精心研发 更偏重商业思维
12个 “大厂”级项目实战
80+ 生动案例与解决方案
30人 专职教研学服团队
65% 项目课程占比
政策导向
从企业到地方，都在积极倡导数字化转型、数字化人才培养，数据分析成为人人必学的职场赋能。
商业发展导向
商业世界追求更高效、更低成本、更准确的决策判断，数据成为这一切追求实现的基础，关注数据成为商业成功的关键。
技术发展导向
技术向着人工智能不断深入，而数据成为人工智能发展的重要基础，机器学习、深度学习这些都是在数据的基础上，让机器通过算法和模型来学习，达到我们想要的效果。
未来5年数据类岗位的需求总量在2000万人左右，包含纯数据与数据赋能两大类，数据赋能类岗位将爆发更大需求。
互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业，迫切需要专门从事数据采集、清洗、处理、分析并能制作专业报告、提供决策支持的新型数据分析人才
数据战略咨询顾问
业务数据分析师
数据运营
数据市场营销
数据产品经理
财务数据分析师
| 岗位 | 分析目的 | 分析方法 |
|---|---|---|
| 产品经理 | 用户行为分析 | AARRR模型分析 |
| 运营部门 | 用户价值分类 | RFM分析方法 |
| 销售部门 | 原因分析 | 假设检验分析方法 |
| 市场部门 | 行业分析 | PEST分析方法 |
| 财务部门 | 财务分析 | 杜邦分析方法 |
| 人力部门 | 薪资竞争力分析 | 对比分析方法 |
| 职能 | 数字赋能 | 洞察发现 | 迭代优化 | 颠覆创新 |
|---|---|---|---|---|
| 决策层 | 数字化决策 | 用数据发现趋势 | 用数据优化路线 | 用数据创新模式 |
| 高层 | 数字化战略 | 用数据发现机会 | 用数据优化组合 | 用数据创新营收 |
| 中层 | 数字化经营 | 用数据发现规律 | 用数据优化配置 | 用数据创新体系 |
| 基层 | 数字化运营 | 用数据发现问题 | 用数据优化流程 | 用数据创新方案 |
| DT/IT | 数字化架构 | 规范化—指标化 | 指标化—模型化 | 模型化—体系化 |
集训课程 讲师+助教+
班主任陪伴式学习 跨行业，跨场景，培养具有核心
竞争力全能型数据分析师 学习曲线平缓，学习难度适中
能力稳步提升 测讲练评
定期作业与测评 独立设立教学监督组
即时教学质量监督 世界500强企业项目实战
提升综合实战能力
- 预习（工具篇）
- 预习（业务篇）
- 业务数据分析(Excel)
- 统计基础与数据预处理（Excel）
- 多维数据分析与可视化分析（Power BI）
- 推断性统计
- 数据管理与数据治理简介
- 企业架构与数据架构基础
- SQL数据库(MySQL)
- Hive SQL
- 大型数据分析综合项目实战(Power BI+SQL)
- Python编程基础
- Python数据清洗与可视化
- Python+SOL、Python自动化
- Python统计与综合案例
- 精准营销数据分析报告全流程
- 数据分析师职业规划课
- 面试技巧一对一辅导
- 选修课
预习（工具篇） 课时：11
Excel预习视频、数据库预习视频、Power BI 预习视频
解决0基础学员数据分析工具薄弱的问题
提前掌握基础数据分析工具的使用，为课程学习打好基础
预习（业务篇） 课时：5
业务前台人员数据思维训练营
用户画像没有摸清，广告投放连本都收不回，运营流程太混乱，销售转化不理想
从用户思维做营销增量，借助数据思维从商业顶层俯视业务生命周期，运用数据框架梳理公司整体业务模型
业务数据分析(Excel) 课时：48
表格结构数据、数据驱动型业务管理（数据埋点、数据治理、数据应用等）、指标的设计与应用案例、可视化分析方法、业务分析方法应用 、业务模型应用、撰写业务分析报告方法
解决不会业务分析、不会撰写业务分析报告的问题
借助电商、互联网、零售行业的数据分析场景介绍，掌握撰写业务分析报告的全流程，从客户、产品、运营、行为效果等维度出发，搭建业务指标体系，综合使用可视化分析方法、业务分析方法和模型。
统计基础与数据预处理（Excel） 课时：6
分析的基本概念、描述性统计与数据预处理、统计分布
缺失值处理，冗余处理，数据标准化
通过统计基础可初步掌握数据分析的基本概念及描述性统计的数据集成，主要涉及数据标准化和数据预处理
