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CDA 数据分析师培训的课程内容涵盖以下方面：
一、基础技能与工具操作
1. Excel：数据录入、筛选、排序，函数与公式(如 SUMIF、VLOOKUP、INDEX-MATCH)，数据透视表与图表制作，用于快速处理小型数据集和初步分析。
2. SQL：数据库基础(表结构、关系型数据库概念)，查询语句(SELECT、WHERE、JOIN、GROUP BY、HAVING)，子查询与窗口函数(如 RANK、ROW_NUMBER)，用于从数据库提取和处理结构化数据。
3. 编程语言(Python 或 R)：
- Python：Pandas(数据清洗、合并)、NumPy(数值计算)、Matplotlib/Seaborn(可视化)。
- R：dplyr(数据操作)、ggplot2(可视化)。用于处理复杂数据集和编程化分析。
二、数据可视化
1. 工具：Tableau、Power BI、Excel 高级图表。
2. 内容：数据导入与连接，创建仪表盘、交互式图表(如柱状图、折线图、散点图)，讲故事(Storytelling with Data)：用图表呈现洞察。
三、统计与分析方法
1. 基础统计：描述性统计(均值、中位数、方差、标准差)，数据分布(正态分布、分位数)。
2. 推断统计：假设检验(t 检验、卡方检验)，相关性分析(皮尔逊、斯皮尔曼系数)。
3. 业务分析方法：A/B 测试设计与解读，漏斗分析、留存分析(如 RFM 模型)。
四、数据清洗与预处理
1. 内容：处理缺失值、重复值、异常值，数据格式转换(日期、文本处理)，数据标准化与规范化。
2. 工具：Excel、Python(Pandas)、SQL。
五、实战项目
1. 常见案例：电商销售数据分析(销量趋势、用户分群)，用户行为分析(网站流量、转化率)，金融数据分析(风险评估、收益预测)。
2. 内容：从需求分析到数据收集，数据处理、可视化、得出结论，撰写报告或 PPT 展示。
六、选修或进阶内容(视课程而定)
1. 机器学习基础：线性回归、分类模型(如逻辑回归)。
2. 大数据工具：Hadoop、Spark 简介。
3. 行业应用：如互联网(用户增长分析)、金融(风控建模)。
4. 软技能：数据报告撰写、与业务部门沟通。
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2022-06-16
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