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多維數據(ju)交互(hu)分析課程(cheng)

課程目的：
用數據分析理論+實(shi)戰(zhan)賦能銀行中(zhong)臺數據力(li)——為學(xue)員增加一(yi)項趁手的(de)(de)數據武器，告別不(bu)靠譜的(de)(de)純經(jing)驗主義(yi)

理論模型簡介：
介于銀行業的大量已生成的固定大數據為藍本，本課題著重講授多維數據交互分析模型。
概念(nian)及應(ying)用(yong)：多維數據交互分(fen)(fen)析方法適用(yong)于處理大規模的(de)復(fu)雜數據，特別是在商(shang)業智能(neng)、市(shi)場分(fen)(fen)析、銷售預測等領(ling)域(yu)中。它可以幫助用(yong)戶從不同視(shi)角(jiao)和(he)層次上理解數據，并提供有價(jia)值(zhi)的(de)洞(dong)察，以支持(chi)決策和(he)戰略規劃。

大綱方向：
Part1：理論模型
多維數據交互分析概述
數據分析的重要性與挑戰
數據立方體的定(ding)義和組成

OLAP 技術的基本原理與優勢
維度的作用與意義
三表關聯原則與應用
參(can)數表(biao)的設定(ding)與語言

經驗主義在數據分析中的危害
偏見和誤導
數據選擇偏差
過度簡化與誤判
無法跟隨變化

數據立方體的構建與組織
維度的選擇與設計
數據切片的(de)概念與應用(yong)

Part2.理論應用
數據收集匯總的方法和工具
數據整合的概念和流程
數(shu)據(ju)整合中的常(chang)見(jian)問題和(he)解決(jue)方案

數據清洗改錯的目的和原則
常見的數據清洗技術和方法
數(shu)據質量控(kong)制的(de)重要(yao)性和策(ce)略

數據關聯整合的應用和擴展
數據函數關聯應用
數據分析方法的分類和選擇
數據分析中常用的統計和可(ke)視化(hua)技術

數據分析與報告的縱向和橫向
縱向橫向的數據分析
多維數據交互分析
數據透視深度分析
一維表格與多維表格的轉換分析
切片&圖表的報告輸出(chu)

OLAP 工具和方法應用
三表關聯分析
參數的關聯設置整合
OLAP 查詢語言和操作技巧
呈現(xian)表的報告可視化。

（選講）數據報告的目的和要素
數據可視化的原則和設計方法
常見的數據報告工具和模板介紹
實際(ji)案例及綜(zong)合實踐(jian)

多維數據交互分析課程