数据分析就业班针对想从事数据方面工作的基础差人群，致力于解决他们想从事数据分析工作，但苦于入行门槛高，有专业壁垒的种种问题，设计了专业化和系统化的学习计划。科学打磨课程，助学员从数据基础差小白蜕变为数据。 确保学员既能学到扎实的数据分析理论知识，又能熟练掌握工具操作和业务逻辑，在项目实操下掌握业务分析流程，掌握各行业数据分析岗所要求掌握的基本技能。

　　涵盖常用技能，培养数据素养

　　师资均来自学界、实务界相关领域的讲师、企业经验丰富分析师以及行业大牛，代表了数据分析培训的专业水准，让学员既能学到扎实的数据分析理论知识，又能具备较强的实战动手能力。 在课程学习中以问题为导向，加强知识点的理解和应用，提高学员面对复杂问题的思考能力。并逐步培养学员的职场数据素养，能够具备准确读取、分析和应用数据的能力。

　　夯实岗位基础，直通企业就业

　　渐进式的课程内容涵盖数据分析所需工具及编程语言，重点教学常用分析技能，学完即可在多行业多场景完成数据分析工作。同时，从职场综合能力要求出发，紧密结合就业实际需求，学习数据分析相关岗位所要求的技能。 对数据科学岗位认知程度比较浅的学员，可在职业规划团队老师的帮助下选择适合学员的职业发展路线。进一步从职场综合能力要求出发，通过经验赋能进步岗位匹配度。

　　目标人群

　　应届毕业生、转行数据分析人群、在职提升和转岗人群、CDA报考人群

　　大数据应该怎么学？

　　利用大数据进行分析，大致是需要六个过程，提出问题——问题分析——数据准备——数据分析——产生报告——提出方案，大数据分析，主要是围绕这六个进行开展。以下是小编为你整理的大数据应该怎么学

　　进行大数据分析，虽说各个行业都不一定相同，但是基本思路都是一样的，分析的对象有：市场，用户，渠道，效果，这几大类，如果有条件还可以进行分支拓展。

　　对市场/行业进行大数据收集，分析：比如说，数据收集的方向，可以从大方向以及小方向进行，大的方向可以从政治，经济，社会，技术这几个入手，小方向可以从产品分析。

　　对于用户的调查，可以开展用户画像，数据内容包括：身份，行为，居住，交际圈等，往小了分，还有可以分为年龄，性别，学历，消费情况，兴趣爱好，在哪些圈子等等....

　　对产品进行数据分析，可以从人群——市场——渠道——产品，这四个轮回，通过人群，可以得到市场，通过渠道可以得到人群，通过人群又可以得到产品的使用情况。

　　要进行大数据分析，光有上面还是不够的，还需要进行一个营销效果的分析，分析的方向，包括用户的行为，渠道的流量变化，以及一个较终的成本收益，投资回报率等。

　　根据对营销效果的分析，从而可以分析出不同渠道的一个流量以及收益情况，从中就可以筛选出渠道的优势以及劣势，再集中汇集跟分析报告，这样就可以定出方案了。

　　何为用户行为信息

　　简单地说，就是用户在网站上发生的所有行为，如搜索、浏览、打分、点评、加入购物筐、取出购物筐、加入期待列表、购买、使用减价券和退货等;甚至包括在第三方网站上的相关行为，如比价、看相关评测、参与讨论、社交媒体上的交流、与好友互动等。

　　对客户进行多维度地分析，以用户的地域、性别、年龄等人文属性建立分析维度，把所有的团购信息进行筛选，这样可以简单地把EDM的相关性大幅提高，起码用户收到的邮件是基本在住宅、工作场所附近，和自己的普通属性相关的，可能有一些兴趣的商品。

　　对客户过去是否有点击，是否有购买，购买的产品价值，购买的频率，较近一次什么时候购买等属性进行量化，产生客户价值的评分，把客户分出价值的高低，对推荐的接受难易程度作出评估，依据这些评分来决定多频繁对该客户进行EDM操作，以及推荐的商品的细类，以提高反馈率。

　　对购买过商品客户的购买记录，以及点击过的商品记录进行分析，对团购的折扣比例，商品，折扣金额，团购时间长短，能否退款，是否单人使用，风格等等分别打分、统计、归类，以对客户的可能兴趣点进行“预测”，这是一个相对、相对复杂的过程，但是运用得好的话会收到非常良好的效果。

　　考虑在所有推荐的商品旁边增加一个“不喜欢”的按钮，收集客户不喜欢的东西对个性化推荐来说具有几乎和喜欢的商品一样重要的价值，假设一个客户告诉你他不喜欢一款49元的西餐厅的双人午餐，可能比他点击甚至购买另外一个99元日餐双人套餐给你透露的信息还要多。

　　因此无论从什么角度来说，电子商务和团购都还有大量的优化空间，我相信以大数据为核心的个性化营销则是帮助电商在这场红海大战中赢得战役的利剑。

　　可视化分析

　　大数据分析的使用者有大数据分析，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析较基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单。

　　数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种 统计方法，才能深入数据内部，挖掘出公道的价值，另外一个方面也是y因为有这些数据挖掘的算法才能更快的处理大数据。

　　预测性分析能力：大数据分析较重要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据种挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

　　语义引擎：大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的检索关键词，标签关键词或其他输入语义，分析，判断用户需求。从而实现更好的用户体验和广告匹配。

　　数据质量和数据管理：大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够增加分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上5个方面。

　　硬盘故障预测

　　硬盘是服务器硬件故障率较高的一个部件，如果能提前预测到硬盘故障，对业务体验、完善备件管理都有莫大的收益。这也是基础架构运营在经历自动化、流程化后，需要进一步提升运营效率、降低运营成本的天然要求。

　　涉及硬盘的运营数据包括业务IO数据、硬盘内部的SMART和硬盘运行的环境变量数据(温度和湿度)。目前，运营系统对IO数据是每小时采集一次，SMART数据每三小时采集一次，温度和湿度每半小时采集一次，这些数据合计起来每天的记录数上亿条。

　　服务器利用率分析

　　是某业务某机型磁盘IO的利用率统计分析图。分析过程如下：存储类机型，看到一段时间统计出来的IO的利用率并不高，并且是写少读多的应用，是否可以考虑使用IOPS相对不高的廉价硬盘?还是业务的架构存在优化的空间?

　　服务器利用率分析给运营带来的好处在于：

　　1)结合业务模型，发现业务应用服务器的短板，在发现并修复系统架构缺陷的同时，提高整体利用率;

　　2)对机型选型的优化，例如对于磁盘容量使用率不高的机型，在后续的机型定制中减少硬盘的数量。

　　故障率分析

　　服务器故障分析对服务器的各个部件的故障率都做了分析和监控，包括生成月度故障率报表;

　　故障率异常的实时监控和自动告警;

　　分析外部条件与故障率的关系;

　　与OS的软件告警信息联动起来，及时发现服务器的亚健康状态。

　　是某服务器硬件较近几周的故障率统计信息。按部件给出各个机型的故障率情况，及时发现批次性故障并给出告警

　　环境监控

　　如果能把机房环境温度有效的监控起来，我们就能在发现异常时发出高温告警，提前采取措施。对服务器入风口温度进行采集和监控是一个较为有效的方案。

　　显示服务器入风口温度变化的异常情况，经过数据的规整和误差修正，产生了高温告警。通过自动化流程，及时知会到机房现场负责人。