2016 年，滴滴平台用户累计已达到 4 亿，覆盖城市超过 400 座。作为中国出行领域的独角兽公司，滴滴手上所掌握的出行大数据不可小觑。1 月 12 日，财新传媒和滴滴出行主办了“知道·2017 大数据智慧城市论坛”，滴滴出行联合第一财经商业数据中心发布了《2016 智能出行大数据报告》（以下简称《报告》）。不要小看这份出行大数据，它所涵盖的内容远远超过了出行本身：哪个城市最堵？哪家公司加班最晚？哪些景点挤？出行大数据统统都能告诉你答案——杭州智能渗透率居榜首，贵阳发展前景可期从智能渗透率来看，一二线城市依然整体优势明显，杭州继续位居榜首。珠三角地区总体渗透率较高，在用户渗透率排名前 10 的城市中占据 4 席，分别是深圳、广州和东莞、珠海。

在各级城市月人均出行次数上，三四线城市与一二线城市相比仍有较大差距。月人均出行次数排名前五的城市依次是天津、青岛、北京、杭州、宁波。根据智能渗透率，出行活跃度和便捷程度等综合指标测算的智能出行发展指数，杭州、北京、广州、深圳、成都排名前五，一线城市和省会城市明显更高。排名前 20 的城市中有 8 个为珠三角和长三角城市。而潜力城市（二、三、四线城市）多为长三角、珠三角和京津冀地区的二线和三线城市，其中西部城市贵阳排名第 7，前景可期。三四线城市拥堵加剧，北京人均每年“堵”掉近 9000 元堵车永远是人们最关心的交通话题。2016 年，一线城市平均车速略有上升，而三四线城市平均车速下降明显，从 2015 年的 26.2 千米每时降至 2016 年的 25.3 千米每时。2016 年平均车速增幅较大的前三个城市为大连、常州和青岛，而下降幅度最大的城市为丽江、嘉兴、三亚。

根据高峰期拥堵延时指数，西安成为 2016 年堵城冠军。2015 年的拥堵冠军重庆今年位列第 2 位，而去年的亚军青岛 2016 年治堵效果显著，今年仅排名第 9。受极寒天气、冰雪路面、市政建设等影响，哈尔滨也上榜十大堵城，位列第 8。“堵声在外”的北京虽然位列第 4，但因为社会平均工资较高，成为因拥堵造成损失最高的城市——北京人每年因堵车损失 8717 元。而在全国最堵的西安，人均拥堵成本为 6960 元，排名全国第 3。互联网行业工作时间长，京东下班最晚除了与交通出行直接相关的方面，从出行大数据里还能看到很多很有意思的现象。比如在加班重灾区的互联网公司中，哪家公司是加班之王？答案是——京东。京东超越去年的冠军奇虎 360 成为今年平均下班时间最晚的公司，紧随其后的是 360 和阿里巴巴。在榜单前 10 名中，新浪、网易等老牌门户网站也上了榜，而今年的“网红公司”乐视位居第 10，我猜加班的都是公关部的……

不仅加班多，互联网人群平均工作时间也偏长。相较于金融、传媒以及房地产等行业，互联网人群平均工作时间更长，每天超 10 小时，尤其是深圳码农，工作几乎占据了其一半的时间。而且码农们生活节奏更为固定，公司与家两点一线偏多。心疼深圳码农一秒钟……媒体人异地奔波苦，金融从业者“朝七晚五”再说说我最关注的传媒行业。传媒人工作随机性较大，处于随时待命状态，出行峰值曲线较为平缓；同时他们的出差次数最为频繁，往返机场火车站及酒店的出行量接近总出行量的 1/5。金融从业者上班早下班也早，“朝七晚五”是他们的工作特点，同时他们还应酬多，夜生活丰富，下班后 20% 的人不是直接回家，而是去往各种餐饮娱乐场所，夜晚餐饮订单也超出平均水平 40%。同时他们还偏爱高档购物中心，北京的三里屯太古里、上海的国金中心、正大广场都是“金领一族”经常光顾的地方。

