商业数据分析完整介绍
超越基本报告,学习数据分析。使用 Microsoft Excel 轻松将数据转化为洞察力和情报
讲师:Ian Littlejohn
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您将学到什么
- 享受最畅销的 Udemy 讲师以全高清 1080 P 提供的清晰、简洁的分步课程
- 使用强大的分析方法、技术和工具将数据转化为洞察力和智能
- 使用易于掌握的拖放技术学习数据分析 – 无需混淆的公式、宏或 VBA
- 学习 8 种可在 Excel(2010 – Office 365)中轻松实现的数据分析技术
- 终身访问最畅销的 Udemy 讲师提供的课程材料和练习活动
- 学习使用比较、趋势、排名、方差、帕累托和许多其他技术对数据提出正确的问题
- 学习数据分析和数据呈现的最佳实践
- 学习交互式仪表板设计和设置的最佳实践
探索相关主题
- 数据分析
- 商业分析与智能
- 商业
要求
- 了解如何使用 Excel 处理数据
- Excel(2010-Office 365)
- 某些示例需要 Excel Power Pivot 和 Power View – 仅适用于 Windows
- Mac 上的 Excel 可能无法访问所有技术
描述
如果您想学习简单有效的技术来创建有影响力的 Excel 仪表板和数据分析,那么本课程就是您所需要的。本课程更新了全高清视频,教您可立即应用于工作环境的实用技能。只需查看最近的评论和评价!
课程内容和成果
本课程教您如何应用不同的数据分析方法将数据转化为新的见解和智慧。
能够对数据提出问题是一种强大的竞争优势,可以带来新的收入来源、更好的决策和更高的生产力。麦肯锡咨询公司最近的一份报告指出,数据分析是当前美国经济所需的最重要技能之一。
在课程中,您将了解分析形式为何重要,并提供使用 Excel 进行分析的示例。
包括以下分析方法:
- 关键指标
- 对比分析
- 趋势分析
- 排名分析
- 交互式仪表板
- 贡献分析
- 方差分析
- 帕累托分析
- 频率分析
- 相关性
本课程专为希望将数据转化为信息的能力提升到更高水平的所有商业专业人士而设计。如果您是 Excel 用户,那么您将希望学习本课程中教授的易于使用的技术。
本课程使用 Office 365 中的 Excel 进行讲解。但该课程也适合:
- Excel 2013
- Excel 2016
- Excel 2019
请注意,本课程不包含任何复杂的公式、VBA 或宏。本课程利用拖放技术来创建大多数不同的数据分析技术。
关于培训师
我是 Udemy 讲师合作伙伴,在培训和管理咨询领域拥有 20 多年的经验。我专门培训业务用户学习强大的方法和技术,将数据转化为有用的信息和情报,以及学习使用 Microsoft Excel、Microsoft Power BI、Looker Studio(以前称为 Google Data Studio)、Amazon QuickSight 和 ChatGPT 的强大数据分析方法。
学生们的评价:
- 课程内容丰富,还有活动可以让我练习所学知识。对于商业数据分析初学者来说,这是一门很棒的课程
- 很容易理解。这将对我的数据分析有很大帮助。课程的实践也很有帮助
- 这门课程非常棒,它概述了 Excel 的功能,我获得了一些很棒的见解和未来可以使用的提示。每个学习部分之后的实践任务有助于巩固我的技能。
数据分析课程路线图
科技行业不断发展,人工智能、机器学习和大数据领域投入了大量资金,这意味着对数据分析师的需求不断增长。凭借正确的技能和积极主动的方法,数据分析师可以达到前所未有的高度。我目前在 Udemy 上提供以下 14 门课程,涵盖各种工具和技能,使您能够自信地探索数据分析的动态领域,获得宝贵的数据解释技能并推动智能、数据驱动的决策。
微软 Excel
- Excel 数据透视表数据分析简介
- Excel Power Pivot 完整介绍
- Excel Power Query 完整介绍
- Excel 交互式仪表板和数据分析
- 商业数据分析完整介绍
- Excel 中的表格和公式
微软 Power BI
- Microsoft Power BI 完整介绍
- Power BI 查询编辑器完整介绍
- Power BI 大师班-数据模型和 DAX 公式
- Power BI 大师班 – 仪表板和 Power BI 服务
谷歌
- Google Sheets 数据透视表完整介绍
- Looker Studio (以前称为 Google Data Studio) 完整介绍
亚马逊 QuickSight
- Amazon QuickSight 完整介绍
ChatGPT
- ChatGPT 数据分析简介
本课程适合哪些人:
- 所有希望将数据转化为信息的商业人士
- 希望将报告和分析提升到更高水平的 Excel 用户
- 想要学习强大的数据分析方法的学生
如果你有能力,请务必支持课程的原创作者,这是他们应得的报酬!
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