一、大數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)課程？
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程內(nèi)容。
1、基礎(chǔ)部分：JAVA語言 和 LINUX系統(tǒng)。
2、大數(shù)據(jù)技術(shù)部分：HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK調(diào)優(yōu)等，覆蓋前沿技術(shù)：Hadoop,Spark,Flink,實時數(shù)據(jù)處理、離線數(shù)據(jù)處理、機器學(xué)習(xí)。
在這些內(nèi)容中前期的基礎(chǔ)部分的內(nèi)容在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)過程中是相對比較容易學(xué)會的，但是這部分的內(nèi)容是相當(dāng)重要的必須要掌握，基礎(chǔ)部分學(xué)的好不好會直接導(dǎo)致你在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)后期大數(shù)據(jù)技術(shù)部分學(xué)習(xí)的情況。
在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)后期，如果你的前面的基礎(chǔ)部分沒有學(xué)好，哪后期的大數(shù)據(jù)技術(shù)部分頁會學(xué)習(xí)的很差勁，因外這個階段會涉及到許多的邏輯思維的東西，比較難掌握，所有就涉及到我們前面說的需要的大專以上學(xué)歷的原因了。只有達到條件，在學(xué)習(xí)中努力一些，把基礎(chǔ)打好，后邊的學(xué)起來頁就比較容易了。
二、大數(shù)據(jù)分析課程價格多少錢？
現(xiàn)在線下的大數(shù)據(jù)課程一般都是4-5個月，25000左右的費用。如果是線上的話，時間周期都差不多，學(xué)費大概只有線下的一半，我知道的大講臺，直播學(xué)期是16周，報價12800
三、大數(shù)據(jù)分析中，有哪些常見的大數(shù)據(jù)分析模型？
無論是產(chǎn)品經(jīng)理、運營、還是數(shù)據(jù)分析師在日常工作中, 都需要構(gòu)建一個完整的指標體系, 但由于經(jīng)驗或者對業(yè)務(wù)的熟悉程度, 互聯(lián)網(wǎng)人經(jīng)常會遇到下面的問題:
1）指標變成滿天星：沒有重點、沒有思路，等指標構(gòu)建完成了也只是看到了一組數(shù)據(jù)，各有用處，卻無法形成合力，最終不僅浪費了開發(fā)人力，也無益于業(yè)務(wù)推動；
2）指標空洞不落地：需求中沒有幾個具體的指標，需求空洞，無法落地。
正是上面的原因，產(chǎn)品經(jīng)理, 運營和數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)開發(fā)的矛盾不斷的激化，所以一個完整的搭建數(shù)據(jù)指標體系框架和方法是非常重要的。在此，為大家推薦一種實用的 AARRR 分析模型。
為了便于理解, 舉最近的很火的《隱秘的角落》, 分享一下如何搭建指標體系，讓萬物都可以被分析：
二、什么是AARRR
AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer這個五個單詞的縮寫，分別對應(yīng)用戶生命周期中的5個重要環(huán)節(jié)。
- A拉新：通過各種推廣渠道，以各種方式獲取目標用戶，并對各種營銷渠道的效果評估，不斷優(yōu)化投入策略，降低獲客成本。利用這個模塊可以很好幫助市場推廣部門比較各個渠道的拉新效果，評估新用戶的用戶質(zhì)量。
- A活躍：活躍用戶指真正開始使用了產(chǎn)品提供的價值，我們需要掌握用戶的行為數(shù)據(jù)，監(jiān)控產(chǎn)品健康程度。這個模塊主要反映用戶進入產(chǎn)品的行為表現(xiàn)，是產(chǎn)品體驗的核心所在。
- R留存：衡量用戶粘性和質(zhì)量的指標。
- R轉(zhuǎn)化（變現(xiàn)）：主要用來衡量產(chǎn)品商業(yè)價值。
- R傳播：衡量用戶自傳播程度和口碑情況
三、AARRR在指標體系中的應(yīng)用
如果我們利用AARRR 框架去構(gòu)建可以判斷《隱秘的角落》的是否受歡迎：
1. 拉新
我們需要去評估現(xiàn)在這部劇在每一個投放的渠道拉來的新用戶情況是否有達到預(yù)期, 因為這部劇最開始的用戶進來的都是新用戶, 所以前期的新用戶的觸達情況是后期是否這部劇火爆的關(guān)鍵所在。
監(jiān)控新用戶的增長曲線, 有助于我們及時發(fā)現(xiàn)問題, 利用用戶反饋等改進。
2. 激活
當(dāng)這部劇的新用戶來的時候, 很關(guān)鍵的是這些用戶有沒有在以后的時間看這部劇, 看的時間是怎么樣的, 看的頻率是怎么樣, 每次看這部劇的時候是不是都經(jīng)常會從頭看到完等等, 這些是最直接說明這部劇受到用戶的喜愛程度的
3. 留存
留存的定義如下:
- 次日留存：統(tǒng)計日新增用戶次日仍然使用產(chǎn)品的用戶數(shù)量占總新增用戶數(shù)量的比例；
- 7天留存：統(tǒng)計日新增用戶第七天仍然使用產(chǎn)品的用戶數(shù)量占總新增用戶數(shù)量的比例；
- 30天留存：統(tǒng)計日新增用戶第七天仍然使用產(chǎn)品的用戶數(shù)量占總新增用戶數(shù)量的比例
看了這部劇的用戶, 還會來看的用戶一定逃不出下面的模型.