对于教师群体来说，二线城市的中小学老师更为辛苦，晚 21：00 后打车出行占比最高的城市为重庆、西安和成都，备课评职称的压力大概大于一线城市。在高校中，山东大学的老师最辛苦，工作日打车回家平均时间最晚。插一句，这份报告简直就是征婚指南啊！喜欢老实的？码农是首选；喜欢摩登的？金融从业者是首选；希望爱人能常伴左右的？那传媒行业的就可以 pass 了……购房热、健身热，出行数据亮点多2016 年春节后全国掀起购房热潮，打车去往房地产交易中心的出行量一年间增长了 2.8 倍。而在房产调控政策下也出现了离婚买房怪象，3 月 25 日，上海颁布最严房产调控政策“沪九条”，当天打车去往民政局的出行量同比增长 120%。房价能和离婚能挂钩，这也就是我天朝的“特殊国情”了吧……

除了购房热潮，2016 年还是奥运年。在里约奥运会期间，体育赛事带动全民健身热，其中较为显著的是去往游泳馆的出行量增长了 32.2%，想必是“洪荒少女”俘获了一批人的心。而在世预赛期间，国足虽然不争气，但球迷痴心不改，“里皮效应”明显，去年 11 月 15 日昆明一战中，有 30% 的球迷从外地远道而来。出行数据看城市性格：绵阳最温情大连最小资一个城市的风气也能从《报告》中看出端倪。根据滴滴顺风车免单占比，2016 年最温情城市（免单比最高）是四川省绵阳市，其他排名前十的城市也多为三四线城市。耳边响起了邓丽君的《小城故事》——小城故事多，充满喜和乐。

从目的地为健身场馆的数据来看，山西太原城市最爱健身的城市，其次为福州、佛山，一线城市中只有广州上榜；十大最爱读书城市长沙位列榜首，其次为青岛，温州；去往休闲娱乐场所占比最高的城市为南宁、太原、大连等；最“小资”的城市为大连、绍兴和上海，那里的人去往咖啡厅、酒吧、电影院占比最高；最后，天津位列十大海鲜之城冠军，重庆居于十大火锅之城榜首。是不是没想到打车数据居然能牵扯到这么多社会的方方面面犄角旮旯？怎么样，你所在的城市上榜了吗？

不管你是否承认，社会阶层就是顽固地存在于每个人的身边。从古至今，人总是被分为了不同的社会群体，掌握社会财富的差异就是阻隔不同阶层间的沟壑。这就是现实，在现实面前，人人生而平等就是个虚妄的谎言。

阿里巴巴的淘宝已经成了一个风靡全国的线上购物平台，几乎每个中国家庭都直接或间接地使用过淘宝网，每个普通用户使用淘宝的记录为阿里巴巴统合大数据提供了基础，在真实的数据面前，每个人都不会再有虚伪掩饰的遮盖，一切都会表现出最真实的一面。

淘宝里每个用户账号都对应了一个淘气值，它是一个综合了个人购买力、互动指数和购物信誉等核心指标计算出来的数值。简单理解的话，就是在淘宝上消费能力越强的用户，他的淘气值就越高。

根据淘气值的高低，阿里巴巴把每个注册会员分成了普通会员、超级会员和APASS会员（受邀制的顶级会员）。其中超级会员占比为3.43%，APASS会员占比为0.03%。

对应到三个不同会员间的消费特征具体化到了不同的商品品牌，当然三者间还是有趋同的品牌爱好，比如苹果系数码产品、阿迪的运动装备等。

这三个会员群体如果对应到现实语境中大概就是屌丝们、中产阶级和富二代们这三类人了。

其中有意思的是处在底层的屌丝们往往有强烈的自我认同感或者说自嘲心态，他们如同认命般打造了自己的文化圈，大多数屌丝都会在这个圈子里自娱自乐从一而终。而中产阶级却渴望在消费端积极向上层靠拢，他们热衷于购买各类奢侈品牌幻想着自己在文化品位和生活趣味等方面附着上更高阶层的阶级属性。对此，富二代们表示很淡然。

这大约就是如今国内较为普遍的三个阶层的心理状态展示，底层是无动于衷，中层是拼命踮起脚想往上再挣一挣，上层怡然自得不知众生百态。当然社会阶层不是只有这么三个层次那么简单，往下还有最底层，往上还有更高层和最高层，这里不予置评，因为不敢。

最后，根据2016年瑞士信贷发布的全球财富报告，当前全球50.8%的个人财富掌握在最富有者手中，比例已明显高于2000年。这十几年来人类财富差距仍在拉大，只怕各阶层间的藩篱会越来越难打破了。

