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一、商務(wù)數(shù)據(jù)分析師項(xiàng)目簡(jiǎn)介

商務(wù)數(shù)據(jù)分析師是工業(yè)和信息化部教育與考試中心推出的，針對(duì)商務(wù)數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)I(yè)人才的考核體系。旨在衡量從業(yè)者在商務(wù)數(shù)據(jù)收集、整理、分析、可視化以及應(yīng)用等方面的能力，以滿(mǎn)足不同行業(yè)對(duì)商務(wù)數(shù)據(jù)分析人才的需求，推動(dòng)企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的發(fā)展。

證書(shū)分為初級(jí)、中級(jí)、高級(jí)三個(gè)等級(jí)，為不同層次的數(shù)據(jù)分析人才提供了專(zhuān)業(yè)的能力考核。

二、能力標(biāo)準(zhǔn)

1、商務(wù)數(shù)據(jù)分析師（初級(jí)）

了解數(shù)據(jù)分析的基本概念和流程，掌握常用的數(shù)據(jù)收集方法，如問(wèn)卷調(diào)查、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)等。

熟悉Excel等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析工具的基本操作，能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單整理、清洗和統(tǒng)計(jì)分析，如數(shù)據(jù)排序、篩選、求和、平均值計(jì)算等。

具備基本的數(shù)據(jù)可視化能力，能夠使用Excel制作簡(jiǎn)單的圖表展示數(shù)據(jù)特征。

理解數(shù)據(jù)指標(biāo)的含義，能夠?qū)I(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步解讀，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的基本規(guī)律和問(wèn)題。

2、商務(wù)數(shù)據(jù)分析師（中級(jí)）

掌握Python編程語(yǔ)言的基礎(chǔ)知識(shí)，能夠運(yùn)用編程語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，包括數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作、函數(shù)編寫(xiě)等。

熟練使用數(shù)據(jù)分析庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和分析，能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)的合并、分組、聚合等操作，掌握數(shù)據(jù)透視表的使用。

深入理解數(shù)據(jù)可視化原理，能夠使用專(zhuān)業(yè)可視化工具繪制多種簡(jiǎn)單的可視化圖表。

掌握常用的數(shù)據(jù)分析方法和模型，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)問(wèn)題選擇合適的分析方法，建立簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析模型并解釋結(jié)果。

具備一定的商業(yè)敏感度，能夠結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景，從數(shù)據(jù)分析角度提出合理的建議和決策支持。

3、商務(wù)數(shù)據(jù)分析師（高級(jí)）

精通 Python 編程語(yǔ)言，熟練掌握面向?qū)ο缶幊痰雀呒?jí)特性，能夠開(kāi)發(fā)高效的數(shù)據(jù)處理和分析腳本。

精通可視化分析，能夠使用專(zhuān)業(yè)可視化工具繪制多種復(fù)雜的可視化圖表，進(jìn)行交互式數(shù)據(jù)可視化展示。

熟練運(yùn)用各類(lèi)數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)構(gòu)建復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析模型，包括分類(lèi)模型、聚類(lèi)模型等，并能夠?qū)δＰ瓦M(jìn)行優(yōu)化和評(píng)估。

具備深入的商業(yè)理解能力，能夠獨(dú)立完成復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，從項(xiàng)目需求分析、數(shù)據(jù)采集與處理、模型構(gòu)建與優(yōu)化到結(jié)果解讀與商業(yè)應(yīng)用，全流程主導(dǎo)數(shù)據(jù)分析工作。

熟練掌握AIGC技術(shù)在商務(wù)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，包括文本提示詞工程，能夠運(yùn)用AIGC工具輔助數(shù)據(jù)處理、分析和可視化，提升數(shù)據(jù)分析效率和創(chuàng)新能力。

具備團(tuán)隊(duì)管理和項(xiàng)目協(xié)調(diào)能力，能夠帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，與其他部門(mén)有效溝通協(xié)作，推動(dòng)數(shù)據(jù)分析成果在企業(yè)中的落地應(yīng)用。

三、課程內(nèi)容

階段	課程	知識(shí)模塊
基本要求	基本要求	職業(yè)道德
基本要求	基本要求	通用基礎(chǔ)知識(shí)
基礎(chǔ)知識(shí)	Excel數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)	數(shù)據(jù)獲取
	Excel數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)	數(shù)據(jù)處理
	Python編程基礎(chǔ)	準(zhǔn)備工作
		字符串操作
		列表及字典操作
		程序流程控制語(yǔ)句
		函數(shù)
		面向?qū)ο?/td>
		文件讀取與寫(xiě)入
		模塊與第三方庫(kù)
數(shù)據(jù)采集與處理	數(shù)據(jù)采集	商務(wù)數(shù)據(jù)采集目標(biāo)制定
	數(shù)據(jù)采集	商務(wù)數(shù)據(jù)采集渠道及規(guī)劃
	業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理	數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)處理
		M語(yǔ)言數(shù)據(jù)建模與處理（Power BI）
		基于Excel的數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)分析與可視化	產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析	產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)
		數(shù)據(jù)分析算法
		項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-廣東省采購(gòu)數(shù)據(jù)分析
	運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析	運(yùn)營(yíng)策略與模型分析
		財(cái)務(wù)分析
		項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-企業(yè)財(cái)務(wù)分析在納稅評(píng)估中的應(yīng)用
		項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-上市企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)杜邦分析
	市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析	GROW模型
		回歸分析
		市場(chǎng)分析與策略
	業(yè)務(wù)追蹤	Excel動(dòng)態(tài)圖標(biāo)繪制
		項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-自助售貨機(jī)綜合案例
		項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-汽車(chē)大數(shù)據(jù)綜合案例分析
		項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-上市企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)及儀表盤(pán)綜合分析
		報(bào)表制作
		項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-上市企業(yè)利潤(rùn)數(shù)據(jù)分析和可視化
		項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-上市企業(yè)現(xiàn)金流量數(shù)據(jù)分析和可視化
		項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-上市企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債分析和可視化
	Python數(shù)據(jù)分析	Python數(shù)據(jù)分析概述
		NumPy數(shù)值計(jì)算基礎(chǔ)
		Pandas統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)
		使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理
	Python數(shù)據(jù)可視化	Matplotlib繪圖基礎(chǔ)
		Seaborn進(jìn)階繪圖
		Pyecharts繪圖
	使用scikit-learn構(gòu)建模型	使用sklearn轉(zhuǎn)換器處理數(shù)據(jù)
		構(gòu)建并評(píng)價(jià)聚類(lèi)模型
		構(gòu)建并評(píng)價(jià)分類(lèi)模型
		構(gòu)建并評(píng)價(jià)回歸模型
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		運(yùn)營(yíng)商用戶(hù)流失判別
		商品零售購(gòu)物籃分析
		百貨商場(chǎng)用戶(hù)畫(huà)像描繪與價(jià)值分析
AIGC與商務(wù)數(shù)據(jù)分析	提示工程	提示工程簡(jiǎn)介
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