更新时间：2023-11-24 18:56:51
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文前
内容简介
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CDA，数字化人才的身份认证
前言
第1章 绪论
1.1 数据分析概述
1.1.1 数据分析的分类
1.1.2 数据分析的基本流程
1.1.3 数据分析的落地方法
1.2 数据分析师概述
1.2.1 数据分析师的不同角色与职责
1.2.2 数据分析师职业道德和行为准则
1.3 数据相关的安全与立法
1.3.1 各国的数据隐私相关法律
1.3.2 我国大数据立法的历程和展望
1.4 本章练习题
第2章 表格结构数据与表结构数据
2.1 表格结构数据
2.1.1 表格结构数据概述
2.1.2 表格结构数据特征
2.2 表格结构数据的获取、引用与使用
2.2.1 表格结构数据的获取
2.2.2 表格结构数据的引用、查询与计算方法
2.3 表结构数据
2.3.1 表结构数据概述
2.3.2 表结构数据特征
2.4 表结构数据的获取、加工与使用
2.4.1 表结构数据的获取
2.4.2 数据库与商业智能的概念解析
2.4.3 表结构数据的合并
2.4.4 表结构数据的汇总
2.5 本章练习题
第3章 数据库应用
3.1 数据库相关概念
3.1.1 数据库简介
3.1.2 认识数据库
3.1.3 SQL
3.1.4 数据仓库
3.2 数据定义语言
3.2.1 DDL在业务中的作用
3.2.2 定义数据库
3.2.3 数据表
3.2.4 数据类型
3.2.5 约束条件
3.3 数据操作语言
3.3.1 DML的作用
3.3.2 添加数据
3.3.3 将查询结果添加到表中
3.3.4 更新数据
3.3.5 删除数据
3.4 数据查询语言
3.4.1 单表查询
3.4.2 函数
3.4.3 多表查询
3.4.4 子查询
3.5 视图
3.5.1 视图的作用
3.5.2 创建视图
3.5.3 修改视图
3.5.4 删除视图
3.6 本章练习题
第4章 描述性统计分析
4.1 统计学概述
4.1.1 统计学的定义及应用
4.1.2 统计学的基本概念
4.2 数据的描述性统计分析
4.2.1 集中趋势的描述
4.2.2 离散程度的描述
4.2.3 分布形态的描述
4.2.4 描述性统计图表
4.3 常用的数据分布
4.3.1 两点分布与二项分布
4.3.2 正态分布与标准正态分布
4.3.3 χ2分布
4.3.4 t分布
4.3.5 F分布
4.3.6 分位点的概念
4.4 相关分析
4.4.1 相关分析的含义
4.4.2 简单线性相关关系的描述
4.4.3 简单线性相关关系的度量
4.5 本章练习题
第5章 多维数据透视分析
5.1 多维数据模型
5.1.1 多维数据模型概述
5.1.2 多维数据模型创建方法
5.2 5W2H思维模型
5.2.1 5W2H思维模型概述
5.2.2 5W2H思维模型应用案例
5.3 多维数据透视分析应用案例
5.3.1 业务场景介绍
5.3.2 案例设计制作过程
5.4 本章练习题
第6章 业务分析方法
6.1 业务指标分析
6.1.1 通用指标计算方法
6.1.2 场景指标