多维数据分析与可视化分析（Power BI） 课时：36
表结构数据的特征与获取、数据加工与使用、多表透视分析逻辑、透视分析方法、多维数据模型 综合实战案例 - 电商综合运营分析仪表板（流量、转化、客单相关指标分析监控）
解决使用商业智能报表分析业务、监控业务的问题
掌握使用Power BI搭建可视化分析报表的全流程，包括表结构数据的获取、加工、数仓应用、多表透视分析，最终在客户分析、产品分析、运营分析、市场分析、销售分析等场景下制作可视化分析报表
推断性统计 课时：6
参数估计、 假设检验、 AB test、 使用带检验的AB test分析运营方案
推断统计是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。比如参数估计，不可能对每个产品进行测量。这就需要抽取部分个体即样本进行测量，然后根据获得的样本数据对所研究的总体特征进行推断，这就是推断统计要解决的问题。
掌握假设性检验的方法，和AB test的分析运营方案
数据管理与数据治理简介 课时：3
1.企业决策的四个层次：战略、管理、运营、操作2.企业数据分析能力的演进3.企业运营和操作数据应用4.数据管理基础知识与DMBOK知识体系5.企业数据能力建设6.数据治理实操框架
提高企业的运营和数据能力建设
掌握企业决策的四个层次：战略、管理、运营、操作，数据管理基础知识与DMBOK知识体系
企业架构与数据架构基础 课时：3
数据架构、数据模型基础、方法、规范化及其案例
学习数据架构的基本概念，模型介绍以及建模案例
掌握数据建模方法，达到数据建模的规范化
SQL数据库(MySQL) 课时：30
数据库基本概念、DDL、DML、单表查询、多表查询、函数、SQL大厂面试题突击训练、查询应用案例解析
解决从数据库提取目标数据的问题，实现单表和多表查询
系统掌握数据分析工作中的SQL查询语言，包括DDL、DML、单表查询以及多表查询等基本技能。
Hive SQL 课时：12
Linux系统常用命令、分布式存储与计算、Hive架构原理及数据类型、HiveQL与应用
系统安装及部署，架构原理及应用
掌握Linux的常用命令和分布式存储与计算，Hive架构原理及数据类型
大型数据分析综合项目实战(Power BI+SQL) 课时：12
跨国企业完整数据分析实战案例、学生探索性实操（制作分析报告）、项目现场专家评审与1V1指导
综合运用业务分析工具，解决数据运营和数据营销问题
老师指导还原两大数据分析项目全流程，综合使用SQL、Excel、Power BI等工具以及业务数据分析方法，得到高价值业务数据分析报告。
Python编程基础 课时：18
Python标准数据类型、基本语法、控制流、自定义函数
解决海量数据处理的的编程语言基础
掌握Python基础编程的能力，为处理海量数据奠定基础
Python数据清洗与可视化 课时：30
Numpy数组分析、Pandas数表分析、Pandas数据清洗与可视化、Python数据可视化包-Matplotlib介绍、Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制、PythonBI包-Pyecharts介绍与图形绘制
分析案例：
1、斯德哥尔摩气候可视化分析。2、餐饮订单数据清洗与分析。3、文本数据分析之QQ聊天信息可视化分析
解决海量数据处理的技术问题
系统掌握使用Python进行海量数据清洗以及可视化探索数据的能力。
Python+SOL、Python自动化 课时：12
SQL数据接入、Python连接SQL、Python办公自动化、实现自动风控报表
数据库接入与数据库链接
实现办公自动化，提高工作效率
Python统计与综合案例 课时：12
相关分析、 回归分析、 统计模型的诊断与调优、用户支出显著影响因素分析案例、大型案例：用户复购预测分析案例
解决在实际场景中海量数据处理的流程问题
掌握综合使用Python数据处理方法来对结构数据和非结构数据进行转换、清洗，并进行探索性分析的能力。
精准营销数据分析报告全流程 课时：6
1.背景研究与现状描述（现状，痛点，目标，范围）2.目标拆解与描述3.文献和案例分析（分析方法的理论依据）4.数据需求（数据范围，变量的定义与筛选，维度问题）5.分析方法与模型开发6.应用分析（模型的产出与应用）
营销数据分析报告的设计与撰写方法
掌握营销数据的目标拆解与分析方法
面试技巧一对一辅导
1V1面试技巧指导与简历修改
