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课程大纲
介绍Data Analysis工具
- Python、R、Power Query和Power BI的概述
- 跨行业进行数据分析的应用
- 工具和环境的设置
Data Cleaning和准备工作
- 使用Python库(Pandas)进行数据清理
- 使用Power Query进行数据清理和转换
- 处理缺失数据和不一致
使用R进行统计分析
- R中的基本统计函数和数据操作
- 探索性数据分析
- 构建和解释统计模型
Data Integration和转换
- 使用Power Query从多个来源组合数据
- 使用Power BI集成Python和R工作流
- 确保数据的一致性和质量
使用Power BI可视化数据
- 创建动态仪表板和可视化
- 使用Power BI来识别趋势和见解
- 共享和发布报告
应用程序和行业案例研究
- 数据分析中的真实案例研究
- 为常见行业场景开发工作流程
- 动手项目以巩固学习
总结和结论
要求
- 统计学的基本了解
- 熟悉电子表格和数据输入
- 无需事先的编程经验
观众
- Business分析师
- 数据专业人员
- 项目经理
- 行政人员
21 小时
客户评论 (5)
演讲者回答问题的风格非常出色。课程的教学方法对学生非常有益。确实是一位非常优秀的老师。
ROSE BALOYI - National Transmission Company South Africa
课程 - Power BI: Basics to Advanced
机器翻译
内容虽然有些难度,但额外的努力帮助我更好地记住并理解Power BI。
Melvin - TLI Group
课程 - Power BI DAX Fundamentals
机器翻译
讨论我们的问题
Rr Dwi Putri Periska Sari - PT. Becton Dickinson Indonesia
课程 - Power BI for Developers
机器翻译
我最喜欢的是教练在内容调整方面的开放性,以及他们事先准备的方案能够满足我们的实际需求
Ernesto Sitoe Junior - Electricidade de Mocambique
课程 - Advanced Power BI
机器翻译
第二天学习Power Bi时,发现它是一款非常友好的工具,显然Costas对它非常熟悉,学习这款工具非常有益。不过,我们不得不先学习Excel中的Power Pivot,虽然它不太友好,但为了理解Power Bi的工作原理,这绝对是必学的内容。而且,这让Power Bi看起来更加酷炫 :)
Anne-Cecile Jacquot - Ameropa
课程 - Excel to Power BI
机器翻译