郑州Al+Pvthon数据分析高薪就业班

【阶段课程描述】

通过本阶段学习，使学员全面掌理Excel在数据分析中的核心应用能力，能够独立完成数据采集、整理、计算、分析及可视化展示等完整流程:熟练运用常见函数与数据处理工具提升工作效率;具备处理多来源数据及数据安全的基本能力;同时建立规范的数据处理习惯与分析思维，为后续进阶数据分析工具打下坚实基础。完成本阶段学习后，学员可胜任备类基础数据处理与办公数据分析相关岗位，包括但不限于:数据分析助理、运营数据专员、行政/财务数据处理人员、电商数据专员、销售数据分析支持岗位、业务数据整理与报表专员等，并能够在实际工

作中高效完成数据整理、报表制作及基础分析任务。

【阶段核心技术】

1.熟悉Excel工作簿、工作表与单元格的基础操作，掌理数据输入、格式设置、行列调整、视图管理与常用界面功能，建立规范化表格处理能力。

2.掌握Excel 外部数据连接方法，能够根据不同数据源类型完成数据导入，刷新设置，连接属性编辑与数据源问题处理。

3.学习Excel数据安全与权限管理方法，能够完成工作簿保护、编辑范围限制、文件加密、隐藏公式、最终状态标记与数字签名设置。

4.苹理Excel公式基础语法，单元格引用方式与常用函数分类，能签完成查找引用、条件聚合，各称定义与数组公式等核心计算任务。

5.学习Excel数据排序、筛选、去里、数据验证、分列、合并计算与条件格式应用，提升数据整理与批量处理效率。

6.掌握Excel图表类型选择、图表元素设置与动态图表制作方法，能够完成组合图、双坐标轴图、迷你图与图表模板的设计应用。

7.学习Excel数据透视表的创建、字段布局、值字段计算、数据分组与计算字段应用，能够完成多维度数据汇总与交互分析。

8.掌握数据透视图生成、刷新数据源、动态范围设置与透视表联动方法，构建可用于业务分析和汇报展示的数据分析报表。

【课程阶段项目】

项目1:连锁零售企业利润提升与费用管控项目基于收入、成本、费用和利润数据，拆解企业利润变化原因，识别成本过高、费用异常和利润下降问题，帮助企业优化费用结构并提升盈利能

力.

项目2:企业员工绩效提升与用工成本优化项目围绕员工绩效、薪酬、考勤、离职和人员结构，发现团队管理中的效率问题与人才风险，帮助企业优化人员配置、提升组织效率并降低用工风

险。

项目3:电商会员留存提升与复购增长项目

基于会员消费、活跃度、等级和权益使用情况，识别会员流失原因和复购机会，帮助企业优化会员运营策略，提高会员活跃度和复购页献，

【阶段考试】

通过周考、月考的方式，考核围绕Excel综合应用展开，考查基础操作、外部数据导入、数据安全设置、公式函数运用、数据整理、图表制作及数据透视表使用，全面检验数据处理与分析实操能力。以便主讲教师与助教精准掌握学员知识点的薄弱项，及时开展查漏补缺工作:同时为班主任及就业指导教师的督学管理提供数据支撑与执行依

阶段二(8天)数据分析提效:SQL数据萃取与查询优化

【阶段课程描述】

通过本阶段学习，使学员熟练掌握SQL语言及MySQL数据库的核心操作，能够独立完成复杂数据查询与多表数据整合:具备使用聚合分析、窗口函数等高级SQL能力进行业务分析的能力:掌握基础数据建模与数据清洗方法:同时理解索引优化与查询性能提升思路，从而在实际工作中实现高效，规范的数据提取与分析，为构建完整数据分析体系打下坚实基础。完成本阶段学习后，学员可胜任以数据库数据处理为核心的相关岗位，包括但不限于:数据分析师(初级)、数据运营分析师、商业分析助理、B数据专员、用户增长/用户运营分析岗位、数据产品助理等，并能够在实际业务中独立完成数据提取、指标计算及分析支持工作。

