互联网数据分析师需要掌握什么?编程语言?软件工具?

营销圈公众号引导关注

在互联网行业做数据分析师,不仅需要具备扎实的统计学理论基础,同时对于编程的要求也很高,因为互联网与传统行业不同的是数据完全依赖与系统产生,无论是客户信息、用户行为还是整个业务流程的各个环节都来自于对应的软件系统,包括app、web客户端或者后台的客户关系管理、数据仓库、系统日志等等。那么对于这些数据的应用就一定会需要通过编程来实现,大部分业务数据会来源于关系数据库这样就需要必须掌握SQL统计分析,很多复杂的数据应用又需要编程来实现,就需要掌握R语言,Python等编程工具,而且日常提取的各个业务部门的报表,领导汇报邮件用的报表又离不开EXCEL。基于这种情况,我觉得有必要为大家具有针对性的提供一套完整的学习体系与课程。

课程介绍

这套基于互联网行业数据分析师的技能包,共计22G,配套资料齐全,涵盖了SQL R Python与EXCEL的专享训练集合,内容非常全面又没有交叉重叠,随着讲解的过程老师也通过很多小案例来提高应用水平,同时老师会穿插很多互联网行业最常见的需求和场景,可以在学习过程中对行业知识也有更深的理解与认知。

互联网数据分析师需要掌握什么?编程语言?软件工具?

