课程介绍
【培训背景】
现如今，数据已经成为各个行业中最宝贵的资源之一。从金融到医疗，从电商到媒体，无论是企业还是个人，都不可避免地接触到各种各样的数据。然而，单纯拥有数据并不足以让我们在竞争激烈的商业环境中站稳脚跟。为了更好地理解和利用数据，BI数据分析能力提升成为了一个不可或缺的选择。
【培训收益】
1、内容涵盖数据思维的建立、经典数据分析模型的运用及BI商业数据可视化操作。
2、学会如何从复杂的数据中提炼关键指标，理解数据的分布与关联，掌握购物篮分析、转化率分析、RFM客户价值分析等常用分析模型。
3、通过FineBI进行可视化数据分析与OLAP钻取，能够灵活展示多维数据报表。
4、通过讲解"企业效益分析"、"风险分析"等实际项目案例，帮助学员在实际工作中快速应用所学知识，提升BI数据分析的实操能力。
【适合人群】
BI高级工程师
大数据分析师
数据安全研发人员
大数据应用开发工程师
数仓开发工程师
数据科学研究人员
【培训特色】
【授课专家】
刘老师 10多年的IT领域相关技术研究和项目开发工作，在长期软件领域工作过程中，对软件企业运作模式有深入研究，熟悉软件质量保障标准ISO9003和软件过程改进模型CMM/CMMI，在具体项目实施过程中总结经验，有深刻认识。通晓多种软件设计和开发工具。对软件开发整个流程非常熟悉，能根据项目特点定制具体软件过程，并进行项目管理和监控，有很强的软件项目组织管理能力。对C/C++、HTML 5、python、Hadoop、java、java EE、android、IOS、大数据、云计算有比较深入的理解和应用，具有较强的移动互联网应用需求分析和系统设计能力，熟悉Android框架、IOS框架等技术，了解各种设计模式，能在具体项目中灵活运用。
【结业证书】
参加培训并通过考试学员，将获得由工业和信息化部教育与考试中心统一颁发《大数据挖掘技术（高级）》工业和信息化职业能力证书，证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。
证书样本
开班计划
| 开课时间 | 授课形式 | 培训类型 | 上课城市 | 在线报名 |
|---|---|---|---|---|
| 2024-10-14 | 面授+直播 | 精品班 | 成都 | 在线报名 |
| 随报随学 | 录播 | 特惠班 | IT云课 | 在线报名 |
课程大纲
BI大数据分析、模型、技巧实战培训班，标准公开课为2天，每天6小时，企业内训可按需求定制。
课程安排如下：
时间 | 知识模块 | 授课内容 |
第一天 上午 | 数据思维与分析模型
| 一、数据指标构建、数据分布与关联分析 1.如何理解数据、信息、知识 2.数据思维的范式、特点与局限 3.两点分布与二项分布 4.正态分布与假设性检验 5.数据的全局性、容错性、相关性 6.数据思维应用局限 7.数据思维的应用流程 8.数据思维的应用工具 9.案例：公司治理中的数据思维 |
二、经典数据分析模型介绍 1.常用的数据分析模型与方法介绍 2.AARRR用户运营分析 3.波士顿矩阵：产品定位与分析 4.转化与留存分析 5.购物篮与商品推荐分析 6.库存周转与盈亏平衡分析 7.RFM分析找到高价值客户 8.数据的关联分析：购物推荐分析与实现 | ||
第一天 下午 | FineBI 商业数据可视化与OLAP分析
| 一、商务智能概述 与Fine BI快速入门 1.常用的数据分析模型与方法介绍 2.体验FineBI可视化基本流程 3.第一个FineBI仪表板 |
二、数据清洗与预处理 1.数据清洗、集成 2.规约、探索、变换 | ||
三、图表的选择与实现 1.数据比较关系的可视化 2.各品牌空调销售量的对比情况 3.格力空调各月销售额和利润额的对比 4.各类产品销售额随时间变化情况对比 | ||
四、数据构成关系可视化 1.各类产品销售额占比情况 2.级市场各类产品的销量占比情况 3.各月各类产品销量占比情况 | ||
五、数据联系和分布可视化 1.产品价格与销售量的关系 2.各类产品在各价格段的销售量分布情况 3.销售量前10的品牌分布其及利润关系 | ||
六、空间数据可视化 1.各地区的空调销售量情况 2.各地区空调产品利润的情况 | ||
七、通用性数据分析之：图表的OLAP钻取分析 1.图表钻取分析 2.图表切片分析 3.各项目产品销售目标达成情况 4.各项目产品销售量及销售目标达成情况 5.各项目产品利润额情况 | ||
八、图表指标计算 1.各化工产品利润率情况 2.各化工产品产量分布情况 3.各月化工产品销量排名情况 | ||
第二天
| 大数据算法原理及案例实现 | 一、BI项目实战：RFM用户价值分析 1.RFM指标介绍 2.计算客户的消费指标 3.计算所有客户消费指标平均值 4.用户消费指标评价 5.划分客户类型 |
二、BI项目实战：金融行业可视化分析实战 | ||
三、风险分析 1.风险指标分析 2.贷款不良率分析 3.贷款五级分类情况分析 | ||
四、效益分析 1.企业财务状况分析 2.企业营业收入分析 3.企业营业支出分析 | ||
五、BI项目实战：航空运输大数据分析 1.整体架构介绍（数据源、抽取与转换、数仓、BI整合与自助分析） 2.交通线路与人次统计 3.出发时间段分布 4.一周出行人数分布 5.线路压力top10可视化 6.目的地与交通路线选择 | ||
六、BI项目实战：经营分析报告案例 1.分析目的、数据获取、预期效果 2.关键性财务指标介绍 3.不同维度销售额分析 4.销售收入-生产成本分析 5.不同维度毛利率分析 6.净利率缺口与月度分析 |