【阶段核心技术】

1.理解数据库在数据存储与业务系统中的作用，并完成MySQL环填安装、启动与连接配置。

2.掌握数据库从创建、选择、编码设置到删除的基础管理流程，建立规范化的数据管理意识。

3.学习根据业务需求设计数据表结构，并完成表的创建、查看、修改与维护操作。

4.围绕真实业务数据完成记录插入、查询、更新与删除，建立SQL基础操作能力。

5.理解不同数据类型的便用场景，能够为字段选择合适的数据格式以提高数据准确性。

6.掌握基础SQL查询逻辑，能够对查询结果进行筛选、排序、去重与数量控制。

7.学习使用常用函数对文本、数值和时间数据进行加工处理，提升数据整理效率。

8.掌握多表之问的数据关联方式，实现跨表数据整合与业务关系分析。

9.学习通过嵌套查询解决复杂筛选与分层统计问题，提升SQL逻辑表达能力。

10.围绕业务指标完成分组汇总、聚合计算与条件统计，形成数据分析思维。

11.运用CTE与窗口函数完成排名、累计、分组比较等高级分析任务。

12.针对空值、重复值、异常格式等问题进行清洗处理，构建可用于分析的数据集。

13.理解索引对查询效率的影响，并能够根据查询需求进行基础性能优化。

14.学习封装常用计算逻辑，提高SQL代码复用性与业务处理效率。15.通过完整项目完成建库建表，数据处理、查询分析与结果展示，形成可交付的数据分析作品

【课程阶段项目】

项目实战4:数字健康平台用户留存与复诊转化增长项目围绕数字健康平台用户注册、健康档案、在线问诊、复诊预约、会员服务与流失行为数摆，运用SQL多表关联、分组聚合、留存队列分析、复诊周期拆解与用户分层方法，构建数字健康用户生命同期分析体系，解决平台用户留存变化不清晰、复诊转化路径难定位、健康服务运营缺少依据的问题，帮助企业识别高价值用户、潜在复诊人群、沉默用户与流失风险用户，形成可支撑精细化运营和服务转化增长的分析方案。

项目实战5:低空经济无人机飞行异常识别与安全预警项目围绕无人机飞行高度、航线轨迹、飞行频次、电池状态、设备编号、任务美型与异常规则数据，运用SQL条件筛选、多维聚合、CASE规则分层、窗口函数与异常模式识别方法，构建低空飞行安全监测体系，解决飞行异常发现滞后、设备风险识别不精准、人工巡检效率低的问题，帮助企业识别异常飞行、设备隐患与潜在安全风险，形成可落地的低空安全预警分析方案。

项目实战6:跨境出海企业全链路运营数据整合与决策分析项目整合跨境出海企业用户、订单、支付、物流、关税、汇率、渠道、售后与营销活动等核心业务数据，运用SQL建表设计、数据清洗、多表关联指标建模、用户分层、经营统计与复杂查询方法，构建跨境业务全链路分析框架，解决多国家、多平台、多币种数据分散，指标口径不统一，履约成本和经营问题难定位的问题，形成覆盖数据治理、业务洞察、风险识别与决策支持的完整SQL综合实战项目作品。

【阶段考试】

通过周考、月考的方式，考核涵盖数据库基础、MySQL安装与连接、数据库数据表的创建、查询、修改、删除操作，常用数摆美型与各美5QL语句应用，同时考查分组，聚合、窗口函数、数据清洗、索引管理及自定义函数的创建、调用与删除，全面检验数据库基础实操能力。以便主讲教师与助教精准掌理学员知识点薄弱项，及时开展查漏补缺工作;同时为班主任及就业指导教师的曾学管理提供数据支撑与执行依据。

上课情况

阶段四(20天)数据分析进阶:Python数据科学核心工具实战

【阶段课程描述】

通过本阶段学习，使学员熟练掌理Python编程基础，并能够运用NumPy与Pandas高效完成复杂数据处理与分析任务:具备独立进行数据清洗、数据转换、特征工程及基础分析建模的能力;掌理Matplotib进行专业数摆可视化表达的方法:同时理解基础数据挖与用户分析思路(如聚关分析)，能够结合业务场景输出有价值的数把洞察，为数把驱动决策提供支持。完成本阶段学习后，学员可胜任中吸数把分析与数把处理相关岗位，包括但不限于:数据分析师(中级)、数据科学助理、数据挖掘工程师(初级)、商业分析师、用户增长分析师、推荐策略分析岗位等，并能够在实际业务中完成复杂数据处理、分析建模及数据洞察输出工作。

