CDA数据分析师培训contents目录•CDA数据分析师概述•数据基础与统计知识•数据处理与清洗技术•数据分析方法与工具应用•数据可视化与报告呈现技巧•实战案例分析与讨论•总结与展望CDA数据分析师概述01CATALOGUE随着大数据时代的到来，数据分析师的需求不断增长，成为热门职业之一。市场需求增长广泛适用领域高薪职业数据分析师可应用于金融、医疗、教育、物流等多个领域，职业发展空间广阔。数据分析师是高薪职业之一，具有竞争力的薪资和福利待遇。030201数据分析师职业前景CDA认证是国际公认的数据分析师认证标准，具有国际通用性。国际认证标准通过CDA认证可以证明个人在数据分析领域的专业能力和经验。专业能力认可获得CDA认证可以提升个人在求职、晋升等方面的竞争力。提升职业竞争力CDA认证体系及价值培训目标培养掌握数据分析基本理论和技能，具备独立进行数据分析和解决问题的能力的高级数据分析人才。课程设置包括统计学、计算机、数学、数据科学等学科基础知识，以及数据清洗、数据可视化、机器学习等数据分析技能课程。同时，结合实际案例和项目实践，提高学员的实际操作能力。培训目标与课程设置数据基础与统计知识02CATALOGUE数值型数据，如身高、体重等。定量数据分类数据，如性别、职业等。定性数据包括调查问卷、实验数据、观察数据、二手数据等。数据来源数据类型及来源集中趋势度量离散程度度量数据分布形态数据可视化描述性统计方法01020304均值、中位数、众数等。方差、标准差、四分位距等。偏态、峰态等。直方图、箱线图、散点图等。推论性统计方法点估计、区间估计等。单样本检验、双样本检验、配对样本检验等。单因素方差分析、多因素方差分析等。线性回归、逻辑回归等。参数估计假设检验方差分析回归分析数据处理与清洗技术03CATALOGUE导入方法使用pandas库中的read_csv()、read_excel()等函数导入不同格式的数据文件。利用SQL语句或数据库连接工具，从数据库中导入数据。数据导入与导出方法•通过API接口，从网络数据源获取数据。数据导入与导出方法导出方法使用pandas库中的to_csv()、to_excel()等函数将数据导出为不同格式的文件。将数据写入数据库，通过SQL语句或数据库连接工具实现。通过API接口，将数据发送到指定的网络数据源。01020304数据导入与导出方法确保数据记录和信息完整，避免数据缺失。完整性检查数据是否准确，消除错误或异常值。准确性数据清洗原则及技巧确保数据在不同数据源或不同时间保持一致。使数据易于理解和使用，提高数据质量。数据清洗原则及技巧可读性一致性清洗技巧使用pandas库中的dropna()、fillna()等函数处理缺失值。利用正则表达式、字符串函数等处理文本数据中的噪声和不规则格式。数据清洗原则及技巧0102数据清洗原则及技巧使用日期和时间函数处理日期和时间数据的不一致性和错误。通过数据分箱、异常值检测等方法处理数值型数据的异常值和离群点。数据类型转换将数据类型转换为适合分析和建模的格式，如将字符串转换为数值型、将日期字符串转换为日期对象等。数据标准化消除量纲影响，使不同特征具有相同的尺度。常见的方法包括最小-最大标准化、Z-score标准化等。数据转换与合并操作•数据离散化：将连续型变量转换为离散型变量，以便进行分类分析。常见的方法包括等宽分箱、等频分箱等。数据转换与合并操作数据转换与合并操作横向合并将具有相同主键的不同数据集进行横向拼接，扩展数据的特征维度。可以使用pandas库中的merge()函数实现。纵向合并将具有相同列名的不同数据集进行纵向拼接，增加数据的样本量。可以使用pandas库中的concat()函数实现。数据重塑通过透视表、交叉表等操作对数据进行重新组织和汇总，以满足分析和建模的需求。数据分析方法与工具应用04CATALOGUE描述性统计分析推论性统计分析预测性分析数据挖掘常用数据分析方法介绍对数据进行整理和描述，包括数据的中心趋势、离散程度、分布形态等。利用历史数据建立模型，预测未来趋势和结果，包括回归分析、时间序列分析等方法。通过样本数据推断总体特征，包括参数估计和假设检验等方法。通过算法自动发现数据中的模式、关联和趋势，包括聚类...