日前，久其产品中心成立大会在久其软件亦庄总部隆重召开，这是久其首次以技术为出发点进行的重大组织机构调整，目标是打造以大数据为中心，打造数据采集、数据集成、数据存储、数据管理、数据挖掘、数据可视化、人工智能分析、数据服务的生态闭环，助力提升公司甚至软件行业整体产品设计及研发水平。

数据已成为国家基础性战略资源，作为以数据为企业赋能的技术部门，久其产品中心将积极践行国发50号文件精神，推动大数据与云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术融合发展，探索大数据与传统产业协同发展的新业态、新模式，形成一批满足大数据重大应用需求的产品、系统和解决方案，建立安全可信的大数据技术体系，构建形成“政产学研用”多方联动、协调发展的大数据产业生态体系。

产品中心的设立，集中了公司二十年来在人才、技术、产品、数据等多方面的优势资源，依托久其多年的报表和大数据技术积累，将跟踪大数据和人工智能领域等新技术，进行前瞻性技术研究，聚力于统一报表和大数据平台的研发，打造“久其大数据”产品和服务品牌， 推动产品的市场化。

产品中心还将充分发挥久其的平台化技术优势，挖掘前台业务需求，实现“一处沉淀、多点支撑”，更好地服务集团各板块业务。并通过深入研究AI应用场景，为产品提供多样性的业务场景输入，提供场景化、智能化、市场化的行业解决方案。同时做到支撑大数据新场景、新应用的探索、落地，开拓新战略领地。

久其软件创始人董泰湘女士出席大会，并携手负责人团队共同为产品中心揭牌。董泰湘女士对产品中心提出了明确要求：恪守“工匠精神”，本着“易用、实用、通用”原则，提供更多精品产品服务社会，成为国内一流的产品和解决方案供应商。

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阿里云大学Clouder大数据专项技能认证：Quick BI企业报表制作 本认证课程可以帮助学员掌握图形化报表设计、开发的方法，同时还将掌握搭建企业级报表门户。通过报表门户，将企业的数据通过图形化报表展现出来，实现信息共享。

做为淘宝卖家直通车是必不可少的推广工具，解读直通车报表发现问题是解决问题的第一步，没有能力通过数据报表发现问题，形成解决问题的思路，那你不可能把直通车开好，今天我就来给大家讲讲如何解读直通车报表。

一、报表的查看方式

打开直通车报表选择日期段过去30天，转化周期15天累计数据，设置报表自定义这里有个小口诀叫22411，什么叫22411呢？

花费设置2个：花费、平均点击花费

展现点击设置2个：点击量、点击率

转化设置4个：总成交金额、总成交笔数、总收藏数、总购物车数

点击转化率设置1个：点击转化率

投入产出比设置1个：投入产出比

这就是直通车整体报表的设置方法，把最为完整最为重要的10个指标设置好了。

报表指标设置完整后，我们来看下整体报表的点击量和PPC如何，可以看到点击量的趋势在600上下波动，PPC在1.8元上下波动，整体30天趋势是一个稳步的状态，既没有变好，也没有变坏。

这就是一个整体的一个趋势分析，这里我总结出了9种情况，点击量和PPC都有三总可能，反应了你整体趋势的好坏。

点击量上涨，PPC上涨：坏

点击量上涨，PPC持平：好

点击量上涨，PPC下降：好

点击量持平，PPC上涨：坏

点击量持平，PPC持平：稳定

点击量持平，PPC下降：好

点击量下降，PPC上涨：坏

点击量下降，PPC持平：坏

点击量下降，PPC下降：好

这就是整体报表趋势反应的情况，情况好的时候你可以不用管，情况坏的时候你就要去分析了。

二、报表的数据分析

1、趋势分析

点击量分析：上面我们看了，持平

PPC分析：持平

转化率分析：从图上可以看见，整体的转化率在1.04左右波动，慢慢的到昨天跌入了0.49，那是不是转化率就真的在下滑呢？

这里就要说到转化周期的概念，昨天的点击其实还没有转化完成，0.49并不是一个完整的转化率，因为昨天的点击在今天还会转化，到明天还会转化，过两天来看他就涨了，所以这就是昨天的转化率下跌的现象；当你看到这样的下滑曲线是你不要去管它，这基本上是一个正常情况。

