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業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師

各有關(guān)單位：
為幫助企業(yè)提供有效的數(shù)據(jù)支撐、降本增效、制定有效的商業(yè)策略，提升相關(guān)崗位人員系統(tǒng)掌握業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師核心能力，順利通過(guò)認(rèn)證，提升職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。特精心打造了“CDA-L1業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證”培訓(xùn)班，長(zhǎng)期舉辦線(xiàn)上培訓(xùn)，誠(chéng)邀您的參與，相關(guān)事宜如下：

一、認(rèn)證簡(jiǎn)介
CDA業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師，英文全稱(chēng)為Certified Data Analyst，是在數(shù)字經(jīng)濟(jì)大背景和人工智能時(shí)代趨勢(shì)下，面向全球全行業(yè)的專(zhuān)業(yè)資格認(rèn)證。CDA引領(lǐng)全球CDA持證者秉承著先進(jìn)商業(yè)數(shù)據(jù)理念，遵循著《CDA職業(yè)道德和行為準(zhǔn)則》新規(guī)范，發(fā)揮著自身數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)能力，推動(dòng)科技創(chuàng)新進(jìn)步，助力經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展。
CDA行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)由國(guó)際范圍數(shù)據(jù)領(lǐng)域的行業(yè)專(zhuān)家、學(xué)者及知名企業(yè)共同制定并每年修訂更新，確保了標(biāo)準(zhǔn)的公立性、科學(xué)性、前沿性。CDA認(rèn)證考試共分為CDA LEVELⅠ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三個(gè)等級(jí)。

二、培訓(xùn)對(duì)象
1.零基礎(chǔ)就業(yè)轉(zhuǎn)行人群；
2.高校應(yīng)往屆畢業(yè)生人群；
3.研發(fā)、技術(shù)崗在職人群；
4.產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷(xiāo)等業(yè)務(wù)人群；
5.待業(yè)、期待轉(zhuǎn)行從事數(shù)據(jù)分析工作人員；
6.可借助數(shù)據(jù)分析提高工作效率的人群；
7.對(duì)數(shù)據(jù)分析感興的高校教師；
8.對(duì)商業(yè)BI數(shù)據(jù)分析感興趣的各界人士；
9.企業(yè)創(chuàng)始人、經(jīng)理人、管理咨詢(xún)類(lèi)崗位從業(yè)人群。

三、認(rèn)證價(jià)值
1.部分政企項(xiàng)目招標(biāo)要求的加分資格：作為企業(yè)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)能力重要資質(zhì)，且需要團(tuán)隊(duì)有一定人數(shù)以上的CDA持證人才符合招標(biāo)要求，可在評(píng)標(biāo)過(guò)程中獲得加分優(yōu)勢(shì)。
2.部分企業(yè)晉升員工加薪的重要依據(jù)：根據(jù)《2020年CDA持證人報(bào)告》，持證人普遍薪資高于非持證人，在企業(yè)中獲得晉升，也是企業(yè)內(nèi)部職位提升與加薪條件之一。
3.更多的官方認(rèn)可打通證書(shū)價(jià)值鏈：考核通過(guò)后，獲得的CDA業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師證書(shū)，由中國(guó)成人教育協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)分析教育培訓(xùn)專(zhuān)業(yè)委員會(huì)監(jiān)制。
4.部分企業(yè)招聘持證人優(yōu)先：聯(lián)通、神州數(shù)碼、中軟國(guó)際等企業(yè)招聘職位描述中將CDA持證人列入優(yōu)先考慮；中國(guó)電信、蘇寧等企業(yè)引進(jìn)CDA人才參考標(biāo)準(zhǔn)，在企業(yè)內(nèi)部推動(dòng)CDA認(rèn)證考試。

四、培訓(xùn)信息
培訓(xùn)形式：線(xiàn)上錄播，隨報(bào)隨學(xué)
培訓(xùn)時(shí)長(zhǎng)：32課時(shí)

五、培訓(xùn)內(nèi)容
第 1 章：數(shù)據(jù)分析思維
1.VUCA 時(shí)代的數(shù)據(jù)分析需求：
數(shù)據(jù)分析的歸納與演繹方法。
2.流程化企業(yè)數(shù)據(jù)分析需求：
介紹流程化企業(yè)特點(diǎn)
數(shù)據(jù)分析在流程中的落腳點(diǎn)
3.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)展：
以用戶(hù)體驗(yàn)為中心的商業(yè)模式
以數(shù)據(jù)分析為中心的架構(gòu)模式轉(zhuǎn)型
感知型企業(yè)的發(fā)展目標(biāo)
4.企業(yè)需要的數(shù)據(jù)應(yīng)用能力：
概述企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用能力
分析不同決策層級(jí)（戰(zhàn)略層、管理層、運(yùn)營(yíng)層、操作層）對(duì)數(shù)據(jù)的需求
5.數(shù)據(jù)分析的基本概念：
講解對(duì)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)模型的理解
數(shù)據(jù)分析的分類(lèi)
商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用框架EDIT
6.知識(shí)小結(jié)與QA問(wèn)答