课程目录

第一部分 四项技能

技能一 Excel数据分析实战

一 分析实战部分

00.课程配套资料

1.图文介绍

2.视频介绍

3.Excel系列课程介绍

4.微软Excel发展史

5.Excel文件选项功能介绍

6.文件保护共享及打印设置

7.常规公式保存选项设置

8.高级选项重点设置

9.功能区及快速工具栏配置

10.运行加载项和启用禁用宏配置

11.格式兼容及简繁转换设置

12.效率专家插件基础介绍

13.工作簿工作表相关应用

14.单元格字体合并对齐设置

15.单元格信息录入编辑

16.单元格格式应用讲解

17.文本互相数值的转换技巧

18.条件格式-突出单元格规则

19.条件格式-数据条色阶图标

20.单元格各序列填充技巧

21.不连续单元格填充

22.数据的添加删除移动隐藏取消

23.解读单元格定位应用

24.数据分列处理应用

25.解读选择性粘贴应用

26.格式刷及创建删除超链接

27.冻结窗口拆分及排序

28.数据筛选及高级筛选应用

29.数据合并同行多列内容

30.举例数据保护方法

31.创建组及分类汇总解读

32.Excel查找替换应用

33.不可不学的快捷键组合应用

36.多IF嵌套及Lookup数据分层

37.IS函数判断家族应用

38.条件格式实现智能标记提醒

39.函数常见错误及引用错误

40.Text等函数实现文本数值之间的转换

41.Find函数及大小写函数应用讲解

42.截取函数家族应用

43.数据有效性实现数据输入智能化

44.日期年周月星期数据处理应用

45.隐藏函数计算工龄休假

46.Vlookup精确查询匹配

47.深度解析Vlookup常见错误

48.Match.Vlookup应用对比

49.Index.Match多条件应用案例

50.Index.match数组嵌套应用案例

51.Subtotal唯一的筛选函数

52.奇异的Sumproduct函数应用

53.条件求和SumifSumif

54.条件计数函数应用案例

55.Hyperlink超级链接函数应用案例

56.活用表格定义名称的引用

57.替换函数应用案例

58.数值位数处理函数应用

59.Offset.Counta.函数应用案例

60.动态滚动条图表制作

61.Mod及Indirect函数设置二级菜单

62.Rank函数Small.Large

63.不常用函数及教程总结

64.数据有效条件格式保护锁定

65.Vlookup嵌套及常见错误盘点

66.Vlookup嵌套拼表月度数据

67.VlookupLookup正反向模糊匹配

68.函数结合透视表应用活动分析

69.indexmatch横纵数组嵌套

70.函数控件实现品牌月度动态趋势分析

71.一对多查找匹配

72.淘宝关键词分析if.find嵌套

73.身份证提取男女生日年龄嵌套案例

74.函数嵌套中英文品牌分离重组

75.全站分析宝贝销售好坏

76.数组嵌套对比透视表计算供应商最低

77.发货函数嵌套实现省市分离

78.hyperlink嵌套本地打开网络链接

79.函数嵌套透视表分析通信费应用

80.截取函数嵌套实现日期标准化

81.函数嵌套间隔提取最大值

82.妙用名称管理器的应用

85.透视表分类汇总原理解析

86.透视表典型选项功能介绍

87.透视表日期文本组合

88.透视表显示无数据行及隐藏明细数据

89.透视表值百分比汇总类型

90.透视表计算父类汇总百分比

91.透视表计算排名排序

92.透视区间汇总动态透视图设计

93.透视表计算字段计算项

94.透视实现数据二维转一维

95.透视表多重合并计算

96.透视切片器多表联动应用

97.活用表格实现透视数据动态更新

98.外部导入数据透视方法

99.入门透视表里的SQL应用

100.SQL实现数据跨表合并透视分析

101.透视表典型应用案例无SQL关联

102.透视表典型应用案例SQL关联

103.透视表数据多重合并与拆分

104.高效实现透视结果随源数据更新

105.透视表的条件格式高级应用

106.动态透视图VS传统图表优劣

108.簇状柱形图-应用时间项目比较

109.深入柱形图图表制作

110.堆积柱形图-多项目多构成堆积比较

111.簇状柱形图美化步骤

112.折线图制作-时间序列趋势

113.双坐标轴图-适用量级大差异

114.饼图制作要点-各元素构成

115.条形图-多项目比较

116.探讨堆积柱形图对比百分比堆积

117.堆积及百分比堆积条形图

118.漏斗图应用

119.复合饼图及条饼图

120.四象限散点图矩阵分析应用

121.排名统计平均线图

122.累计百分比分析-柏拉图

123.旋风图成对条形图-项目细分元素比较

124.瀑布图渠道预算分配

125.单选按钮实现图表动态化

126.控件实现多字段下拉动态图表

127.复选框实现指标趋势选择性显示

128.数据有效实现图表动态

129.PPT引用数据随Excel数据更新

131.新功能体验快速填充的快感

132.Excel2016专有图表-旭日图

133.Excel2016新图表直方图

134.Excel2016专有图表-树状图

135.Excel2016新图表箱型图

136.Excel2016新图表瀑布图

137.Power.Query安装和界面介绍

138.BI-Power-Query二维数据转一维

139.BI-Power-Query多工作表合并

140.Excel.Dashboard数据模型介绍

141.Dashboard.昨日关键数据指标设计

142.创造辅助列区域搭建动态数据

143.动态单选控件交互图表设计

144.辅助列下拉框控件实现多维度切换

146.启用宏录制宏应用

147.VBA编辑器菜单功能介绍

148.录制宏的问题解决

149.快速调用VBA宏的3种方法

150.巧用宏解放重复劳动

151.跳过隐藏行只粘贴可见单元格

152.Vlookup计算奖金房补

153.快速计算员工保险社保

154.设计高效的员工考勤表自动化上

155.设计高效的员工考勤表自动化下

156.多项目维度工资佣金乘积计算

157.销售阶梯工资计算详解

158.运用Lookup进行个税快速计算

159.按部门查询工资明细

160.按员工编号设计员工工资查询表

161.4种方法制作工资条

162.修改考勤表会遇到的问题解决

163.智能评估应付金额方案计算

164.两种高效录入工号的做法

166.数据有效性提醒和强制入职时间规范录入

167.数据有效性创造二级下拉菜单对应部门

168.规范身份证号码输入,保证18位且不能重

169.身份证判定男女性别

170.身份证判定出生日期

171.隐藏函数计算员工年龄工龄

172.快速查找某员工的花名册信息

173.身份证判定员工籍贯

174.考勤打卡迟到早退判断-考勤记录单行

图例:报表制作细节图

互联网数据分析师需要掌握什么?编程语言?软件工具?

二 自动化报表部分

00.课程配套资料

01.课程-图文版

02.课程-视频版

03.课程基本介绍

04.数据提取—手工数据源:跨表引用与表格合并技巧

05.数据提取—数据库与网络:ACCESS&SQL.SERVER&MYSQL&网页数据

06.数据处理—标准数据表:悟空模式数据样式随心变

07..数据处理—格式与标签:自定义格式维度标签做足前戏

08.报表设计—经典报表:公式参数化和颜色管理让老报表焕发新活力

09.报表设计—管理驾驶舱:百搭总分趋布局风格图表套路

10.报表设计—交互式图表:实用控件技巧交互式图表SO.EASY

11.错误检查:让三种深恶痛绝的数据错误自己跪下来唱《征服》

图例:领导驾驶舱示意图

互联网数据分析师需要掌握什么?编程语言?软件工具?
互联网数据分析师需要掌握什么?编程语言?软件工具?