ROI分析：ROI=转化率*件单价/PPC，上面已经分析转化率是持平的，PPC也是持平的，件单价是保持不变的，那ROI肯定是持平的。

也可以通过ROI和点击转化率做个对比，他们的趋势基本上就一样的，一样的原因就是PPC是稳定的。

整体的趋势分析，说明了这个店铺的近30天是保持稳定的，趋势分析完过后，我们来看下一个分析，定性分析。

2、定性分析

ROI是多少？趋势如何？：ROI=3.76，通过以上数据分析最近30天数据持平。

ROI的盈亏平衡点是多少？处于盈利还是亏损？：投产比盈亏平衡点=（1/毛利率）+0.2，这款产品的毛利率是40%，也就是1/0.4+0.2=2.7，所以投产比的盈亏平衡点就是2.7，整体的ROI是3.76，所以整体是处于一个盈利的状态。

总结：首先分析点击量、PPC、点击转化率、ROI整体的趋势是如何的，在根据ROI盈亏平衡点的公式计算出盈亏平衡点跟整体的ROI作比较，就能明显的看出店铺的是处于亏损还是盈利的状态。

在学校或者公司中，常常遇到需要从多个含各种信息的同类型表格里面，提取出我们想要的信息，很多小白只会盲目地打开一个又一个表格，复制粘贴到一个表格上，表格少或者信息少还好操作，但遇到大量表格或者需要提取的信息多怎么办呐？

在避免使用Vlooup的情况下，我将使用EasyRefiner演示如何轻松提取！

工具/原料

EasyRefienr谷歌浏览器

方法/步骤

我们以多份同类型采购单为例，每份采购单都含有各种信息，而我们只需要汇总提取所有表格中的公司，联系人，电话和合同号。表格类型如图所示

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点击上传项目，可以直接勾选所有需要提取信息的表格，成功后进入第二步骤。

首先可以检查一下，显示的表格是否与我们原本的数据相对应，确认无误后按照如图所示，点击左上角的关键信息提取就可以进行下一步提取操作了。

按照 公司 联系人 电话和合同号的顺序依次添加标签并且勾选，最后点击执行就自动提取了。

EasyRefiner会根据我们的表格类型不同，分为多类，我们只需要重复以上的步骤提取所有的，最后点击一键合并就可以合并到同一个表中了

最后点击右上角的下载文件，就可以保存到本地中了，是不是很轻松便捷呐！

首先恭喜你，当你看到这篇文章的时候，不管你是小白还是大咖，你都将直接获得一个高级技能：轻松上手可实时刷新的酷炫大屏。

制作可视化大屏，一般有这么几种方案：

写代码调用数据和图表，比如写JS+Echarts ；直接的数据可视化工具

前者对于大部分人来说门槛较高，而且尤其是大屏需求比较多，比方说要做10个的情况下，亲身试验写代码容易崩溃。如果涉及大量的动态可视化，涉及大数据量，没有底层技术，性能就会大打折扣。而且投到不同尺寸的屏幕，调试起来非常麻烦。

那么有没有一种简单的可视化大屏方案，可以快速的设计样式呈现效果、自适应不同大小的屏幕、而且还可以实时刷新数据？

有，选择后者，直接用数据可视化工具。

市面上能做到直接呈现在LED屏幕的大屏可视化工具并不多，多数需要代码调试，报表工具FineReport和FineBI工具可直接实现，相对来讲FineBI使用更简单，本文也是基于FineBI，来教大家做可实时刷新的数据大屏。

先来看看我们今天即将要教大家做的大屏效果（请接受一波酷炫可视化的冲击！）

不懂代码，如何做出实时刷新的数据大屏？

1、快速上手学习BI工具

FineBI是一个可视化的自助式BI工具，整个操作就是导数据/连数据库——处理数据（可视化ETL）选择图表——拖数据字段——可视化展现&美化，操作简单上手快。多数情况下，这个工具都是拿来做可视化报表，对接企业大数据平台，做企业数据运营分析用。

关于他的入门教程，小编之前曾发过一个视频《30分钟，教你零基础用BI搭建可视化大屏！》

2、构建数据模型

掌握了finebi的基础功能：怎么连接数据，怎么趋势，怎么做图表。接下来就到了正式做大屏步骤，先是构建数据模型。

大屏也是有主题的，本质是对一类业务的分析，然后综合展示，比如销售大屏。像这类业务分析一般要用到多张维度表和事实明细表的数据（例如下图中的分公司维度表和合同事实表）。常规操作是将不同业务系统的sql表拼接、宽表拼接，构成一个星型数据模型，需要你有专业的数据仓库技能。那这里化繁为简，可以直接用工具自带的敏捷数据模型去替代上述的工作，原理是自动构建雪花型模型，跨数据源关联。