第 2 章：數(shù)據(jù)分析方法（上）
1.數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)范式：
分類(lèi)分析
鏈?zhǔn)椒治?br /> 相關(guān)分析
2.由基礎(chǔ)分析范式引申出的6種分析方法：
趨勢(shì)分析法
對(duì)比分析法
構(gòu)成分析法
分布分析法
關(guān)系分析法
流向分析法

第 2 章：數(shù)據(jù)分析方法（下）
1.統(tǒng)計(jì)制圖原理：
整理數(shù)據(jù)
明確要表達(dá)的信息
確定比較的類(lèi)型和圖表類(lèi)型
統(tǒng)計(jì)圖的補(bǔ)充說(shuō)明
2.知識(shí)小結(jié)與QA問(wèn)答

第 3 章：商業(yè)數(shù)據(jù)分析框架
1.商業(yè)數(shù)據(jù)分析體系構(gòu)建：
從戰(zhàn)略、財(cái)務(wù)、客戶(hù)關(guān)系、內(nèi)部流程、員工成長(zhǎng)與文化建設(shè)視角展開(kāi)
2.商業(yè)數(shù)據(jù)分析總體流程：
分別介紹業(yè)務(wù)角度和技術(shù)角度的流程
3.各視角分析方法及示例：
遠(yuǎn)景戰(zhàn)略分析（企業(yè) SWOT 分析示例）
財(cái)務(wù)視角分析（企業(yè)收入趨勢(shì)、財(cái)務(wù)費(fèi)用趨勢(shì)分析示例）
客戶(hù)與市場(chǎng)視角分析（用戶(hù)細(xì)分分析、電商平臺(tái)客戶(hù)個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)示例）
內(nèi)部流程視角分析（VSM 價(jià)值流分析、銀行貸款流程優(yōu)化示例）
4.知識(shí)小結(jié)與QA問(wèn)答

第 4 章：戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析
1.戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)：
表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)操作說(shuō)明
輸入數(shù)據(jù)和資源需求
2.戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵步驟：
桌面研究（概述、行業(yè)分析方法和流程、競(jìng)品分析方法和流程）
調(diào)查研究（流程、定性方法和定量方法）
3.戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析報(bào)告呈現(xiàn)
4.知識(shí)小結(jié)與QA問(wèn)答

第 5 章：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析（上）
1.業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)：
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)出物
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
2.輸入和資源需求：
輸入需求
資源需求

第 5 章：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析（下）
1.業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析的步驟：
明確業(yè)務(wù)關(guān)注事項(xiàng)
發(fā)現(xiàn)問(wèn)題
歸因分析
優(yōu)化策略
驗(yàn)證想法
2.報(bào)告呈現(xiàn)
3. 知識(shí)小結(jié)與QA問(wèn)答

第 6 章：描述性統(tǒng)計(jì)分析
1.變量度量類(lèi)型與統(tǒng)計(jì)量：
變量度量類(lèi)型與分布類(lèi)型
分類(lèi)變量、連續(xù)變量（集中趨勢(shì)、離散程度）的參數(shù)
數(shù)據(jù)分布的對(duì)稱(chēng)與高矮
統(tǒng)計(jì)量與報(bào)表和統(tǒng)計(jì)制圖的關(guān)系
2.總體參數(shù)和樣本統(tǒng)計(jì)量
3.參數(shù)估計(jì)方法：點(diǎn)估計(jì)、區(qū)間估計(jì)和中心極限定理
4.知識(shí)小結(jié)與QA問(wèn)答

第 7 章：指標(biāo)體系構(gòu)建方法
1.?指標(biāo)概述：
指標(biāo)的基本概念
指標(biāo)值的計(jì)算
2.通用指標(biāo)介紹：
求和類(lèi)、計(jì)數(shù)類(lèi)、比較類(lèi)指標(biāo)計(jì)算方法
3.場(chǎng)景指標(biāo)介紹：
按企業(yè)產(chǎn)品類(lèi)型、部門(mén)職能劃分
4.指標(biāo)體系介紹：
從技術(shù)加工、業(yè)務(wù)層級(jí)角度分類(lèi)，介紹指標(biāo)庫(kù)、維度庫(kù)
?5.指標(biāo)體系自上而下搭建方法：
設(shè)計(jì)框架
核心術(shù)語(yǔ)和主要技術(shù)
設(shè)計(jì)方法
實(shí)踐方案
6.知識(shí)小結(jié)與QA問(wèn)答

第 8 章：SQL語(yǔ)言基礎(chǔ)與MySQL入門(mén)
1.SQL 語(yǔ)言概況
2.SQL 查詢(xún)語(yǔ)句：
簡(jiǎn)單查詢(xún)并對(duì)數(shù)據(jù)過(guò)濾與排序
創(chuàng)建新列
在查詢(xún)中實(shí)現(xiàn)匯總和分組匯總
表的橫向連接、子查詢(xún)、表縱向合并
集合操作語(yǔ)句
3.SQL創(chuàng)建表或視圖
4.知識(shí)小結(jié)與QA問(wèn)答

