多维数据交互分析课程

课程目的：
用数据分析理论+实战赋能银行中台数据力为学员增加一项趁手的数据武器，告别不靠谱的纯经验主义

理论模型简介：
介于银行业的大量已生成的固定大数据为蓝本，本课题着重讲授多维数据交互分析模型。
概念及应用：多维数据交互分析方法适用于处理大规模的复杂数据，特别是在商业智能、市场分析、销售预测等领域中。它可以帮助用户从不同视角和层次上理解数据，并提供有价值的洞察，以支持决策和战略规划。

大纲方向：
Part1：理论模型
多维数据交互分析概述
数据分析的重要性与挑战
数据立方体的定义和组成

OLAP 技术的基本原理与优势
维度的作用与意义
三表关联原则与应用
参数表的设定与语言

经验主义在数据分析中的危害
偏见和误导
数据选择偏差
过度简化与误判
无法跟随变化

数据立方体的构建与组织
维度的选择与设计
数据切片的概念与应用

Part2.理论应用
数据收集汇总的方法和工具
数据整合的概念和流程
数据整合中的常见问题和解决方案

数据清洗改错的目的和原则
常见的数据清洗技术和方法
数据质量控制的重要性和策略

数据关联整合的应用和扩展
数据函数关联应用
数据分析方法的分类和选择
数据分析中常用的统计和可视化技术

数据分析与报告的纵向和横向
纵向横向的数据分析
多维数据交互分析
数据透视深度分析
一维表格与多维表格的转换分析
切片&图表的报告输出

OLAP 工具和方法应用
三表关联分析
参数的关联设置整合
OLAP 查询语言和操作技巧
呈现表的报告可视化。

（选讲）数据报告的目的和要素
数据可视化的原则和设计方法
常见的数据报告工具和模板介绍
实际案例及综合实践

多维数据交互分析课程