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贪心学院商业数据分析课程是怎么做的 商业数据( 二 )

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项目第一周，周景阳老师目前在讲授DataFrame的操作和员工工资的探索性分析 。
周老师是贪吃科技的联合创始人/副总裁，技术和数据分析领域的专家 。上课时，周老师会示范可能的错误操作，并教我们如何改正 。以实际项目促进基础知识的学习 。
2.系统学习
系统学习:本课程的学习以每周理论学习和技术实践为主 。比如第一周先上数据分析的理论 ， 然后和我们一起进行项目的实际培训 。这样才能更好的融合所学 。
3.课后检查和答疑
信息+指导:在学习的过程中，老师会提供必要的学习软件和环境 。在课程结束时，我们会提出一个问题供我们思考，并在下节课前回答 。我们所有的成长都是基于真实的思考 。我们通过自己的思考，然后听老师的思路进行对比，了解不同的思路 ， 这样可以更快的学习知识 。至于辅导答疑 ， 我想大家都知道，我们自学某门课程会遇到很多问题 。我们可以通过查阅资料来获得一些问题的答案，但它们并不那么容易理解 。有老师带领我们学习是完全不一样的 。遇到问题，提出问题，解决问题，也是我们程序化的学习过程 。在找老师的过程中，可能老师不会马上帮我们回答 ， 但是看到之后，一定会给我们一个可以理解的答案 。
4.优秀的课程内容
实际项目都是可以写进简历的项目经历 。
在真实的项目中锻炼自己是最快的成长方式 。在这里你会接触到电商、骑行数据、广告投资等项目 。关键是课程中的项目都是真实的项目，都是知名互联网公司的项目，保证了项目足够的数据量级和真实性 。不知道大家有没有这种感觉 。学完知识后，觉得自己懂了，但不会用 。可能代码写不出来 。这些都是我们项目经验不足造成的问题 。这些项目 ， 导师都是手把手完成的 。遇到问题，就在此刻问 。等以后学了，你会发现你真的不会有不会写代码或者不会用知识的问题 。
毕丽会员购买平台订单报表分析项目
亚马逊电子商务租户用户画像分析项目
这样的项目还有很多 。我相信认真做完这些项目，数据分析能力一定会腾飞的！
说了这么多关于课程的介绍，我来说说课程的内容 。虽然只学了很久 ， 但还是觉得收获很大 。
你已经在上面看到了第一周的课程内容:
数据分析的介绍是理论知识的内容，是徐鹏介绍给我们的 。
1.1什么是数据？数据能做什么？
我们知道这些数据是未经处理的原始记录 。
数据的应用主要分为三个方面
1.建立数据系统
2.积累数据资产
3.完整的数据分析
我在课堂上做的课堂笔记如下:
1.2数据的三个属性
数据有三个特点 。
●可变性:
●反映数据可变性的通用指标
●规律性
●数据是有规律的 ， 比如正态分布 。
●客观性
●数据的大小和相对变化不以人的主观意志为转移 。
1.3优秀数据分析师的三大特征
业务理解:业务理解是我们在实际业务中对数据的理解和嗅觉 。
用途:使用软件、分析方法和数学模型 。
沟通:与客户、领导、同事沟通时，能否清晰地表达出问题的关键？
是不是绝对干货满满？而且老师的案例讲解之后，我们对这些知识的理解也更加容易和清晰 。
1.4数据分析的四个步骤
在这一节中，我们大致了解了数据分析的步骤，数据分析过程中用到的一些方法和概念，为以后的研究提供了一个框架路线 。
●数据采集
●埋点:在应用中的特定进程中收集一些信息，用于跟踪应用使用情况，然后用于进一步优化产品或为运营提供数据支持 。
●爬虫:按照一定规则自动抓取万维网信息的程序或脚本 。
● API:应用程序接口
●数据清理
●数据质量分析
●缺失值分析(空值/缺失值)
●异常值分析(异常值分析)
●一致性分析(矛盾/多数据源数据)
●数据分析
●数据可视化
第二章:项目初步探索
在这一章中，周景阳老师用实际例子带领我们学习了DataFrame的基本操作，为以后的学习打下基础 。这是我的学习笔记 。
除了满满的学习笔记干货，还有课后自测题，老师都准备好放在资料里了 。但是很多自测题在讲座中没有提到，需要进一步学习 。
经过热情的学习，一套自测题有助于我们发现缺失和补上，打下坚实的基础 。
好吧！我现在就学了这么多，期待以后能完成更多的课程 。

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