第 9 章：用戶(hù)標(biāo)簽體系與用戶(hù)畫(huà)像專(zhuān)題
1.案例：
某企業(yè)基于用戶(hù)標(biāo)簽的營(yíng)銷(xiāo)
2.標(biāo)簽的分類(lèi)：
從研究客體的數(shù)據(jù)類(lèi)型、標(biāo)簽的時(shí)態(tài)、標(biāo)簽的加工角度分類(lèi)
3.用戶(hù)畫(huà)像：
用戶(hù)分群的發(fā)展歷程
快速入手用戶(hù)畫(huà)像
用戶(hù)細(xì)分的方法
4.案例：
用SQL和Excel實(shí)現(xiàn)用戶(hù)畫(huà)像（思路、數(shù)據(jù)集介紹、SQL數(shù)據(jù)處理、Excel做用戶(hù)畫(huà)像）
5.知識(shí)小結(jié)與QA問(wèn)答

第 10 章：簡(jiǎn)單時(shí)間序列分析方法
1.認(rèn)識(shí)時(shí)間序列
2.效應(yīng)分解法時(shí)間序列分析：
直觀(guān)理解
算法解析
使用Power BI演示
3.案例：時(shí)間序列預(yù)測(cè)
4.知識(shí)小結(jié)與QA問(wèn)答

第 11 章：數(shù)據(jù)治理
1.數(shù)據(jù)治理驅(qū)動(dòng)因素
2.數(shù)據(jù)治理體系：
數(shù)據(jù)治理域
數(shù)據(jù)管理域
數(shù)據(jù)應(yīng)用域
3.如何開(kāi)展數(shù)據(jù)治理：
準(zhǔn)確地定位數(shù)據(jù)治理
明確數(shù)據(jù)應(yīng)用方向
多層級(jí)全方位進(jìn)行治理
4.知識(shí)小結(jié)與QA問(wèn)答

第 12 章：數(shù)據(jù)模型與數(shù)據(jù)建模
1.數(shù)據(jù)分類(lèi)
2.數(shù)據(jù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)模型：
數(shù)據(jù)架構(gòu)的基本概念
數(shù)據(jù)模型基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)模型類(lèi)型
數(shù)據(jù)建模的層次
3.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系和ETL
4.ETL與ELT區(qū)別
5.數(shù)倉(cāng)與數(shù)湖結(jié)構(gòu)分析
6.知識(shí)小結(jié)與QA問(wèn)答

第 13 章：指標(biāo)體系管理
1.指標(biāo)管理：
指標(biāo)數(shù)據(jù)元和指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)
指標(biāo)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)維度
2.企業(yè)級(jí)指標(biāo)體系建設(shè)方法與步驟：
指標(biāo)體系構(gòu)建方法
全生命周期建設(shè)步驟
3.指標(biāo)體系管理的問(wèn)題與挑戰(zhàn)：
常見(jiàn)問(wèn)題
面臨的挑戰(zhàn)
4.指標(biāo)體系管理：
指標(biāo)體系的生命周期
管理體系
5.知識(shí)小結(jié)與QA問(wèn)答

六、培訓(xùn)講師
劉老師 | 數(shù)據(jù)分析專(zhuān)家
對(duì)Java、Python、區(qū)塊鏈等技術(shù)領(lǐng)域有獨(dú)特的研究，精通J2EE企業(yè)級(jí)開(kāi)發(fā)技術(shù)。Java方向：設(shè)計(jì)模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且對(duì)Java源碼有深入研究。Python方向：Python核心編程、Python數(shù)據(jù)分析、Django、Python OOP、Mongodb、Scrapy爬蟲(chóng)技術(shù)、基于Scikit-Learn機(jī)器學(xué)習(xí)框，Tensorflow深度學(xué)習(xí)框架、人臉識(shí)別技術(shù)。
常老師 | CDA數(shù)據(jù)科學(xué)研究院院長(zhǎng)
常老師是北京大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)博士，擁有20余年跨領(lǐng)域?qū)崙?zhàn)經(jīng)驗(yàn)，在IT信息技術(shù)培訓(xùn)、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)及數(shù)據(jù)智能應(yīng)用領(lǐng)域深耕多年，憑借深厚的行業(yè)積淀與前沿視野，在業(yè)界樹(shù)立了專(zhuān)業(yè)標(biāo)桿。他專(zhuān)注于企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理及數(shù)字化人才培養(yǎng)，率先提出并持續(xù)完善企業(yè)級(jí)AI算法架構(gòu)概念，助力企業(yè)搭建覆蓋智能價(jià)值經(jīng)營(yíng)、客戶(hù)運(yùn)營(yíng)、風(fēng)險(xiǎn)管控與監(jiān)管合規(guī)的企業(yè)級(jí)算法應(yīng)用架構(gòu)。同時(shí)，他具備18年數(shù)據(jù)規(guī)劃、數(shù)據(jù)治理及智能算法在金融、電信行業(yè)的落地經(jīng)驗(yàn)，能夠協(xié)助企業(yè)逐步積累數(shù)據(jù)資產(chǎn)，借助數(shù)據(jù)智能工具優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，進(jìn)而獲取數(shù)字化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師