搭建好上图的销售demo业务包的数据表和关联模型之后，下一步就可以进行正式的销售管理驾驶舱大屏搭建。

3、大屏布局设计

在给大家介绍具体制作过程之前先讲解一下通常管理驾驶舱的布局方式。管理驾驶舱往往展现的是一个企业全局的业务，一般分为主要指标和次要指标两个层次，主要指标反映核心业务，次要指标用于进一步阐述分析。所以在制作时给予不一样的侧重，这里推荐几种常见的版式。

上面几个版式不是金科定律，只是通常推荐的主次分布版式，能让信息一目了然。实际项目中，不一定使用主次分布，也可以使用平均分布，或者可以二者结合进行适当调整。比如下图所示，指标很多很多，存在多个层级的，就根据上面所说的基本原则进行一些微调，效果会很好。

4、实际分析制作过程

有了以上的布局设计，每一个模块就单独用一类图表分析一块内容，比如销售分布、签单分布、回款金额分析......整体呈现一个主题（在这里是销售业务）的分析。

那具体如何用工具操作呢？

首先，既然是销售管理驾驶舱，那么我们可以先从领导和高层最为关注的公司签单金额和回款金额入手。对于这样的汇总指标，选择仪表板进行数据展示再合适不过了。选择拖入合同事实表中的合同金额和合同回款表中的回款金额两个指标，样式这里选择圆环仪表盘，同时两个指标的单位都设置成亿，最大刻度输入当前合同金额，2.78亿。这样一来，2.78亿的合同回款，2.25亿的回款金额以及80.87%的总的回款率也就统计出来了,企业的签单金额和回款金额/回款率都一目了然。

其他部分也是一样的原理，篇幅原因不多介绍，核心是要知道展现哪些数据指标。

5、实时刷新功能

如何做出实时刷新的数据大屏，本篇还有一个重点内容就是大屏的实时刷新功能，也是大家问得比较多的。

所谓实时刷新，即你展示出来的酷炫大屏上面的数据将是动态刷新，能够实时反映数据库中的数据。我们的大屏通常连接着数据库，我们打开报表的时候，会读取数据库中的数据，但数据库中的数据可能是动态变化的，如果要读取变化的数据的话，不需要我们重新打开刷新报表，报表中的数据将动态自动刷新。

FineBI实时刷新的底层技术和性能:

实时刷新的实现所依靠的一个重要支撑，是FineBI自带的FineDirect直连引擎。FineDirect直连引擎给出了数据端到应用端的完整解决方案，支持连接企业已有的大数据计算平台，如Hadoop、Kylin、Greenplum、Vertica等，在充分利用平台计算性能的同时，也解决了TB至PB级超大数据量多维分析的难题。

FineDirect是FineBI推出的大数据直连引擎功能模块，用于更好地处理超大数据量的分析要求和数据源实时性的需求。通过FineDirect直连引擎可以直接对接现有的数据源，无论是传统的关系型数据库（Oracle，Sqlserver），还是日益成熟的Hadoop生态圈，Mpp架构的解决方案，都可以直接进行自助取数分析，实现更敏捷的、更及时的决策分析。

FineDirect引擎核心特点

①PB级别数据量多维分析

FineDirect直连引擎给出了数据端到应用端的完整解决方案，支持连接企业已有的大数据计算平台，如Hadoop、Kylin、Greenplum、Vertica等，在充分利用平台计算性能的同时，也解决了TB至PB级超大数据量多维分析的难题。

②实时大数据分析

FineDirect能够连接实时数据进行分析，及时返回分析结果。基于FineDirect的可视化引擎，可以将用户拖拽分析的操作，实时地转化为经过处理的查询语言，实现对企业数据库实时分析的效果。

③双引擎模式灵活搭配

FineBI已有FineIndex引擎（原cube）和新的FineDirect直连引擎可以搭配使用，来满足不同的应用场景。企业可以根据实际需求的不同准备两种类型的数据，通过FineIndex模式配置那些不经常更新、实时性要求不高的数据；通过FineDirect直连引擎配置大数据量且有实时分析需求的数据，双管齐下。

