课程信息

课程名称: CDA LEVEL Ⅰ 认证 & 实战训练营

公开班、定制班

开课时间:2024-06-16

课程介绍

CDA LEVEL Ⅰ 认证 实战训练营

 

【课程简介】 

CDA LEVEL Ⅰ 认证辅导课程,专门为希望零基础学习业务数据分析技能的在职人员以及希望参与 CDA LEVEL I 考试的人员开设。课程技能覆盖各行业的业务数据分析岗、数据运营岗、数据产品岗、数据营销岗等数据分析专项技能岗所要求的技能,同时适用于财务数据分析、人力资源数据分析等数据赋能岗。

同时,在本门课程中,我们将介绍包括ChatGPT在内的主流的AI自动化工具,并提供一些实用的示例来帮助你了解如何将这些工具应用于你的日常工作中。 


                                       

教学目标 

1. 掌握数据分析的基本框架;

2. 掌握CDA LEVEL I认证的核心考点;

3. 掌握数据可视化分析方法、掌握数据可视化图表解读方法、了解数据的呈现逻辑

4. 掌握数字营销相关知识、掌握数字营销方法

5. 理解AI工具的定义和优势,了解常见自动化工具的概述和使用场景。

6. 掌握ChatGPT的使用方法,了解自然语言处理和生成的基础知识和应用场景。

7. 学会自动化流程设计的方法,能够分析自己的工作流程并进行优化

8. 掌握自动化工具的应用技巧,能够使用自动化工具进行文档处理


培训对象 

1. 零基础就业转行人群、高校应往届毕业生人群

2. 研发、技术岗在职人群、企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业人群

3. 产品、运营、营销等业务人群

4. 对商业 Bl 数据分析感兴趣的各界人士

5. 需要对数据进行大量统计与分析工作,但是Excel水平有限的人。


【课程时长 

         4天课程;( 2天认证课+1天案例分析课+1天实战课 )


【课程大纲 

Part1:
2天认证课

安排

课程章节

主要内容

第一天

 


数据分析概念与职业操守

 

1. 数据分析概念、方法论、角色

2. 数据分析师职业道德与行为准则

3. 大数据立法、安全、隐私



                    数据结构

 

1. 表格结构数据特征

2. 表格结构数据获取、引用、查询与计算

3. 表结构数据特征

4. 表结构数据获取、加工与使用

           数据库应用

1. 组织和人员

2. 数据库相关概念

3. DDL 数据定义语言

4. DML 数据操作语言

5. 单表查询

6. 多表查询

7. 子查询

8. 数据库函数

           描述性统计分析

1. 统计基本概念

2. 数据的描述性统计

3. 统计分布

4. 相关分析

     核心考点及仿真题讲解

第二天


多维数据透视分析

 

1. 多表透视分析逻辑

2. 多维数据模型

3. 透视分析方法

         业务数据分析

 

1. 数据驱动型业务管理方法

2. 指标的应用与设计

3. 业务分析方法

4. 客户分析

5. 商品分析

6. 流量、转化分析

7. 行为效果分析

8. 业务分析模型

9. 业务分析方法

业务分析报告与数据可视化报表

1. 可视化分析图表

2. 撰写业务分析报告

3. 创建数据可视化报表

       
                     数据管理

 

1. 数据管理的基本概念

2. 指标数据标准管理

3. 数据质量管理

核心考点及仿真题讲解

Part2:
1天案例分析课

安排

课程章节

主要内容

第三天


 数据呈现

 

1. 用图表清晰的展现业务内容:

   (1) 用图表代替原始数据发声:常见图表修正

   (2) 用方法论指导数据发声:重点业务发现



数据洞察

 

 

2. 用认知识别数据的真话和假话:

(1) 火眼金睛-用数据跟踪新客户拓展效果

(2) 经验法则-用语法指导数据正确的说话

3. 用数据跟踪思维链路

(1) 问题量化-将业务需求转化为数据需求

(2) 场景带入-学会用经验法则检验业务



                     数据说故事

 

