职场数据达人训练营：职场赋能，更胜一筹
数据相关岗位是入职后工作经验越长，薪资待遇提高越快的岗位。学员只需要在培训过程熟练掌握工具操作和业务逻辑，在导师的项目实操下掌握业务分析流程，可获得数据岗所要求掌握的基本技能。
拒绝焦虑，高效提升
内卷加剧，岗位竞争激烈，如何脱颖而出，数据分析技能必不可少。学员可通过课程快速掌握业务分析及工具应用，举一反三，实现自我提升。
浓缩精华，重点讲解
课程摘取数据分析核心应用板块，抽丝剥茧，高效触达业务场景，短期收获数据分析重点框架及应用
快速掌握商业分析流程
掌握多维数据分析与可视化分析
掌握SQL常用语法及应用
python数据处理
python办公自动化
针对周末时间充裕、急需提升数据分析能力人士
针对核心工作是SQL、数据清洗、可视化和业务分析的数据专员岗位
可借助数据思维提高工作效率的产品、运营、市场、销售、管理岗位人士
1章预习视频（工具篇）
1-1Excel预习视频
1-2Python预习视频
2章商业数据分析全流程（Python）
2-1认知客户价值
2-2案例1：理财产品调研案例
2-3创造客户价值
2-4传播客户价值
2-5案例2：业务拓展商业分析与经营指标构建
2-6交付客户价值
2-7案例3：假设检验与AB测试
2-8案例4：客户价值预测模型
2-9案例5：精准营销模型
3章多维数据分析与可视化分析（Excel+Tableau）
3-1表结构数据的特征与获取
3-2表结构数据加工与使用
3-3多表透视分析逻辑、透视分析方法
3-4多维数据模型
3-5多表透视分析应用案例 -- 多维透视分析应用案例
3-6运营分析 - 电商运营分析（获客分析、营销漏斗模型监控分析）
3-7销售分析 - 服装行业进销存分析（进销存监控看板制作方法）
4章SQL数据库(MySQL)
4-1DDL数据定义语言（创建、选用、删除数据/表）
4-2DML数据操作语言（添加、修改、删除数据）
4-3单表查询
4-4查询结果排序、限制查询结果数量
4-5多表查询：连接查询、联合查询
4-6函数：数学函数、字符串函数、日期时间函数、分组合并函数、逻辑函数
4-7SQL大厂面试题突击训练
4-8查询应用案例1：电商多表查询案例
4-9查询应用案例2：零售业多表查询案例
5章Python数据清洗与可视化
5-1Numpy数组分析
5-2Pandas数据清洗
5-3Python数据可视化包-Matplotlib介绍
5-4Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制
5-5分析案例1：斯德哥尔摩气候可视化分析
5-6分析案例2：餐饮订单数据清洗与分析
5-7分析案例3：文本数据分析之QQ聊天信息可视化分析
6章Python+SQLPython自动化
6-1Python连接SQL
6-2Python办公自动化
6-3实现自动风控报表
7章Python统计与综合案例
7-1统计模型（识别与预测）
7-2模型的诊断与调优
7-3用户行为显著影响因素分析案例
7-4大型案例：用户复购预测分析案例
