北京盘点发布的大数据培训机构有几家

来源：北京达内IT培训学校发布时间：2023/4/27 15:28:30 　　北京盘点发布的大数据培训机构有几家——大数据培训推荐名单：1、达内教育2、千峰教育3、北大青鸟4、中公IT教育5、火星时代教育6、动力7、汇众8、东方瑞通9、博为峰10、源码时代。想学大数据比较推荐北京达内it培训学校。

　　北京达内it培训学校大数据培训课程分为零基础班和提高班。零基础班，顾名思义是为没有基础的学员开设的。零基础班，你学要先学习Java基础课程。这是培养学员扎实的java技术基础，之后再学习大数据课程。大数据部分课程，包括大数据技术入门，海量数据分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，达内达同时设计了项目实战课程穿插于其中，有利于学员对所学知识的理解再一次加深，同时也能更加清晰的了解在实际中应该如何运用所学的技术。

　　选择北京达内教育优势在哪？
　　1达内从事IT培训19年，深入内部真正了解企业需要什么样的大数据人才，课程更新迭代迅速；
　　2达内多年教学经验值得信任，市面上太多培训机构刚刚起步，培训机构没有很强的知识体系；
　　3师资方面，很多师资已聚集达内，选择这里能掌握更多技能,同时达内签订授课师资承诺书；
　　4达内教育每个月都开课，学员不用担心是否能开课的问题，只要你想学，达内月月都开课；
　　5达内采用分级教学，你和你的小伙伴都是一样的基础，老师很清楚大家的基础，不用担心跟不上；
　　6达内就业增加部门拥有700多人负责安排学员就业以及合作企业的谈判，达内有多家合作企业。
　　数据分析入门知识
　　1、明确分析的目标
　　做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升；或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。
　　明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。
　　2、收集数据的方法
　　说到收集数据，首先要做好数据埋点。
　　所谓“埋点”，个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码，将自己需要的数据统计出来。
　　目前主流的数据埋点方式有两种：
　　种：自己研发。开发时加入统计代码，并搭建自己的数据查询系统。
　　第二种：利用第三方统计工具。
　　常见的第三方统计工具有：
　　网站分析工具
　　Alexa、中国网站排名、网络媒体排名（iwebchoice）、Google Analytics、百度统计
　　移动应用分析工具
　　Flurry、Google Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics
　　不同产品，不同目的，需要的支持数据不同，确定好数据指标后，选择适合自己公司的方式来收集相应数据。
　　3.产品的基本数据指标
　　新增：新用户增加的数量和速度。如：日新增、月新增等。
　　活跃：有多少人正在使用产品。如日活跃（DAU）、月活跃（MAU）等。用户的活跃数越多，越有可能为产品带来价值。
　　留存率：用户会在多长时间内使用产品。如：次日留存率、周留存率等。
　　传播：平均每位老用户会带来几位新用户。
　　流失率：一段时间内流失的用户，占这段时间内活跃用户数的比例。
　　4.常见的数据分析法和模型
　　这里主要科普下漏斗分析法和AARRR分析模型。
　　漏斗分析法
　　用来分析从潜在用户到zui终用户这个过程中用户数量的变化趋势，从而寻找到zui佳的优化空间，这个方法被普遍用于产品各个关键流程的分析中。
　　比如，这个例子是分析从用户进入网站到zui终购买商品的变化趋势。
　　从用户进入网站到浏览商品页面，转化率是40%；浏览商品到加入购物车转化率是20%等，那要找出哪个环节的转化率zui低，我们需要有对比数据。
　　比如个，进入网站到浏览商品，如果同行业水平的转化率是45%，而我们只有40%，那说明这个过程，没有达到行业平均水平，我们就需要分析具体原因在哪里，再有针对性的去优化和改善。
　　当然，上面这是我们设计的一种理想化的漏斗模型，数据有可能是经过汇总后得出的。而真实的用户行为往往可能并不是按照这个简单流程来的。此时需要分析用户为什么要经过那么复杂的路径来达到zui终目的，思考这中间有没有可以优化的空间。
　　AARRR模型
　　这个是所有的产品经理都必须要掌握的一个数据分析模型。
　　AARRR（Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer）是硅谷的一个风险投资人戴维·麦克鲁尔在2008年时创建的，分别是指获取、激活、留存、收入和推荐。
　　举个例子，用AARRR模型来衡量一个渠道的好坏。
　　如果单从数据表面来看，A渠道会更划算，但实际这种结论是有问题的，用AARRR模型具体分析如下：
　　渠道A的单个留存用户成本是60元，单个付费用户成本是300元；而渠道B的单个留存用户成本是20元，单个付费用户成本是33元，这样对比下来，明显B渠道的优势远远大于A渠道。
　　交叉分析法
　　通常是把纵向对比和横向对比综合起来，对数据进行多角度的结合分析。
　　举个例子：
　　a.交叉分析角度：客户端+时间
　　从这个数据中，可以看出iOS端每个月的用户数在增加，而Android端在降低，总体数据没有增长的主要原因在于Android端数据下降所导致的。
　　那接下来要分析下为什么Android端二季度新增用户数据在下降呢？一般这个时候，会加入渠道维度。
　　b.交叉分析角度：客户端+时间+渠道
　　从这个数据中可以看出，Android端A预装渠道占比比较高，而且呈现下降趋势，其他渠道的变化并不明显。
　　因此可以得出结论：Android端在二季度新增用户降低主要是由于A预装渠道降低所导致的。
　　所以说，交叉分析的主要作用，是从多个角度细分数据，从中发现数据变化的具体原因。
　　5.如何验证产品新功能的效果
　　验证产品新功能的效果需要同时从这几方面入手：
　　a.新功能是否受欢迎？
　　衡量指标：活跃比例。即：使用新功能的活跃用户数/同期活跃用户数。
　　使用人数的多少还会受该功能外的很多因素影响，千万不可只凭这一指标判断功能好坏，一定要结合下面的其他方面综合评估。
　　b.用户是否会重复使用？
　　衡量指标：重复使用比例。即：第N天回访的继续使用新功能的用户数/天使用新功能的用户数。
　　c.对流程转化率的优化效果如何？
　　衡量指标：转化率和完成率。转化率即：走到下一步的用户数/上一步的用户数。完成率即：完成该功能的用户数/走步的用户数。
　　这个过程中，转化率和完成率可以使用（上）篇中提到的漏斗分析法进行分析。
　　d.对留存的影响？
　　衡量指标：留存率。用户在初始时间后第N天的回访比例，即：N日留存率。常用指标有：次日留存率、7日留存率、21日留存率、30日留存率等。
　　e.用户怎样使用新功能？
　　真实用户行为轨迹往往比我们设想的使用路径要复杂的多，如果使用的数据监测平台可以看到相关数据，能引起我们的反思，为什么他们会这么走，有没有更简便的流程，以帮助我们作出优化决策。
　　6.如何发现产品改进的关键点
　　产品改进的关键点，是藏在用户的行为中。
　　想要找到这些关键点，除了通过用户调研、访谈等切实的洞察用户外，在产品中设置相关数据埋点记录用户的行为，观察其行为轨迹，不能完全替代洞察用户的行为，不过也可以有助于决策产品改进点。

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