1. 用数据发现业务规律

(1) 量化企业的销售规律-企业销售权重指数

(2) 定位分部的销售规律-分部日销售指数

(3) 学会用数据规律拆解销售目标

(4) 学会用数据规律预测销售达成

相关知识

 

1. 数字营销概述:帮助学员建立数字营销初步 认知,了解数据分析在营销前期策划、中期追踪、 后期评估各阶段的作用,为数字化营销场景应用奠定基础;

(1) 数字营销的特点、竞争优势

(2) 数字营销解决的市场问题

(3) 数字营销的环境特征

(4) 数字营销相关分析工具

(5) 数字营销基本流程介绍

2. 数字营销指标设计及应用方法:指标是观测业务问题的窗口,分析人员需要通过指标值理解业务行为的好坏情况及程度,所以指标分析技能是营销分析中最为重要的技能之一,本节将针对营销场景介绍营销前、营销中、营销后重点关注的指标以及评估追踪指标变化原因的方法,帮助 学员提升用指标改善营销措施的能力;

(1) 营销类指标解读(社会化媒体营销类、内容营 销类、电商营销类)

(2) 营销指标计算及应用方法

(3) 指标根因分析体系设计及应用方法

(4) MECE 分析方法论介绍


数字营销案例

 

1. 用数据提炼客户特征-证券公司客户营销案例:

(1) 业务背景及数据说明

(2) 设计基于矩阵分析的客户分类模型

(3) 基于客户模型设计精准营销方案

2. 利用 A/B 测试寻找目标用户-证券用户开户提升案例:

(1) 业务背景及数据说明

(2) 制作基于 A/B 测试的转化漏斗

(3) 基于报表数据评估当期运营表现

3. 追踪投入产出比下降的原因-证券产品推广评估:

(1) 业务背景及数据说明

(2) 设计基于 MECE 原则的价值分析树

(3) 基于报表数据调整投放策略

Part3:
1天实战课

课时安排

内容安排

主要内容

四天

快速了解 AI 能做什么

 

1. 什么是 AI 以及 AI 能做什么

2. 主流的文本类 AI 工具简介

(1) ChatGPT 功能简介如何在国内使用上 ChatGPT

(2) 其他文本类 AI 工具简介

3. 详细了解 ChatGPT 能做什么,不能做什么

4. ChatGPT 与搜索引擎有什么区别

5. 掌握常用的 ChatGPT 对话技巧
       (1) ChatGPT 角色扮演,打造不同领域的专属 AI 顾问
       (2) ChatGPT 的各种应用场景,释放人工智能的威力

6. AI 技术在日常办公中的应用简介



提示词从入门到
进阶

 

1. 提示词的通用框架与版式设置

2. 提示词的入门知识与构建原则

3. 提示词的通用框架与版式设置

4. 提示词框架详解

5. 更友好的提示词框架

AI 加速数据处理与数据分析效率

 

1. 从大量文稿中批量提取整理数据

2.  AI 直接获取数据或数据框架

3. AI 文本数据挖掘与辅助决策

4. 批量自动整理并完善数据

5. 从图片中获取数据表格

6. 使用语音输入

7. 使用 AI 朗读数据表格

8. 填充与智能填充数据

9. Excel 中的 AI 智能应用

(1) 图片识别

(2) 填充与智能填充

(3) AI 自动分析、格式化

(4) AI 自动图表、透视表

(5) 预测

  10. ChatGPT 获取分析思路

  11.借助 ChatGPT 快速编写 Excel公式

  12.ChatGPT 助力 Excel VBA 自动化实战

  13.ChatGPT 助力 Python 完成数据自动化

  14.解决学员企业实际问题




 

注:具体开课时间将根据实际进行调整,请关注青蓝咨询官方公众号消息或咨询课程顾问!

 




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