SQL for beginners | data analysis with SQL | how to install SQL/mySQL | 北美数据分析|SQL for beginner| MySQL Server install | MySQL Server安装
数据分析项目设计及流程(using金融数据) /Project Design by Requirements
i Data 用结构和形式最复杂的transaction data 手把手的教数据分析实战项目的整个流程，帮助学员彻底了解和掌握数据结构的复杂性及特殊性，非常复杂的数据分析business logic和相关的处理。另外在每一个问题的解决上总是采用多种solutions, 帮助学员构建扎实的知识网络。
| 主讲老师 | 孙老师（27+年在职500强顶级数据分析师） |
|---|---|
| 课程时长 | 32小时 |
| 课程特点 | 结构化流程教学 面试技巧强化 掌握复杂数据结构 多种解决方案的运用 应用最新技术 |
| 适合人群 | 零基础学员：希望通过系统学习数据分析项目流程，掌握核心数据分析技能的初学者。 转行人士：有志于转行进入数据分析领域，并希望通过实战项目快速积累经验的人士。 在职提升者：希望提升自己在数据分析项目中的能力，胜任更高职位的在职人员。 数据分析师：需要强化自己在数据分析项目设计和执行方面技能的专业人士。 |
| 目标职位 | 数据分析师（Data Analyst）、风险分析师（Risk Analyst）、市场分析师（Marketing Analyst）、商业智能分析师（BI Analyst）、数据科学家（Data Scientist）、数据工程师（Data Engineer）等。 |
数据分析项目设计及流程（使用金融数据）
Project Design by Requirements
课程时长:
32小时
课程简介:
本课程聚焦于使用金融行业中复杂的交易数据进行实战教学，手把手教授数据分析项目的完整流程。课程帮助学员理解数据获取、清洗、分析到最终洞察输出的每个环节，全方位提升学员在实际工作和面试中的竞争力。
课程特点:
- 结构化流程教学：系统化教学，涵盖每个数据分析项目环节，特别适用于数据分析师面试和工作中的标准化项目流程。
- 面试技巧强化：紧扣面试常见问题，结合实际项目案例教学，帮助学员掌握数据分析思维和技能，为面试做好充分准备。
- 掌握复杂数据结构：深入了解复杂数据结构和业务逻辑，学习处理金融数据的技能，包括数据清洗、多维数据分析和洞察提取。
- 多种解决方案运用：通过多种数据分析解决方案的教学，提升学员在工作中解决问题的灵活性和适应性。
- 应用最新技术：课程结合最新数据分析技术和工具，确保学员掌握业界最新、最实用的技能。
适合人群:
- 零基础学员：希望通过系统学习数据分析项目流程，掌握核心数据分析技能的初学者。
- 转行人士：有志转行到数据分析领域，想通过实战项目快速积累经验的人士。
- 在职提升者：希望提升数据分析项目能力，在职场中胜任更高职位的在职人员。
- 数据分析师：需要强化数据分析项目设计和执行技能的专业人士。
课程目标:
通过32小时的深入学习，学员将全面掌握金融数据分析项目的设计与执行流程，积累丰富项目经验，具备解决复杂数据问题的能力。课程结束后，学员将在数据分析师面试和实际工作中展示出卓越的分析思维和实操能力，增强职场竞争力。
课程内容概述:
- 项目设计与数据获取：理解项目需求，规划分析路径，获取并清洗金融交易数据，确保数据的准确性和完整性。
- 数据结构与业务逻辑：深入理解复杂数据结构和业务逻辑，学习构建数据模型和管理数据分析流程。
- 数据分析与多种解决方案：运用多种数据分析方法对金融数据进行深入分析，强化学员的灵活应对能力。
- 结果展示与洞察提取：通过数据可视化呈现分析结果，提炼出有价值的业务洞察，并有效传达给相关利益者。
- 面试准备与模拟：针对数据分析师面试的常见问题进行专项训练，通过模拟面试和案例分析提升应试能力。
总结:
本课程通过金融数据分析项目的实战教学，为学员提供扎实技术基础和丰富项目经验，帮助学员在数据分析师职业生涯中快速起步并取得成功。无论是面试准备还是实际工作应用，这门课程都将提供全方位的支持。
SAS 在金融行业中被广泛应用，特别是在风险管理、欺诈检测、信用评分、客户细分和预测分析等方面。SAS 的强大数据分析能力和统计工具为银行、保险公司和投资机构提供了精准的解决方案，帮助他们应对复杂的金融环境和风险挑战。
主要应用场景：
- 风险管理：
- SAS 提供了丰富的模型库和统计分析功能，帮助金融机构识别和评估信用风险、市场风险和操作风险。通过 SAS，金融机构可以更好地预测市场波动、利率变化和资产负债情况，确保在不确定性中做出明智的决策。
- 常用的风险管理模块包括VaR（价值风险）模型、压力测试和场景分析，这些工具帮助公司制定应对策略，保护资产。
- 欺诈检测：
- SAS 提供的高级分析工具能够实时监控交易数据，通过模式识别、异常行为检测和机器学习模型，帮助金融机构发现潜在的欺诈行为。大数据处理能力和算法的结合，使得 SAS 能够快速识别交易中的不寻常模式，并自动触发报警。
- 信用评分：
- 通过 SAS 的统计分析和数据建模功能，金融机构可以构建可靠的信用评分模型，评估个人或企业的信用风险。SAS 支持逻辑回归、决策树等多种算法，帮助机构提高信贷审批效率并降低坏账风险。
- 客户细分与市场分析：
- SAS 在市场营销和**客户关系管理（CRM）**中也有广泛应用，金融机构利用 SAS 进行客户细分，分析客户行为，制定个性化的产品推荐策略。通过数据透视分析、聚类分析等方法，机构可以有效地识别高价值客户并提升客户满意度。
- 资产负债管理：
- SAS 能够处理大规模数据集，帮助银行进行复杂的资产负债表分析，评估流动性风险，并制定优化的资产配置策略。
SAS 金融的优势：
- 大数据处理能力：SAS 能够处理来自多个来源的海量数据，确保金融机构实时获得准确的风险和市场分析。
- 合规性：金融行业高度监管，SAS 的分析工具帮助机构遵循全球和地方的监管标准，如巴塞尔协议（Basel III）等。
- 机器学习和 AI：SAS 提供了强大的机器学习和人工智能功能，帮助金融机构构建预测模型，自动化分析流程，提高业务洞察力。
关键词：
SAS 金融、风险管理、欺诈检测、信用评分、市场分析、资产负债管理、客户细分、机器学习
