虫的讲授可能有些少。课程的容量可能也不像其他一些课那么大 ，

3. 如果想要会所有的python代码或所有的sql语句还是所有的tabluea功能可能还要另外再看参考书。

综合评价

业务型课程，针对普通转岗求职，接地气。

四、知乎-数据分析训练营

价格

实付2980

课程定位

0 基础也能学会的数据分析专项训练营。

跟着课程完成项目实战作业，解决无项目经验的求职难题。

适宜人群

1. 0 基础的学生，想入行，增加项目经验
2. 在职转岗求职，提升竞争力
3. 0-3年从业者/销售/财务，提升工作效率
4. 3年以上的互联网从业者/业务主管，帮助业务决策

服务

录播课+社群答疑+督学+作业批改+1v1简历修改+内推信息+赠送课程live+送书+职业交流群

讲师

2位

1.猴子 知乎pu 毕业于中国科学院大学，前IBM工程师。

2.冰冰 （广东人）中山大学，电商行业多年从业经验，曾获得 POWER BI官方可视化大赛优秀奖。

优点

1. 知乎PU，站内口碑讲话通俗易懂，内容接地气，可以自己站内宣传，发想法，发圈子。
2. 适合零基础，针对数据分析专项训练，解决职场问题，无门槛。
3. 服务内容基本与市面（非保offer）产品持平，可做到群内随时1v1助教答疑及1v1修改简历。
4. 作业交付在知乎：用户发布知乎专栏提交作业——可搜索，带标签，产生二次传播。
5. 一定的价格优势。

缺点

猴子的课程内容确实不难，课程不适合高手

综合评价

数据分析专项，课程小而精。

零基础，业务型课程，针对普通转岗求职，接地气。

实战案例丰富

PU粉丝口碑较好

现在课程是可以免费报名学习3天的训练营，非常建议各位学习。毕竟是免费的，这个福利不是什么时候都有，知乎出品，必属精品。

五、职问

价格

实付 3499（含考试费）

定位

数据分析六大常见软件高效使用，满足数据分析日常工作需要，提升效率（excel，MySQL，Tableau，Power BI，Kettle，SPSS Modeler）

适宜人群

1. 零基础入门—跨行就业2.多行业人事—互联网、金融、电信、零售、政府等涉及数据工作3.业务相关人员—市场、运营、咨询、BI、管理、财务、风控、供应、产品等人员

讲师

2位余挺：前IBM资深大数据架构师，前Oracle资深数据专家，15年数据分析行业经验钱兴会：前阿里巴巴资深数据平台架构师，前联想集团电商数据平台总监，博彦科技大数据事业部副总裁，北京分维汇智（楚门智能）公司创始人

优点

1. 以考证为目的，并负责考证一条龙服务（报名+备考+发证到家）2. 随到随学

缺点

只要花钱就能拿到、考试过于简单的证书，都不具备含金量

综合评价

满足用户考证心理内容根据考试大纲设计该证书行业认可度一般，企业可购买

大家可以根据需求，自行选择适合自己的，当然了，如果你是初学者，然后又不想多花钱，那就报名咱们知乎的数据分析训练营就行了，毕竟我们知乎的用户还是相信知乎的课程不是？

以上就是目前市场上主要的几个数据分析课程，冒风险发布不易，请各位点赞收藏评论！！不要让我的辛苦白费啊啊啊！

六、巨量百应数据大屏的数据如何分析？

回答如下：巨量百应数据大屏的数据分析可以分为以下几个步骤：

1. 数据收集：从巨量百应平台获取所需要的数据，包括广告投放数据、用户行为数据、转化数据等。

2. 数据清洗：对数据进行清洗和处理，包括去重、缺失值处理、异常值处理等。确保数据的准确性和完整性。

3. 数据可视化：利用数据可视化工具，将数据转换成易于理解的可视化图表，如折线图、柱状图、饼图等，以便更好地展示数据。

4. 数据分析：通过对数据的分析，发现数据之间的关联和趋势，了解广告效果、用户行为、转化率等方面的情况。

5. 结果呈现：根据数据分析结果，提出相应的优化建议，以优化广告投放策略、提升用户体验、提高转化率等。

需要注意的是，数据分析不是一次性的，需要不断地收集、清洗、可视化和分析数据，以及不断地优化广告投放策略，才能使广告投放达到最佳效果。

七、圈外同学数据分析课程有用吗？

有用因为数据分析已经成为各个领域中非常重要的技能之一，可以帮助人们更好地了解和应对日益增长的数据量。而圈外同学的数据分析课程是由优秀的导师和专业的教学团队共同打造的，内容涵盖从基础知识到实战应用的全面系统课程，可以有效提高学员的数据分析能力和解决实际问题的能力，更好地帮助他们在工作中发挥作用。此外，数据分析相关的职位需求不断增长，深入学习和掌握这一领域的知识和技能也有助于提高自身的就业竞争力。因此，参加圈外同学的数据分析课程可以为学员带来多方面的收益和发展机会，是一项非常有价值的投资。

