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多維數據交互分析課程

課程目的：
用數據分析理論+實戰(zhàn)賦能銀行中臺數據力——為學員增加一項趁手的數據武器，告別不靠譜的純經驗主義

理論模型簡介：
介于銀行業(yè)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。
概念及應用：多維數據交互分析方法適用于處理大規(guī)模的復雜數據，特別是在商業(yè)智能、市場分析、銷售預測等領域中。它可以幫助用戶從不同視角和層次上理解數據，并提供有價值的洞察，以支持決策和戰(zhàn)略規(guī)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(zhàn)
數據立方體的定義和組成

OLAP 技術的基本原理與優(yōu)勢
維度的作用與意義
三表關聯(lián)原則與應用
參數表的設定與語言

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
數據切片的概念與應用

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
數據整合中的常見問題和解決方案

數據清洗改錯的目的和原則
常見的數據清洗技術和方法
數據質量控制的重要性和策略

數據關聯(lián)整合的應用和擴展
數據函數關聯(lián)應用
數據分析方法的分類和選擇
數據分析中常用的統(tǒng)計和可視化技術

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

OLAP 工具和方法應用
三表關聯(lián)分析
參數的關聯(lián)設置整合
OLAP 查詢語言和操作技巧
呈現(xiàn)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
實際案例及綜合實踐

多維數據交互分析課程