课程介绍
"介绍数据处理的定义、目的、内容和过程
介绍数据处理的基本方法,如数据清洗、数据转换、数据分析、数据可视化等
介绍数据处理的常用工具,如 Excel、Python 等"
"介绍数据格式、类型的概念和特点
介绍数据格式、类型统一的目的和意义
介绍数据填充的概念、目的和方法
介绍如何使用删除法、固定值法、统计值法、相似值法、拟合值法等方法进行数据填充"
"介绍数据清洗的定义、目标、原则和步骤
介绍数据清洗的常见问题,如数据缺失、数据错误、数据重复、数据不一致、异常值等
介绍数据清洗的常用技术,如数据校验、数据过滤、数据补全、数据规范化、数据去重、数据匹配等"
"介绍数据转换的定义、目的、类型和方法
介绍数据转换的常见类型,如数据格式转换、数据编码转换、数据结构转换、数据类型转换、数据单位转换等
介绍数据转换的常用方法,如数据提取、数据合并、数据拆分、数据映射、数据计算等"
"数据筛选、排序、合并、拆分、查找、替换、校验、去重、转换以及数据格式化等
Excel 数据清洗的注意事项和技巧,如数据的导入、导出、保存、复制、粘贴、填充等
案例和实践"
"介绍 Excel 数据探索的概念、目的、原理和类型
介绍 Excel 数据探索的常用方法,如数据透视表、数据透视图以及数据分析工具包操作等
介绍 Excel 数据探索的注意事项和技巧,如数据的分组、汇总、计算、筛选、排序、刷新等
介绍 Excel 数据探索的案例和实践,如使用 Excel 进行数据探索"
"杜邦分析法、帕累托分析法、四象限分析法
价值模型、帕累托模型、漏斗模型、RFM 模型"
课程目录
01. 数据处理的概念和方法
02. 数据格式和数据类型
03. 数据清洗
04. 数据转换
05. 业务数据分析(Excel)
06. 业务数据分析(Excel)
07. 业务数据分析(Excel)
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