专业冷门面临就业压力的学生
经验缺乏没有明确规划的学生
技能缺失职场竞争力低的学生
在职提升和转岗人群
工作任务重想提高工作效率的财务、市场等人员
竞争压力大想突破职业瓶颈的产品、运营等人员
行业挑战多想提升战略思维的决策、管理等人员
转行数据分析人群
自学难度大想零基础快速入门的人员
升职加薪难想要跳槽大幅涨薪的人员
行业不景气想进新兴数据行业的人员
CDA报考人群
报名参加CDA LevelI等级考试的考生
报名参加CDA Levelll等级考试的考生
报名参加CDA Level lll等级考试的考生
表格结构数据引用、查询与计算方法
数据驱动型业务管理（数据埋点、数据治理、数据应用等）
指标的应用-搭建营销运营指标体系
业务场景指标-多场景业务场景指标应用精讲（运营、客户、商品、活动等）
指标的设计-多场景指标设计、使用及分析案例（绩效、运营、销售等）
业务指标综合分析案例-互联网运营业务指标综合分析案例
可视化分析方法
业务分析方法应用-帕累托分析法、四象限分析法等
业务模型应用-价值模型、帕累托模型、漏斗模型、RFM模型
撰写业务分析报告方法
电商、互联网、零售行业的数据分析场景介绍
客户分析-电商客户维度综合分析案例（用户生命周期、用户特征、用户行为分析）
产品分析-电商产品维度综合分析案例（商品画像、商品标签、商品定位策略分析）
运营分析-互联网运营业务综合分析案例（运营效果分析、电商漏斗模型分析应用）
夯实基础
提前掌握基础数据分析工具使用
第二阶段
锻炼思维
全面掌握数据思维与数据架构，掌握SQL实战，完成大型数据分析综合项目
第三阶段
技能练习
从Python基础入手，系统掌握使用Python进行海量数据清洗及可视化探索数据的能力
第四阶段进阶提升
利用统计建模，准确理解时间序列模型正确处理结构化与非结构化的数据方法，利用文本挖掘实现文本分类与聚类方法
第五阶段
助力就业
通过就业老师职业生涯规划，面试问题指导，岗位真实推荐助力成功就业
第六阶段
技能选修
根据就业后工作需求，选择合适的选修课程，进一步提升自己的技能，更加拓宽知识面，成为企业急需的字型人才