這部劇高能開篇,片頭驚悚的開始。可以說開篇即高能，吊足了觀眾胃口， 秦昊飾演的張東升，和岳父岳母一起去爬山，到了山頂，前幾秒還在調(diào)整相機，微笑著給岳父岳母擺姿勢準備拍照，下一秒就將岳父岳母推下懸崖,。
片頭的懸疑給了用戶很強的刺激作用, 也就是上面的"酬賞", 讓用戶會想著去看下面發(fā)生了什么, 于是就是上面的"投入", 不斷投入, 也就提升了留存
4. 付費變現(xiàn)
劇的收入應(yīng)該包括點播(提前看結(jié)局購買的特權(quán)費用), 流量變現(xiàn)收入(廣告), 這個收入真心不了解, 應(yīng)該還有很多其他方面的收入, 從數(shù)據(jù)上我們可以將從總收入和人均收入和成本去刻畫整體的劇的利潤情況。
5. 自傳播
這部劇的火爆, 除了本身的的情節(jié)引人入勝以外, 自傳播也貢獻了很大的原因, 當(dāng)"一起去爬山吧" 這種在各大社交媒體上瘋傳時, 傳播帶來的增長就需要用數(shù)據(jù)去科學(xué)的衡量:
如果希望掌握更多數(shù)據(jù)分析的萬能模型，學(xué)會行業(yè)頭部大廠的數(shù)據(jù)分析套路，歡迎參與知乎知學(xué)堂與合作方聯(lián)合推出的「京東互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)訓(xùn)練營」，接受大廠分析師一對一輔導(dǎo)、踏上面試直通車。訓(xùn)練營限時體驗價 0.1 元，不容錯過：
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文章內(nèi)容來自公眾號：Data Science數(shù)據(jù)科學(xué)之美，已獲作者授權(quán)。轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者。
四、大數(shù)據(jù)分析特點？
1、海量數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)分析特點是處理海量數(shù)據(jù)，即處理超過傳統(tǒng)計算機能夠高效處理的數(shù)量級的數(shù)據(jù)。
2、多維度數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)分析特點之二是處理多維度的數(shù)據(jù)，即大數(shù)據(jù)不僅僅包含數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，還包括其他類型的數(shù)據(jù)，如文本，圖像和視頻等。
3、實時性：大數(shù)據(jù)分析特點之三是實時性，即大數(shù)據(jù)分析需要根據(jù)實時的數(shù)據(jù)進行分析，以滿足實時的業(yè)務(wù)需求。
4、高可靠性：大數(shù)據(jù)分析特點之四是高可靠性，即大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)需要能夠確保數(shù)據(jù)的完整性和準確性，以滿足業(yè)務(wù)需求。
五、大數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)靠譜嗎？
基本還是靠譜的。
參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)從掌握技術(shù)程度上來說，自然是靠譜的。但能不能選到靠譜的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班這才是一件難事。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)主要有2種方式，一種是自學(xué)，而另一種則是報大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班學(xué)習(xí)。如果自學(xué)能力、理解都很不錯的話，那么自學(xué)就可以了。
如果自學(xué)能力不太好的話，自己本身又是零基礎(chǔ)或者是非科班出身。那其實還是建議去參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班的。
六、大數(shù)據(jù)分析中，有哪些常見的大數(shù)據(jù)分析模型？
常見數(shù)據(jù)分析模型有哪些呢？
1、行為事件分析：行為事件分析法具有強大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡單，已被廣泛應(yīng)用。
2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學(xué)反映用戶行為狀態(tài)以及從起點到終點各階段用戶轉(zhuǎn)化率情況的重要分析模型。
3、留存分析模型留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始化行為的用戶中，有多少人會進行后續(xù)行為。這是用來衡量產(chǎn)品對用戶價值高低的重要方法。
