關(guān)于數(shù)據(jù) 挖掘的相關(guān)學(xué)習(xí)，推薦CDA 數(shù)據(jù)的相關(guān)課程。課程培養(yǎng)硬-3挖掘理論與Python數(shù)據(jù)挖掘算法技巧，也兼顧培養(yǎng)學(xué)生的軟數(shù)據(jù)治理思維、經(jīng)營戰(zhàn)略優(yōu)化思維、挖掘商1.-3挖掘在數(shù)據(jù)的時(shí)代，數(shù)據(jù)的生成和收集是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)-0。

Da 數(shù)據(jù)分析偏產(chǎn)品崗位，一般不是技術(shù)崗位。技術(shù)崗叫數(shù)據(jù) 挖掘，分為制作模型和使用模型。做模型對數(shù)據(jù)，要求很高。如果你不是這種材料做的，那就不要做，會很痛苦，什么都做不出來。大部分?jǐn)?shù)據(jù) 挖掘用的都是模型，這個(gè)門檻低很多。另外還有專門搭建數(shù)據(jù)平臺的，比如Hadoop，Spark，都是偏項(xiàng)目。培養(yǎng)時(shí)間要根據(jù)每個(gè)學(xué)員的吸收情況，強(qiáng)的會快一些，一般是36個(gè)月。

根據(jù)分析師的課程，有兩個(gè)層次的內(nèi)容。只有把數(shù)據(jù)分析師的這些課程都學(xué)習(xí)并運(yùn)用好，才能成為頂尖的分析師。1.課程第一層次:數(shù)據(jù)分析課程內(nèi)容主要從理論實(shí)際案例的應(yīng)用一步步展開，能夠使學(xué)生全面掌握概率統(tǒng)計(jì)的基本理論，熟練使用Excel、SPSS、SAS等一個(gè)專業(yè)的分析軟件，對業(yè)務(wù)有較好的理解能力，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)問題使用常用指標(biāo)。

第二層次包括建模分析師和big 數(shù)據(jù) analyst，即為企業(yè)決策提供及時(shí)、有效、易于實(shí)施、可靠的數(shù)據(jù)支持。建模分析師是指專門從事數(shù)據(jù)分析和-3挖掘ZF、金融、電信、零售、互聯(lián)網(wǎng)、電商、醫(yī)藥等行業(yè)的人。本課程針對-3挖掘全流程，以金融、電信、電商、零售的案例背景深入講授數(shù)據(jù) 挖掘的主要算法。將SASEnterpriseMiner、SPSSModerler、SAS編程和SQL有效結(jié)合，使學(xué)生能夠在全方位-3挖掘應(yīng)用場景中勝任。

1)新產(chǎn)品設(shè)計(jì)的深度產(chǎn)品支持:對于競爭激烈的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說，好的產(chǎn)品是企業(yè)的生命。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，如何設(shè)計(jì)出用戶滿意的產(chǎn)品，取決于-3挖掘和分析，比如產(chǎn)品結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，產(chǎn)品如何定價(jià)，產(chǎn)品是否適合人群分析等。老產(chǎn)品的優(yōu)化:每個(gè)產(chǎn)品都有它的生命周期，過去的一個(gè)好產(chǎn)品現(xiàn)在可能已經(jīng)過時(shí)了，所以分析老產(chǎn)品和挖掘的效果是必不可少的。如何正確的對當(dāng)前產(chǎn)品的效果做出客觀的評價(jià)，對產(chǎn)品未來的發(fā)展趨勢做出準(zhǔn)確的預(yù)測需要數(shù)據(jù)。