三秒之内成千上万台车辆统计的多月对比，多张报表数据同时展示。

　　-所有车辆里程累加后本月与上月对比；

　　-所有车辆当月里程排行对比；

　　-单个车辆月（行驶、停驶、超速、总里程、行驶次数等）数据详情；

　　-所有轨迹信息点月分布图（热点图：车辆到过最东、最南、最西、最北）；

　　-数据排行榜（最安全、最危险、最勤奋、最懒惰、行驶最多，最少......）。

我们正处在互联网高速发展的阶段，快节奏的今天，越来越多企业需要的是能够为其带来直接价值的东西，往往会忽略数据和报告给企业带来的实际价值。事实上一份有效的大数据分析报告能够对企业产生很大的价值。

大数据分析报告的价值

1. 了解客户

大数据可以把我们的触角深入到某个社区、某类人群、某种具体的产品，来了解他们的真实情况；

2. 了解自身

大数据不仅是面向客户，同样也能面向企业自己。自身的产品生产流程、产品特点的定位、产品布局，这些都可以借助大数据进行更好地调整。也许只是将两个步骤调换顺序，可最后的效果却是天翻地覆。

3. 做好运营

大数据在广告运营方面有着十分强大的作用。通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。

4. 开展服务

企业可以借助社交媒体中公开的海量数据，通过大数据信息交叉验证技术、分析数据内容之间的关联度等，进而面向社会化用户开展精细化服务，提供更多便利、产生更大价值。

也就是说，真正有价值的大数据分析报告能够在中宏观规划、微观/细分市场分析、方案执行和策略部署等方方面面为企业带来价值。

那么大数据报告怎么做？

1. 要有一个好的框架

跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望。

2. 数据获取

有了具体的问题，你就需要获取相关的数据了。这时，应该慎重考虑从哪个渠道获取数据更加快捷有效。好的分析一定要基于可靠的数据源。在正确的数据基础上做分析，才能找到正确的结论。

其次，就是对数据采集的对象、过程和处理方法进行评估，看数据是否具有时效性、代表性。

3. 数据预处理

现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据分析，或分析结果差强人意。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。

4. 数据分析

在数据分析前，要做到充分沟通、理解业务规则、关注业务痛点、了解用户需求、换位思考，明确为什么要做数据分析，要达到一个什么目标。

5. 分析报告

这时候展现出了数据分析师的表达能力，如何深入浅出的讲述自己的报表，是自己数据分析是否落地的核心。

在企业中，数据分析师的角色十分重要。没有数据指引的企业犹如没头苍蝇到处乱飞。

如何成为一名数据分析师？

上海数据分析网当前我国数据分析师由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证。通过培训考核，工信部教育考试中心颁发《数据分析师职业技术证书》，数据分析行业协会颁发《数据分析师证书》，此证书是申请成立数据分析事务所的必备条件之一。

CPDA至今已走过14个年头，目前，全国已培养两万多名持证人员，分别在专业事务所以及数据分析相关行业工作，待遇丰厚，前景明朗。

数据分析师课程架构

课程特色

线上-线下相结合的教学方式

CPDA数据分析师培训采用面授课程加远程学习相结合的方式。面授课程主要侧重于实际应用，集中利用每周六、日上课，共计8天48课时，采用案例教学、互动教学、头脑风暴、深度讨论相结合和方式全面讲解数据分析知识。

远程学习为一年期的网络辅助教学，包括课前知识准备、课堂学习课件、模拟考题、在线答疑及案例实解等内容。

强大师资团队

作为由中国商业联合会数据分析专业委员会、工业和信息化部教育与考试中心在上海唯一的授权管理中心，秉承着对每一位学员负责的态度，我们聘请了专业的数据分析教师团队，带你挖掘数据深处的秘密，大数据大有可为！

最权威的认证

一年四次认证考试，通过后颁发双项认证：

1、中国商业联合会数据分析专业委员会颁发《数据分析师证书》，是将来进入数据分析师事务所工作的前提，唯一的行业从业证书。

2、工业和信息化部教育与考试中心颁发《数据分析师职业技术证书》，在工信部官网可直接查询。

课程体系

第七次课改后采用全新教材，课程内容涉及到数据分析基础、市场营销、战略管理及供应链管理等多方面知识。为此，我们推出了新型课程体系！