數據分析課是什麼

A. 數據分析學什麼課程

首先你需要看下這張圖，這是一張數據分析師能力體系圖：

可以從圖上看到，Python在數據分析中的泛用性相當之高，流程中的各個階段都可以使用Python。所以作為數據分析師的你如果需要學習一門編程語言，那麼強力推薦Python～

B. 數據分析師需要學哪些課程

�諳釒糠治齙腦擻霉�討惺俏薹ㄊと喂ぷ韉模��鑰緯躺杓浦惺�種厥永礪劭緯蹋��笱г痹�檔乩斫夂褪熗返卣莆綻礪劭緯談韝鮒�兜愕撓τ謾�PDA課程涉及到經濟學、市場營銷學、財務管理學、計量經濟學、預測學、金融學等多方面知識，需要學員具備全面性知識貯備。所以開課之前，我們要求所有學員都要自己對教材、講義內容、學習中心課前准備知識進行提前預習，並提供了課程的參考用書。由於課程的時間有限，而且眾多學員的基礎各不相同，要求課程不僅能滿足全面性的要求，而且要有針對性，我們對各個學科中項目分析所要用到的知識點進行了深入分析，在講義中詳細說明，使學員可在相對准確的領域內迅速掌握知識並加以運用。強調課程與實踐緊密結合 根據CPDA培養計劃的規定，CPDA是應實際需求而產生的，所以必須與實踐高度結合，CPDA從業人員必須有能力獨立解決工作中所遇到的實際問題。 課程設計中有大量案例，將學員分成小組，要求所有學員都要積極參與分析及討論強調知識拓展學習，要學會利用電腦和網路不斷學習、不斷提高並積極參加各地後續教育及沙龍活動，了解行業最新動態。 內容特點1. 師資優勢全部師資均要求具備豐富的項目數據分析經驗。目前，在冊師資均為北京大學或清華大學畢業，碩士或以上學歷，基本為國內外大型管理咨詢公司、會計師事務所或投資集團合夥人或高級經理級別、從事過眾多項目投資或分析工作的專家組成。2.案例教學為重點課程突出案例教學方式，全國管理機構計劃逐步為項目數據分析師認證培訓項目專門設立「項目投資分析案例庫」，多樣化的項目投資決策案例使講師可以根據不同地區學員的素質情況對課程進行微調，但要求中大型案例的數量不少於6個，以保證學員可以通過課程提高實際工作能力，達到基本從業能力。很多學員在參加完課程學習後，都反應課程的案例教學使他們大開眼界，使他們認識到課本上所學的東西如何真正變為可以利用的有效工具。3.統一課程管理優勢全國各地CPDA的面授課程全部從北京安排講師到各地授課，避免了由下級培訓中心自行組織老師講課帶來的的很多缺點。項目數據分析這一學科還是一門嶄新的課程，知識體系不斷變化，只有統一的師資才能有效地保證課程的質量。近五年的實踐經驗，這一統一課程管理的方式收到非常好的效果。4.市場為主導的課程設計優勢在不到五年的時間里，項目數據分析師課程進行了三次大的修改，根據學員的反饋不斷完善課程體系，自主研發了投資數據分析實務教材及投資項目數據分析決策軟體標准版及企業版，並不斷升級完善。

C. 什麼是數據分析

數據分析（Data Analysis） 數據分析概念
數據分析是指用適當的統計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，以求最大化地開發數據資料的功能，發揮數據的作用。是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
數據也稱觀測值，是實驗、測量、觀察、調查等的結果，常以數量的形式給出。
數據分析與數據挖掘密切相關，但數據挖掘往往傾向於關注較大型的數據集，較少側重於推理，且常常採用的是最初為另外一種不同目的而採集的數據。 數據分析的目的與意義
數據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律。
在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。例如J.開普勒通過分析行星角位置的觀測數據，找出了行星運動規律。又如，一個企業的領導人要通過市場調查，分析所得數據以判定市場動向，從而制定合適的生產及銷售計劃。因此數據分析有極廣泛的應用范圍。 數據分析的功能
數據分析主要包含下面幾個功能：
1. 簡單數學運算（Simple Math）
2. 統計（Statistics）
3. 快速傅里葉變換（FFT）
4. 平滑和濾波（Smoothing and Filtering）
5. 基線和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)

