数据分析课是什么

A. 数据分析学什么课程

首先你需要看下这张图，这是一张数据分析师能力体系图：

可以从图上看到，Python在数据分析中的泛用性相当之高，流程中的各个阶段都可以使用Python。所以作为数据分析师的你如果需要学习一门编程语言，那么强力推荐Python～

B. 数据分析师需要学哪些课程

�谙钅糠治龅脑擞霉�讨惺俏薹ㄊと喂ぷ鞯模��钥纬躺杓浦惺�种厥永砺劭纬蹋��笱г痹�档乩斫夂褪炝返卣莆绽砺劭纬谈鞲鲋�兜愕挠τ谩�PDA课程涉及到经济学、市场营销学、财务管理学、计量经济学、预测学、金融学等多方面知识，需要学员具备全面性知识贮备。所以开课之前，我们要求所有学员都要自己对教材、讲义内容、学习中心课前准备知识进行提前预习，并提供了课程的参考用书。由于课程的时间有限，而且众多学员的基础各不相同，要求课程不仅能满足全面性的要求，而且要有针对性，我们对各个学科中项目分析所要用到的知识点进行了深入分析，在讲义中详细说明，使学员可在相对准确的领域内迅速掌握知识并加以运用。强调课程与实践紧密结合 根据CPDA培养计划的规定，CPDA是应实际需求而产生的，所以必须与实践高度结合，CPDA从业人员必须有能力独立解决工作中所遇到的实际问题。 课程设计中有大量案例，将学员分成小组，要求所有学员都要积极参与分析及讨论强调知识拓展学习，要学会利用电脑和网络不断学习、不断提高并积极参加各地后续教育及沙龙活动，了解行业最新动态。 内容特点1. 师资优势全部师资均要求具备丰富的项目数据分析经验。目前，在册师资均为北京大学或清华大学毕业，硕士或以上学历，基本为国内外大型管理咨询公司、会计师事务所或投资集团合伙人或高级经理级别、从事过众多项目投资或分析工作的专家组成。2.案例教学为重点课程突出案例教学方式，全国管理机构计划逐步为项目数据分析师认证培训项目专门设立“项目投资分析案例库”，多样化的项目投资决策案例使讲师可以根据不同地区学员的素质情况对课程进行微调，但要求中大型案例的数量不少于6个，以保证学员可以通过课程提高实际工作能力，达到基本从业能力。很多学员在参加完课程学习后，都反应课程的案例教学使他们大开眼界，使他们认识到课本上所学的东西如何真正变为可以利用的有效工具。3.统一课程管理优势全国各地CPDA的面授课程全部从北京安排讲师到各地授课，避免了由下级培训中心自行组织老师讲课带来的的很多缺点。项目数据分析这一学科还是一门崭新的课程，知识体系不断变化，只有统一的师资才能有效地保证课程的质量。近五年的实践经验，这一统一课程管理的方式收到非常好的效果。4.市场为主导的课程设计优势在不到五年的时间里，项目数据分析师课程进行了三次大的修改，根据学员的反馈不断完善课程体系，自主研发了投资数据分析实务教材及投资项目数据分析决策软件标准版及企业版，并不断升级完善。

C. 什么是数据分析

数据分析（Data Analysis） 数据分析概念
数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。
数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。 数据分析的目的与意义
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。
在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据，找出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。 数据分析的功能
数据分析主要包含下面几个功能：
1. 简单数学运算（Simple Math）
2. 统计（Statistics）
3. 快速傅里叶变换（FFT）
4. 平滑和滤波（Smoothing and Filtering）
5. 基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)

数据分析的类型
在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国着名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。
定性数据分析：又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。

数据分析步骤
数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步：
1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

数据分析过程实施
数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。
一、识别信息需求
识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。 二、收集数据
有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：
① 将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据；
② 明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；
③ 记录表应便于使用；
④ 采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。

三、分析数据
分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：
老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；
新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图；

四、数据分析过程的改进
数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：
① 提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；
② 信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析；
③ 收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；
④ 数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；
⑤ 数据分析所需资源是否得到保障。

D. 数据分析师需要学习什么课程

数据分析师需要学习以下几个方面的课程：

1、数据管理。数据获取、企业需求:数据库访问、外部数据文件读入
案例分析:使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。

2、相关与差异分析。案例分析:产品合格率的相关与差异分析。

3、线性预测。企业需求: 探索影响企业效率的因素，并进一步预测企业效率。
案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析。

4、因子分析。企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素，进行重点投资
案例分析:客户购买力信息研究。

对于数据分析的了解可以到CDA ，其系列丛书依照 CDA 规范化学习体系而定，以读者需求为出发点，结合企业实际案例和业务场景来谈大数据思维和分析，满足了 CDA 数据分析师等级认证的学习需要，也兼顾了大数据的热点动态。目前 CDA 数据分析师系列丛书已有近 20 本，更多丛书也在陆续出版中。

E. 数据分析课程有哪些内容

对于数据分析师所要学习的课程来说，需要分为技术学习、统计理论、表达能力三个层面进行学习，这些层面是数据分析的大体内容，只有对这技能进行持续的学习，理解的越透彻，那么对于数据的分析潜力就越大。

首先给大家说明一下数据分析的技术学习，而技术学习有几个层面的内容要学习。首先，我们需要对数据库或者其他渠道中获得数据。很多人对于数据获取方面还是要靠很多人，在现在对于数据的获取只能靠自己了，对于数据的获取是需要sql工具，而sql工具就是为了统计取数而生的工具，而sql工具一般是解决中型数据，Excel可以应对小型数据的分析。当然，还需要学习r语言、Python、spss等数据，这样才能够提供数据的挖掘能力。当然还需要学习数据库的内容，将数据纳入数据库的本领也需要掌握，学好了这些才能够做好数据分析。

然后给大家说一下关于统计的内容，统计学是数据分析中至关重要的课程，不管是在业务方面发展还是在技术方面发展都需要重视数据分析工作，大家在学习统计方面知识的时候一定要学会里面的数据分析思维框架，这样才能够对日后的数据分析工作有很好的帮助。

最后说一下表达能力，而表达能力也是一项重要的能力，如果你肚子里有很多东西，但是表达不出来，也是不算是一个优秀的数据分析师，拥有一个好的表达能力至关重要，在分析数据以后需要给客户阐述数据分析的结果，不但有很强的语言表达能力，还要会制作ppt，在讲述和制作ppt的时候需要有严密的逻辑，这样才有说服力，在做ppt的时候还需要对语言进行组织，力争做到图文并茂，这样才能够让人信服你的数据分析结果。