解决面试技巧不足、简历书写不专业问题
专职就业老师1V1面试技巧辅导与简历修改指导。
选修课 课时：88
互联网数字化运营 何为数据产品经理？ Python爬虫 人工智能(深度学习)实战之图像识别 采销、物流与供应链数据分析应用实战 Tableau数据可视化视频 SPSS Modeler数据挖掘实战 增长黑客入门
解决学员在不同数据岗位方向和行业方向的业务经验和项目经验不足的问题。
根据学员面试方向、就业方向来选择合适的选修课程来进一步进修。
零基础入门
在校毕业生或待业人员
希望从事业务数据分析相关岗位
在职提升
希望掌握业务数据分析技能
提升职场竞争力的在职人员
数据赋能
市场营销、产品运营、金融财会、
人力资源等业务岗位人员均可学习
考证冲刺
已报名 CDA LEVEL I 考试的备考考生
针对性攻坚考试大纲对应内容
- 全行业
- 全流程
- 全名师
- 高标准
涵盖金融、银行、电信、互联网科技等行业中各个场景，包括精准营销预测、定价策略优化、营销策略优化、客户行为分析、风险管理、客户管理、情感分析、反欺诈等
市场营销分析
涵盖金融、银行、电信、互联网科技等行业中各个场景，包括精准营销预测、定价策略优化、营销策略优化、客户行为分析、风险管理、客户管理、情感分析、反欺诈等
财务数据可视化分析
企业运营经常会产生大量的财务数据，为了提高财务稽查效率，降低经营成本，提高收入，企业可以利用商业智能BI对各种类型的经济活动进行成本核算，比较可能的业务收入与各种费用之前的收支差额，分析经济活动的曲线，得到相应的改进措施，从而降低成本、减少开支、提高收入。
金融反欺诈分析
骗费、欠费在商业交易中屡禁不止，现在利用商业智能分析和数据挖掘技术，可以总结出各种骗费、欠费行为的内在规律，然后在数据仓库的基础上监理一套欺骗行为和欠费行为规则库，就可以及时预警各种骗费、欠费，尽量减少企业损失。
零售进销存监控分析仪
使用某零售连锁品牌商进销存相关数据，制作进销存分析仪，帮助决策者了解进销存的各维度问题，为加快进销存流转速度、实现利润最大化做出贡献。
互联网行业流量可视化监控
使用某互联网企业真实数据，根据业务需求进行指标值的设计与计算，并根据计算指标结果分析业务问题的原因及影响，并最终找到解决问题的方法。
电商行业用户分析案例
使用某电商真实用户交易数据，在用户生命周期中，运用分析方法论分析不同用户的行为特征、价值贡献等。掌握业务理解思路，掌握不同阶段的用户行为特征、价值贡献分析方法，提高复杂业务的理解能力，提高数据理解和数据统计的准确性。
解析数据分析业务全流程 厘清数字化人才技能需求
课程讲师均为国内数据挖掘领域、人工智能领域、咨询领域一线专家，具备深厚的学术背景与行业经验。
同时他们也都具备丰富的讲课经验，累计讲课经验时长超过10000小时，授课能力得到长期实践与验证。
-
常国珍
北京大学会计学博士 ThoughtWorks中国金融首席数据科学家 中国大数据产业生态联盟专家委员会委员 反洗钱模型专家
赵卫东
东南大学博士，复旦大学博士后 负责本科生、研究生大数据核心技术和商务数据分析等课程的教学。 商务智能被评为上海市精品课程，荣获2013年高等教育上海市教学成果奖二等奖。
董轶群
计算机软件与理论硕士，吉林大学计算机体系结构博士 具有多年JAVA程序设计和操作系统教学经验。 研究方向为智能规划、空间推理、基于大数据的时空信息系统。
赵老师
北京邮电大学管理科学与工程硕士 现就职于北京电信规划设计院， 从事移动、联通集团及各省分公司市场、业务、财务规划，经济评价及运营咨询。 重点研究方向包括离网用户挖掘，市场细分与精准营销，移动网络价值区域分析，潜在价值客户挖掘等
李御玺
台湾铭传大学教授、中华数据挖掘协会理事、台湾大学博士 国科会与教育部多个相关研究计划的主持人。 厦门大学数据挖掘中心顾问，中国人民大学数据挖掘中心顾问，IBM SPSS-China顾问。服务过的客户包括：中国工商局、中信银行、台新银行等。发表研究论文超过260篇以上。
叶老师
东北大学基础数学专业，硕士研究生 近8年来，一直从事金融、电信行业数据架构、数据治理和数据分析挖掘方面工作。现任北京捷报金峰数据技术有限公司产品&技术总监，主要负责公司数据治理解决方案的建设、数据治理配套平台的研发，以及银行业数据治理应用场景的研究，该项目在17年获得北京市创新项目资金资助。
-
李奇
