价值1800的课程《高级大数据分析认证辅导课》

本课程聚焦于工信部【高级数据分析】与【高级大数据分析师】认证的实战辅导，核心解决的是企业数据资产转化难、从业者缺乏系统性认证背书的问题。对于已经掌握基础理论，但缺乏大规模数据处理实战经验，且需要通过高级认证提升职业竞争力的技术人员而言，这是一份极佳的工程化参考资料。课程不侧重于理论堆砌，而是直接切入认证考试大纲中的高频考点，通过实际业务案例演示如何利用SPSS进行复杂数据清洗、建模与统计推断，帮助学员在备考过程中建立完整的数据分析工程思维。资料中提供了大量针对认证考点的模拟题与案例分析，旨在将抽象的统计学原理转化为可落地的分析脚本与报告模板，确保学员在面对复杂的业务场景时，能够快速构建分析模型，精准输出具有业务价值的结论。

适合基础与自学路径建议

本课程适合具备统计学基础，但缺乏高级分析实战经验，且需要通过高级认证提升职业竞争力的技术人员。建议在学习前先梳理统计学中的假设检验、方差分析等核心概念，并熟悉SPSS的界面操作逻辑。在资料配合练习时，应摒弃“只看不做”的心态，重点对照课程中的演示案例，自己动手完成从数据导入、变量定义到结果解读的全流程。重点复习课程中针对认证考试的重难点模块，特别是如何将SPSS的分析结果转化为业务报告的逻辑，确保在考试中既能快速定位考点，又能给出符合行业标准的答案。建议先从数据预处理章节入手，巩固基础操作，再逐步攻克高级统计模型与综合案例，最后通过模拟题进行查漏补缺，形成闭环学习。

学完后的工程化产出与能力提升

完成本课程的学习后，学员应具备独立搭建数据分析方案并输出专业报告的能力，能够利用SPSS工具解决通信、电商及智慧城市等领域的实际业务痛点，如用户流失预测、市场细分等。更重要的是，通过系统的认证辅导，学员将掌握一套标准化的数据分析方法论，这不仅有助于通过高级大数据分析师认证，更能将其转化为实际工作中的生产力，实现从“工具使用者”向“数据解决方案专家”的跨越。资料中的实战案例涵盖了从数据清洗、特征工程到模型验证的全过程，学完即可直接复用到实际项目中，显著提升数据分析的效率与准确性。

价值1800的课程《高级大数据分析认证辅导课》 821976a4736cdc695517695f776d5722_152012c5uf8be9f4ecwx9q.png (17.7 KB, 下载次数: 41) 下载附件 保存到相册 2024-9-10 22:27 上传 课程介绍 一、课程背景 大数据的发展是国家级战略。未来五年我国大数据市场规模年均增速将超过30%，国内大数据人才缺口将非常突出。培养大数据人才尤其是高端人才迫在眉睫。 二、学习目标 学习SPSS的基本操作及常用的统计分析方法。 学会通过SPSS解决实际业务问题。 申请工信部【高级数据分析】【高级大数据分析师】认证证书 三、课程对象 各基础通信运营商，各级大数据建设工作领导小组办公室负责人。 信息化企事业及大数据产品企业管理者、产品负责人（房地产、电子商务、物联网、互联网、新一代信息技术，智慧产品、智慧城市软硬件供应商等相关企业）大数据规划设计院相关人员等。 大数据，云计算相关专业的高校讲师，学生 对大数据感兴趣的业内人士。 建设大数据项目，需要投标的单位。 四、课程时间 20小时 五、授课形式 理论讲授+案例实操 六、课程纲要 第一章：一般线性模型分析（方差、相关、回归） 第二章：广义线性模型分析（卡方、逻辑回归、评分卡） 第三章：特征筛选与市场细分（主成分分析、客户画像、客户价值模型） 第四章：神经网络与时间序列分析 本帖以下面目录为准，已经完整列出目录。 资源目录： 1 SPSS基本知识介绍.mp4 2 一般线性模型分析【1】.mp4 3 一般线性模型分析【2】.mp4 4 一般线性模型分析【3】.mp4 5 一般线性模型分析【4】.mp4 6 广义线性模型分析【1】.mp4 7 广义线性模型分析【2】.mp4 8 广义线性模型分析【3】.mp4 9 广义线性模型分析【4】.mp4 10 广义线性模型分析【5】.mp4 11 特征筛选与市场细分【1】.mp4 12 特征筛选与市场细分【2】.mp4 13 特征筛选与市场细分【3】.mp4 14 特征筛选与市场细分【4】.mp4 15 特征筛选与市场细分【5】.mp4 16 神经网络与时间序列分析【1】.mp4 17 神经网络与时间序列分析【2】.mp4 18 神经网络与时间序列分析【3】.mp4 19 神经网络与时间序列分析【4】.mp4 资料目录：│ 1.方差、相关、回归.pdf │ 2.卡方、logistic回归、评分卡.pdf │ 3.特征筛选、主成分回归.pdf │ 4.市场细分：客户画像.pdf │ 5.市场细分：客户价值模型.pdf │ 6.神经网络.pdf │ 7.决策树.pdf │ 8.时间序列.pdf │ get【所有文件内容】.bat │ 专项技术大数据分析师高级考试题.docx │ 假设检验.pdf │ 数据准备.pdf │ 数据分析流程.pdf │ 考试题.zip │ 讲师简介.pdf │ 课后阅读建议.txt │ ├─data │ 07EED89F78.AmosP │ bankloan_binning.sav │ class.sas7bdat │ data_access3.txt │ performance.sav │ pm_customer_train2.sav │ ss.sav │ 商品材质.sav │ 太阳黑子活动.sav │ 客户信息表.sav │ 收益率.sav │ 相关矩阵格式.sav │ 短期绩效.sav │ 短期绩效.xlsx │ 购买力.sav │ └─考试题 bankloan_binning.sav missing（完整数据）.sav missing（缺失数据）.sav performance.sav 商品材质.sav 拒退.sav 数据分析需求.docx 短期绩效.sav