技能二 R语言数据分析实战

00.课程配套资料

00.课程配套资料

01.课程-图文版

02.课程-视频版

03.R语言的介绍和学习资源

04.R语言相关程序.的安装

05.R语言版本的更新流程

06.R语言快速入门

07.R语言之数据对象

08.R语言之向量化计算

09.R语言之函数与控制语句

10.R语言之本地文档读写

11.R语言之web数据获取

12.R语言之数据变换

13.R语言-数据汇总

14.R语言之字符串操作

15.R语言之时间数据操作

16.R语言之绘图函数

17.R语言之单变量处理

18.R语言之占比作图

19.R语言之多变量作图

20.R语言之时间和空间作图方式讲解

21.R语言之概率分布

22.R语言之假设检验

23.R语言之线性回归

24.R语言之多元线性回归

25.R语言之主成份分析

26.R语言之Logistic回归

27.R语言之数据挖掘流程

28.R语言之聚类分析

29.R语言之决策树等分类算法

图例:R语言文件输入输出操作示意图

互联网数据分析师需要掌握什么?编程语言?软件工具?
互联网数据分析师需要掌握什么?编程语言?软件工具?

技能三 SQL数据分析实战

00.课程配套资料

01.SQL与数据库的价值

02.为什么学习SQL

03.数据库MySQL软件介绍

04.MySQL?最新版5.71的全程操作演示

05.SQL的组成

06.数据语言定义

07.插入数据操作

08.更新修改删除数据

09.Dbeaver安装演示

10.Dbeaver下实操SQL代码

11.SQL.Server.还原数据库及文件导出

12.数据库基本查询

13.汇总函数及Group.by

14.Where和Like函数

15.数据库函数

16.字符函数

17.SQL多表合并

18.SQL多表查询原理

19.SQL多表内关联

20.SQL多表外关联

21.Excel现有连接关联SQL查询

22.Access使用SQL

23.R里面使用SQL查询语句

图例:mysql创建表

互联网数据分析师需要掌握什么?编程语言?软件工具?

图例:mysql表操作语句

互联网数据分析师需要掌握什么?编程语言?软件工具?

技能四 Python数据分析实战

00.课程配套资料

01.课程-图文版

02.课程-视频版

03.Python安装环境

04.Python.window系统下的安装补充

05.Python的功能和基础工具箱介绍

06.基本指令

07.基本数据结构

08.基本语法

09.本地文档的读写

10.数据库的读写

11.Web数据抓取

12.numpy工具包基础介绍

13.多维数组处理方式

14.进行array计算

15.Series介绍

16.Dataframe

17.使用pandas对大型数据处理

18.处理时间序列

19.数据可视化基础介绍

20.matplotlib图类型

21.用matplotlib作图

22.更高级的作图方法

23.基础统计计算

24.概率分布

25.假设检验

26.最优化问题

27.线性回归

28.逻辑回归

图例:使用pandas编程

互联网数据分析师需要掌握什么?编程语言?软件工具?

图例:使用pandas编程2

互联网数据分析师需要掌握什么?编程语言?软件工具?

第二部分 补充学习

一 统计学分析与数据分析实战

00.课程配套资料

01.SQL与数据库的价值

02.为什么学习SQL

03.数据库MySQL软件介绍

04.MySQL?最新版5.71的全程操作演示

05.SQL的组成

06.数据语言定义

07.插入数据操作

08.更新修改删除数据

09.Dbeaver安装演示

10.Dbeaver下实操SQL代码

11.SQL.Server.还原数据库及文件导出

12.数据库基本查询

13.汇总函数及Group.by

14.Where和Like函数

15.数据库函数

16.字符函数

17.SQL多表合并

18.SQL多表查询原理

19.SQL多表内关联

20.SQL多表外关联

21.Excel现有连接关联SQL查询

22.Access使用SQL

23.R里面使用SQL查询语句

图例:统计学基础习题讲解

互联网数据分析师需要掌握什么?编程语言?软件工具?

图例:方差学习

互联网数据分析师需要掌握什么?编程语言?软件工具?

总结

尤其对初出茅庐的从业者会有巨大的帮助,老鸟也能系统补充能量,通过学习应该可以有一个更加完善的业务分析知识体系,锻炼自己实际工作解决问题的能力。

好了,这篇文章的内容营销圈就和大家分享到这里,如果大家对网络推广引流和网络创业项目感兴趣,可以添加微信:Sum8338 备注:营销圈引流学习,我拉你进直播课程学习群,每周135晚上都是有实战的推广引流技术和网络创业项目课程分享,当然是免费学!

版权声明:本站部分文章来源互联网用户自发投稿,主要目的在于分享信息,版权归原作者所有,不承担相关法律责任。如有侵权请联系我们反馈邮箱yingxiaoo@foxmail.com,我们将在7个工作日内进行处理,如若转载,请注明本文地址:https://www.yingxiaoo.com/78294.html