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南宁CDA数据赋能周末集训营:从工具入门到实战落地的数据分析能力培养方案

南宁CDA数据赋能周末集训营:从工具入门到实战落地的数据分析能力培养方案

授课机构: 南宁国富如荷

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南宁CDA数据赋能周末集训营:从工具入门到实战落地的数据分析能力培养方案课程详情

南宁CDA数据赋能周末集训营:从工具入门到实战落地的数据分析能力培养方案

为什么选择CDA数据赋能周末集训营?

在数字化转型加速的职场环境中,数据分析能力已成为跨岗位的核心竞争力。无论是电商运营需要监控用户行为数据,还是财务人员需要分析成本结构,亦或是产品经理需要挖掘用户需求,都离不开对数据的深度解读。南宁CDA数据赋能周末集训营正是为解决这一需求而生——课程不仅聚焦Excel、PowerBI、SQL等基础工具操作,更通过大量真实业务场景案例,帮助学员掌握从数据清洗到可视化呈现,再到撰写业务分析报告的全流程技能。

与传统培训不同的是,这里特别强调「团队协作能力」的培养。学员将以小组形式完成实战项目,例如共同制作客户运营分析仪表板,需要分工完成数据收集、清洗、可视化及结论输出。过程中不仅能学习他人的分析思路,更能在协商决策中提升跨部门沟通能力——这正是企业对数据人才的核心要求之一。

课程核心亮点:零基础友好与多岗位适配

课程专为两类人群设计:一类是完全没有数据分析基础的转行人员或学生,另一类是已有一定经验但需系统提升的职场人(如产品、运营、财务等业务岗,或研发、技术中台等支持岗)。考虑到学员背景差异,教学体系严格遵循「循序渐进」原则:从Excel基础函数与数据透视表入门,逐步过渡到SQL数据库查询与PowerBI动态可视化,最后通过大型综合项目串联所有知识点。

具体来看,课程覆盖三大核心模块:

  • 工具实操:Excel(函数/数据透视表/条件格式)、MySQL(基础查询/连接/子查询)、Power BI(数据加载/模型搭建/可视化图表设计);
  • 数据处理:重点讲解缺失值填补(均值/中位数/插值法)、异常值识别(箱线图/标准差法)、数据标准化与归一化等核心技能;
  • 业务落地:包含电商客户价值分析(RFM模型应用)、零售销售趋势监控(时间序列分析)、金融风险预警(指标阈值设定)等多行业实战案例,确保所学即所用。

值得关注的是,课程内容直接对标CDA LEVEL I考试要求,学员在掌握实战技能的同时,可同步备考,为职业发展增添权威认证。

学习目标:从「会工具」到「懂业务」的能力跃迁

通过8周周末集中学习(每周6课时),学员将达成以下核心能力目标:

  1. 熟练操作数据分析三大利器:能使用Excel完成基础数据整理与简单分析,用SQL快速提取目标数据,用Power BI制作动态可视化报表;
  2. 掌握数据全生命周期处理:从原始数据导入到清洗(缺失值/异常值处理)、整合(多表关联)、分析(描述性统计/相关性分析),再到可视化呈现,形成完整操作闭环;
  3. 独立输出业务分析报告:能基于分析结果提炼关键结论,结合业务场景提出可行性建议(如电商场景中「提升高价值客户复购率」的策略);
  4. 理解数据分析跨领域应用:无论是人力资源的员工效能分析,还是市场营销的广告投放优化,都能快速定位分析方向与关键指标。

以「客户运营分析仪表板」制作为例,学员需要从电商平台导出用户行为数据(浏览、加购、下单记录),用SQL筛选目标用户群体,用Excel计算RFM值(最近购买时间、购买频率、消费金额),再用Power BI制作包含客户分层、消费趋势、流失预警的动态看板,最终撰写分析报告并提出运营优化建议。这一过程完整模拟企业实际工作流程,确保学员毕业即可上手项目。

特色服务:学习保障与成长陪伴

考虑到周末学习的时间限制与学员基础差异,课程特别设计了「双轨制」学习保障:

1. 一对一学习关怀

班主任会在开课前收集学员背景信息(如是否接触过SQL、是否有业务分析经验),针对性制定学习计划。对于进度较慢或遇到技术难点的学员,每周安排30分钟一对一沟通,梳理知识盲区并提供额外练习资料(如SQL查询题集、Power BI模板库)。

2. 班级经验共享机制

每两周组织一次班级会议,由学习进度突出的学员分享「Excel高效操作技巧」「SQL查询优化方法」等实战经验,班主任同步总结阶段学习成果,收集学员对课程内容、授课方式的反馈。例如有学员提出「希望增加金融行业案例」,后续课程立即补充了「银行客户信用评分模型」分析模块。

这种「个性化辅导+集体成长」的模式,不仅提升了学习效率,更让学员在交流中拓展了行业视野——有从事人力资源的学员通过班级分享,学会了用Power BI监控员工流失率;有做电商运营的学员则从财务岗同学那里,了解到如何分析促销活动的投入产出比。

适合人群:覆盖多职业阶段的能力提升需求

无论你是刚毕业的学生,还是工作3-5年的职场人,只要希望掌握数据分析技能,都能在课程中找到成长路径:

  • 零基础转行:课程从「什么是数据清洗」开始讲解,配合大量操作演示与课后练习,帮助快速建立数据分析思维;
  • 业务岗在职者(产品/运营/营销/财务):通过行业实战案例,学会用数据驱动决策(如运营岗可掌握「如何通过用户行为数据优化活动规则」);
  • 技术岗支持人员(研发/中台):了解业务部门的数据需求,提升跨部门沟通效率(如开发人员可学会「如何根据分析需求优化数据库结构」)。

一位刚完成课程的学员反馈:「之前做运营只会看表面数据,现在能通过RFM模型识别高价值客户,上周给领导的分析报告还被采纳了!」另一位从传统行业转行的数据分析师则表示:「SQL和Power BI的实战练习特别实用,面试时直接用课程项目案例回答,成功拿到了offer。」

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