【阶段核心技术】

1.完成Python环境安装与配置，熟悉基础开发工具的使用流程，建立Python编程学习的入门基础。2.掌握Python输入输出、标识符、关键字与基础语法规范，形成良好的代码书写习惯。3.理解Python常用数据类型与运算符的使用方法，能够完成基础数据处理与表达式运算。4.掌握条件分支与循环结构，能够根据业务逻辑完成程序流程控制。5.学习列表、元组、字典等常用数据结构，能够完成数据存储、访问、修改与遍历操作，6.掌握函数的定义与调用方法，理解局部变量、全局变量、组包拆包与引用机制.7.学习文件操作与异常处理，能够完成数据读写、错误捕获与程序稳定性优化。8.掌握模块、包与面向对象编程基础，能够提升代码复用性与程序结构化能力。9.理解闭包与网络通信基础，拓展Python在高级编程与网络应用中的使用场景。10.掌握NumPy库的导入、数组创建与数组属性操作，建立科学计算与矩阵处理基础.11.学习NumPy数据类型转换、素引切片与核心运算，能够完成高效数组计算与数据处理。12.華握Pandas 中 Series与 DataFrame 的创建、数据概览与类型转换方法，建立表格数据分析基础.13.学习Pandas数据选择、筛选、清洗、合并与结构重塑，能够完成常见数据整理任务。14.掌握Pandas分组聚合与特征处理方法，能够围绕业务数据完成统计分析与特征构建。15.掌握 Matplotib环境配置、基础绘图流程与图表元素设置，建立数据可视化表达能力。16.学习Matplotib基础图表绘制、图表定制美化与商级图表设计，能够完成分析结果的可视化呈现。

【课程阶段项目】

项目实战10:智能制造企业设备备件结构优化与高周转物料预测项目玉绕智能制造企业设备备件消耗、产线维修记录、库存周转、采购成本、设备故障频次与物料使用数据，运用Python 数据清洗、Pandas分组聚合、物料分层模型、消耗超势识别与库存周转分析方法，构建设备备件精细化管理体系，解决企业备件采购依赖经验、关键物料储备不足低频物料长期积压和维修响应不及时的问题，帮助企业识别高频消耗备件、关键物料、低效库存与潜在缺货风险，为备件采购优化、库存成本控制和产线稳定运行提供决策依据。

项目实战11:新能源充电站运营异常识别与收益风险预警项目聚集新能源充电站的充电订单、设备运行，站点利用率、峰谷电价、用户充电行为、故障记录与收益坡动数据，运用Python自动化数据处理异常值识别、阈值判断、超势波动分析、站点分群对比与风险规则建模方法，构建充电站运营异常识别与预警机制，解决企业站点收益异常发现带后、设备故理影响难量化、低效站点定位不精准和运营干预缺少依据的问题，帮助企业提前识别收益下滑、设备异常、利用率不足与区域运营风险，提升充电网络运营效率和资产回报能力。

项目实战12:数宇健康平台用户服务价值洞察与复诊转化提升项目基于数字健康平台用户健康档案、在线问诊记录、复诊预约、服务购买、活跃行为、会员权益与医生服务数据，运用Python数据处理Pandas特征构建、用户分层、RFM 模型、生命周期分析与服务价值评估方法，构建数字健康用户运营分析体系，解决平台用户价值识别不精准、复诊转化路径不清晰、健康服务推荐缺少依据和用户流失发现带后的问题，帮助平台识别高价值健康服务用户、潜在复诊人群、沉默用户与流失风险用户，支撑精细化服务运营、复诊转化提升和长期用户价值增长。

【阶段考试】

通过周考、月考的方式，考核涵盖Python基础语法、数据结构、函数、文件、异常、模块、面向对象及网络通信，同时考查Numpy数组操作、Pandas数据处理、Matplotib绘图，全面检验Python数据分析基础文操能力。以便主讲教师与助教精准華握学员知识点薄弱项，及时开展查漏补缺工作:同时为班主任及就业指导教师的督学管理提供数据支撑与执行依据。

阶段六(5天)数据分析升级:AI+RPA智能分析工具应用

阶段七(10天)项目实战冲刺

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