數據分析的類型
在統計學領域，有些人將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析；其中，探索性數據分析側重於在數據之中發現新的特徵，而驗證性數據分析則側重於已有假設的證實或證偽。
探索性數據分析：是指為了形成值得假設的檢驗而對數據進行分析的一種方法，是對傳統統計學假設檢驗手段的補充。該方法由美國著名統計學家約翰·圖基(John Tukey)命名。
定性數據分析：又稱為「定性資料分析」、「定性研究」或者「質性研究資料分析」，是指對諸如詞語、照片、觀察結果之類的非數值型數據（或者說資料）的分析。

數據分析步驟
數據分析有極廣泛的應用范圍。典型的數據分析可能包含以下三個步：
1、探索性數據分析，當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。
2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。
3、推斷分析，通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。

數據分析過程實施
數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。
一、識別信息需求
識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程式控制制的需求，提出對信息的需求。就過程式控制制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。 二、收集數據
有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數據的內容、渠道、方法進行策劃。策劃時應考慮：
① 將識別的需求轉化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數據可能包括其過程能力、測量系統不確定度等相關數據；
② 明確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數據；
③ 記錄表應便於使用；
④ 採取有效措施，防止數據丟失和虛假數據對系統的干擾。

三、分析數據
分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有：
老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖；
新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖；

四、數據分析過程的改進
數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：
① 提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滯後而導致決策失誤的問題；
② 信息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析；
③ 收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通；
④ 數據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍；
⑤ 數據分析所需資源是否得到保障。

D. 數據分析師需要學習什麼課程

數據分析師需要學習以下幾個方面的課程：

1、數據管理。數據獲取、企業需求:資料庫訪問、外部數據文件讀入
案例分析:使用產品信息文件演示spss的數據讀入共能。

2、相關與差異分析。案例分析:產品合格率的相關與差異分析。

3、線性預測。企業需求: 探索影響企業效率的因素，並進一步預測企業效率。
案例分析:產品合格率的影響因素及其預測分析。

4、因子分析。企業需求: 需要抽取影響企業效率的主要因素，進行重點投資
案例分析:客戶購買力信息研究。

對於數據分析的了解可以到CDA ，其系列叢書依照 CDA 規范化學習體系而定，以讀者需求為出發點，結合企業實際案例和業務場景來談大數據思維和分析，滿足了 CDA 數據分析師等級認證的學習需要，也兼顧了大數據的熱點動態。目前 CDA 數據分析師系列叢書已有近 20 本，更多叢書也在陸續出版中。

E. 數據分析課程有哪些內容

對於數據分析師所要學習的課程來說，需要分為技術學習、統計理論、表達能力三個層面進行學習，這些層面是數據分析的大體內容，只有對這技能進行持續的學習，理解的越透徹，那麼對於數據的分析潛力就越大。

首先給大家說明一下數據分析的技術學習，而技術學習有幾個層面的內容要學習。首先，我們需要對資料庫或者其他渠道中獲得數據。很多人對於數據獲取方面還是要靠很多人，在現在對於數據的獲取只能靠自己了，對於數據的獲取是需要sql工具，而sql工具就是為了統計取數而生的工具，而sql工具一般是解決中型數據，Excel可以應對小型數據的分析。當然，還需要學習r語言、Python、spss等數據，這樣才能夠提供數據的挖掘能力。當然還需要學習資料庫的內容，將數據納入資料庫的本領也需要掌握，學好了這些才能夠做好數據分析。

然後給大家說一下關於統計的內容，統計學是數據分析中至關重要的課程，不管是在業務方面發展還是在技術方面發展都需要重視數據分析工作，大家在學習統計方面知識的時候一定要學會裡面的數據分析思維框架，這樣才能夠對日後的數據分析工作有很好的幫助。

最後說一下表達能力，而表達能力也是一項重要的能力，如果你肚子里有很多東西，但是表達不出來，也是不算是一個優秀的數據分析師，擁有一個好的表達能力至關重要，在分析數據以後需要給客戶闡述數據分析的結果，不但有很強的語言表達能力，還要會製作ppt，在講述和製作ppt的時候需要有嚴密的邏輯，這樣才有說服力，在做ppt的時候還需要對語言進行組織，力爭做到圖文並茂，這樣才能夠讓人信服你的數據分析結果。