微软Excel MVP（Excel最有价值专家）/经管之家签约讲师/中国电子表格应用大会主席 曾在IBM中国担任销售管理团队数据分析项目组长及德勤北京所的数据分析高级咨询顾问。专精于企业数据分析、设计及实施商业智能业务解决方案、软件开发及SQL、Excel相关数据分析课程培训等。
丁老师
南京上度咨询数据分析总监 人大经济论坛数据处理中心数据分析顾问，SAS、SPSS 软件讲师、中国学习路径图国际中心技术顾问。曾参与2012 国家宏观经济预测、中国城镇居民家庭投资调查、泸州老窖目标管理与绩效考核、中国卫生状况调查、江苏广电 CRM 数据挖掘等大型数据处理项目。
董四辈
每日优鲜大数据高级算法架构师 曾任搜狗地图开发经理，当当网高级架构师，现任每日优鲜大数据高级算法架构师。十多年互联网从业经理，多次在互联网技术大会上交流分享项目经验与独特见解，对互联网项目的落地实施具有丰富的经验。
王小川
博士，国内某券商研究所高级分析师。神经网络，数据挖掘，统计分析应用领域专家，国内最大的MATLAB论坛管理员，曾多次参与The MathWorks 公司培训活动。
梁老师（九屠）
曾就职于阿里巴巴，饿了么，集团首席数据架构师，P10科学家。负责饿了么、百度外卖的大数据技术统筹。2014年加入百度，先后带团队建设为百度地图6大place场景做数据分析，后专注于百度外卖大数据
张志琦
德勤高级咨询顾问/创业公司数据科学家 经验涉及快消、通信、互联网餐饮、银行等多个领域的咨询项目； 涉及短视频、电商、数据平台等多个领域的投资尽调项目； 涉及快消、品牌商领域的数据建模项目，如智能定价、精准推荐、选品等。 专精于企业业务数据分析、数据可视化、制定及实施商业智能业务解决方案。
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徐杨
Glasgow大学计量经济学博士，曾就职中国社科院、中国银行、北京工业大学从事算法研发工作。 师从Hisayuki Yoshimoto，主攻空间计量方向，对各种回归模型和联立方程模型有深入研究。 博士研究课题为神经网络的空间矩阵工具变量参数识别。 曾参与多个经济数据分析项目，其中纽约市场对香港市场高频交易分析项目已在英国上线。
唐绍祖
CDA数据科学研究院SQL与Python课程讲师 擅长Python、SPSS Modeler 等工具进行数据挖掘，参与主编《SPSS Modeler+Weka数据挖掘从入门到实战》等书籍
倪向洋
CDA数据科学研究院大数据课程讲师 曾就职于IBM系统运维工程师，有丰富的运维工作和大数据平台搭建经验，主要负责大数据平台搭建及数据化运维
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张彦存
CDA数据科学研究院讲师，CDA在线助教， 主要研究方向为机器学习技术以及基于大 数据架构的数仓技术。
赵娜
AI项目组分析师、CDA在线助教，计算机专 业。精通excel、powerBI、 python、R语 言等数据分析常用工具。
陈丕昊
CDA在线助教，熟悉Python基础、Python 数据清洗等，在课程内容以及软硬件技术 拥有丰富的经验。
课程大纲依据 CDA 的 「EDIT数字化人才模型」设计研发。CDA是数据人才认证标准，在国内由中成协大数据专业委员会监管
并是经国标委发布认定的数据分析师人才标准
认证设计理念创新 EDIT数字化人才模型
策略库、流程模板
算法模型、优化模型
该模型体现层次和纵深两个方面
层次方面：强调战略、管理、操作三个层级的业务部门人员均借助数据支持创造性的优化业务流程。 纵深方面：以数据使用区分企业的前、中、后台，数据用户即业务人员，数据加工者即技术人员。
课堂教学
项目实战
课后指导
掌握评测
专项练习
-
学前
学员综合素质测评
定制专属职业路径规划
发放预习视频
课前预习督导 -
学中
班班
学情回访督学
班组长会议
关怀学员会议
班级会议
建立学员成长日记
意见收集反馈 -
学中
助教
1v1答疑
阶段测试
共性问题串讲
面试中技术支持 -
保障
终身服务
CDA 数据人脉圈
猎头内推服务
免费CDA活动
免费资料
项目众包 -
学后
就业服务
简历优化
面试教练
职业咨询
面试邀约 -
学后
就业协议
就业课程市场趋势分析
简历指导
数据分析业务流
面试技巧
-
CDAS 数据分析行业峰会
行业峰会
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