八、spss的数据分析方法课程学什么？

SPSS的数据分析方法课程通常会教授以下内容：

1. 数据导入与清洗：学习如何将数据导入SPSS软件，并进行必要的数据清洗和预处理，包括缺失数据处理、异常值检测和处理等。

2. 描述性统计分析：学习如何使用SPSS进行基本的描述性统计分析，如计算平均数、中位数、标准差、频数等。

3. 探索性数据分析（EDA）：学习如何使用SPSS进行数据可视化、探索性因子分析、主成分分析等方法来发现数据中的模式和关系。

4. 参数检验：学习如何使用SPSS进行各种参数检验，如t检验、方差分析、回归分析等，以确定变量之间的关联和差异是否显著。

5. 非参数检验：学习如何使用SPSS进行一些非参数检验方法，如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等。

6. 因子分析和聚类分析：学习如何使用SPSS进行因子分析和聚类分析，以发现数据中的潜在因素和群组。

7. 多元回归分析：学习如何使用SPSS进行多元线性回归分析，以探究多个自变量对因变量的影响。

8. 可靠性与效度分析：学习如何使用SPSS进行可靠性和效度分析，以评估测量工具的信度和效度。

9. 时间序列分析：学习如何使用SPSS进行时间序列分析，以探究数据随时间变化的趋势和模式。

10. 多变量分析：学习如何使用SPSS进行多变量分析方法，如多元方差分析、多元回归分析、判别分析等。

此外，课程可能还会包括一些案例研究和实际数据分析项目，以帮助学员将所学的方法应用到实际问题中。

九、大数据分析课程价格多少钱？

现在线下的大数据课程一般都是4-5个月，25000左右的费用。如果是线上的话，时间周期都差不多，学费大概只有线下的一半，我知道的大讲台，直播学期是16周，报价12800

十、网站数据分析应该重点分析哪些数据？

1. PV/Page View PV即Page View，页面被浏览/打开的次数，在网站数据分析中，通常指网站统计所统计出来的访客访问网页的次数，也就是这个访客打开了多少次网页，也相当于我们平时说的浏览量。通过PV的数值，我们可以看出所有访客在一定时间内，打开了我们网站多少个页面或者刷新了某个网页多少次，也就是访客每刷新一次页面，都会被统计工具记作1个PV。PV的值不能直观看出真实的访客数量，只能看出所有访客打开了我们网站的次数，如果一个访客刷新页面100次，那么PV就会增加100。

2. UV/Unique Visitor UV即Unique Visitor，译为独立访客数，即进入/浏览网站的访客数量，判断依据一般以浏览器的cookie（储存在用户本地终端上的数据）和IP两种方式为准。打个比方：依靠浏览器的cookies来判断UV的话，一定时间内，同一个访客通过同一个浏览器多次访问我们的网站，则只记作1个UV，假如这个访客使用了不同浏览器或者清除了浏览器的缓存后，再次访问我们的网站，则会再次被记作1个UV，也就是总共有2个UV。即使我们无法通过UV非常准确地判断网站的真实访客数量，但是，相比其他指标来说，是目前较为准确的判断依据。

3. IP/Internet Protocol IP即Internet Protocol，独立IP数，IP地址大家应该都比较了解，而在网站数据分析中，指的是在一定时间内用户在不同IP地址访问网站的数量。同一个IP地址下，即使是不同的用户访问了我们的网站，统计工具所统计的IP值均为1，也就是只会展现同一个IP地址。正常情况下，UV的值会大于IP的值，这是因为像学校、网吧、公司等IP共用的场所，用户的IP都是相同的，而访问的设备不同，则会导致UV的值大于IP的值。

跳出率/Bounce Rate 跳出率即Bounce Rate，跳出指的是访客仅浏览了一个页面就离开了我们的网站，所以跳出率的则为：仅浏览了一个页面就离开网站的访问次数，占网站总访问次数的多少，即跳出率=跳出的访问量/总访问量×100%跳出率是网站数据分析中非常重要的指标之一，通常情况下，跳出率越高，该页面的吸引力越低。如果页面的跳出率过低，这时候你就应该检查这个页面的是否能正常打开，你的目标用户是不是对这些内容不感兴趣，页面是否有做好引导内容等等，跳出率在很大程度上反映了页面的质量问题。

4. 平均访问时长/Average Time on Site 平均访问时长即Average Time on Site，是指在一定时间内，访客在该网站或者页面浏览或逗留的平均时间，也就是：总浏览或逗留时长/总访问量=平均访问时长平均访问时长也是衡量网站或网页的内容质量好坏的重要指标之一，平均访问时长越长，证明网站或网页的内容有质量高、有深度，访客愿意仔细浏览。 比如像美食、旅游、技术、图片、小说、视频、这类内容网站，他们的平均访问时长会更长，而像企业类的产品站、服务类站点访问时长就会短一些。