4、分布分析模型分布分析是用戶在特定指標下的頻次、總額等的歸類展現(xiàn)。
5、點擊分析模型即應(yīng)用一種特殊亮度的顏色形式，顯示頁面或頁面組區(qū)域中不同元素點點擊密度的圖標。
6、用戶行為路徑分析模型用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網(wǎng)站中的訪問行為路徑。為了衡量網(wǎng)站優(yōu)化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時常要對訪問路徑的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)進行分析。
7、用戶分群分析模型用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特征、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，并進行后續(xù)分析。
8、屬性分析模型根據(jù)用戶自身屬性對用戶進行分類與統(tǒng)計分析，比如查看用戶數(shù)量在注冊時間上的變化趨勢、省份等分布情況。
七、大數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)開發(fā)是什么？
通俗解釋開發(fā)和分析
非要把他倆分開的話，一個是偏向于數(shù)據(jù)，一個偏向于工程。好比要炒個菜，工程師是燒火、顛勺的那個，偏向于工具的使用。分析師是放調(diào)理、掌握火候的那個，偏向菜怎么做好吃。
大數(shù)據(jù)開發(fā)和大數(shù)據(jù)分析有什么不同？
https://www.toutiao.com/i6681484915705381384/
八、世界公認的三大數(shù)據(jù)分析？
三大數(shù)據(jù)分析是描述性數(shù)據(jù)分析、預(yù)測性數(shù)據(jù)分析和規(guī)范性數(shù)據(jù)分析。
1. 描述性數(shù)據(jù)分析：也稱為探索性數(shù)據(jù)分析，主要是對數(shù)據(jù)進行理解和描述，以便更好地認識和掌握數(shù)據(jù)。
2. 預(yù)測性數(shù)據(jù)分析：該分析方法主要是通過對歷史數(shù)據(jù)的分析和建模，預(yù)測未來的趨勢和發(fā)展方向，以便在決策過程中提供更好的支持和指導(dǎo)。
3. 規(guī)范性數(shù)據(jù)分析：規(guī)范性數(shù)據(jù)分析也叫做決策性數(shù)據(jù)分析，它主要是通過對數(shù)據(jù)的評估和分析，為決策者提供決策支持和指導(dǎo)，以便更好地解決業(yè)務(wù)問題和決策難題。
九、上海或者成都的數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機構(gòu)哪家好(不是大數(shù)據(jù))?
謝邀
首先你要先清楚并不是所有人都適合轉(zhuǎn)行或?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)分析，比如專業(yè)極度不相關(guān)，年齡較大或者城市基因不匹配的都不適合學(xué)，因為我們最終是以入職為目標的。還有就是數(shù)據(jù)分析的崗位方向，做業(yè)務(wù)還是想做技術(shù)等等。
然后你能想到選擇培訓(xùn)機構(gòu)，證明你是對學(xué)習(xí)還是比較有規(guī)劃的，報班學(xué)習(xí)的好處就是在于系統(tǒng)且高效，那么如果選擇呢？
一. 數(shù)據(jù)分析崗位的真正需求是什么
我們可以先分析一個JD
二. 評估一個課程的好壞你可以從課程內(nèi)容、售后保證、教學(xué)團隊3方面來考察
①課程內(nèi)容是否落地（師資，實戰(zhàn)都要考量）
②售后答疑是否貼心
③教學(xué)團隊是否靠譜
我的建議，選擇不應(yīng)該局限線下的課程，線上課程也是可以的，只要有完善的服務(wù)體系，整體課程比較系統(tǒng)化，而且是根據(jù)真實數(shù)據(jù)分析工作需求內(nèi)容設(shè)計的，以實戰(zhàn)為主的課程都是可以選擇的
可以私信，根據(jù)你的背景，詳細評估一下你需要從哪些地方學(xué)習(xí)起來
十、大數(shù)據(jù)分析考什么？
1、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)理論，所占比例為8%；
2、Hadoop理論，所占比例為12%；
3、數(shù)據(jù)庫理論及工具，所占比例為16%；
4、數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ)，所占比例為10%；
5、Spark工具及實戰(zhàn)，所占比例為35%；
6、數(shù)據(jù)可視化方法，所占比例為4%；
7、大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)，所占比例為15%。
