德国莱茵PersCert注册工业数据分析师

1. 大数据的概况和价值

• 什么叫做大数据
• 大数据的价值
• 海量数据从何而来？
• 大数据的4V特点

1. 商业领域数据的典型应用

• 连锁零售行业大数据应用案例
  • 沃尔玛：啤酒和尿布的故事
  • Target百货：你的高中女儿怀孕了！
  • 阿迪达斯：”黄金罗盘”
• 电子商务大数据应用
  • 京东：模糊语义查询提升销量
  • 淘宝：哪个省比基尼销量最高
• 智慧城市的大数据应用
  • 美国的犯罪地图
  • 医疗大数据
  • 金融大数据
  • 房地产大数据

1. 工业数据的典型应用场景

• 制造业运营驾驶舱及案例
• 视频：大数据助力汽车设计
• 案例：数据进行质量可视化和预警
• 案例：通过数据进行建模以及工艺优化
• 案例：大数据分析和预测产品可靠性
• 案例：能源分析与优化
• 案例：企业行政费用优化

1. 主流的数据分析的方法快速浏览

• Python & R语言简介
• 商业智能软件Tableau简介
• 商业智能软件Power BI简介
• 工业数据分析软件：Minitab简介

1. R语言功能快速上手

• R语言的安装和环境
• R语言画Pareto图
• R语言画文字云图
• R语言画脸谱图
• R语言画SPC
• R语言画小提琴图
• R语言画直方图

1. Power BI商业智能可视化应用

Power BI 快速上手

• ​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​案例演练和学习：跨国集团质量管理Dashboard
  • 地图
  • 条形图
  • 动态条形图
  • 动态气泡图
  • 南丁格尔玫瑰图
  • 散点图
  • 饼图
  • 沙舞图
  • 旭日阳光图
• 案例演练和学习：供应商质量Dashboard

• 数据关联与建模
• 巧克力图
• 卡片图
• 国旗切片器
• 新卡片图
• 仪表盘
• …

• 练习：连锁超市的数据建模和数据可视化
• 如何使用Power BI整合数百个数据源
• 如何使用Power BI爬取互联网数据
• Power BI的DAX(数据表达式
• Power BI的数据清洗十六招
• Power BI 报表设计(画布，壁纸，封面，标签，页面跳转,主题…)
• Power BI 与Automate 联手
• Power BI获奖作品赏析
• Power BI发布

1. Minitab统计分析建模功能应用

• Minitab常用图形上手
  • 直方图，Pareto图，点图，散点图，图形化汇总，箱图，饼图，堆叠条形图…
• 时间序列预测
  • 案例分享：如何预测淘宝双11的销售额
• 如何对上百个变量自动进行图形化分析
  • 案例：汽车制造厂商如何对上百个变量进行自动化的图形分析和汇总？
• 多变异研究
  • 如何有效采集数据和分析数据？
  • 变异源研究
• 统计建模方法之--多元回归
  • 案例：通过多元回归找到产品特性的方程式，并对40个变量进行优化。
• 机器学习之决策树
  • 案例：通过决策树分析找到汽车某零件特性的11个工艺参数的最优
• 统计建模方法之—2K 实验设计方法（Design Of Experiments）
  • 案例：如何通过实验设计识别新车床的关键影响变量以及最佳工艺参数？
  • 统计建模方法之—响应曲面实验设计方法
  • 案例：如何通过实验设计找到精确的统计模型，提高炮弹发射器的精度。​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​

1. 拓展：其他数据分析和决策优化方法

• Simulation 模拟仿真方法

1. 1. • 案例1：通过模拟仿真预测项目周期时间
      • 案例 2：通过模拟仿真进行发动机公差优化

• 管理科学之线性规划进行决策优化

1. 1. • 案例1：物流费用最小化
      • 案例2：航空公司排班人数优化

1. 跨行业数据分析流程(CRISP-DM)与案例

• 工业数据分析的框架 CRISP-DM 模型
• 案例：汽车天窗质量的分析与优化
  • 第一步：明确业务需求
  • 第二步：数据策划和数据收集
  • 第三步：数据清洗和数据特征值分析
  • 第四步：数据建模（决策树优化）
  • 第五步：模型诊断
  • 第六步：模型应用和验证和改进

1. 工业数据分析师认证考试

• 书面考试：30道考试题-选择题
• 实操考试及答辩：
  • 商业智能软件数据获取和清洗及可视化
  • 工业数据建模，识别关键变量，并找到统计模型以及最佳条件。