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流通データから学ぶ実践的なCRM、Python分析プロジェクト、Pandasデータの前処理

初級
チャプター 8つ · 10時間 15分
日本語 · 英語 · 韓国語|オーディオ 韓国語

クラスを受講した方の声

こんなことを学びます

データ分析のトラブルシューティング方法

実用的なデータプロジェクトを実施し、分析手順を確立して実行します。

Python を使用したデータ処理

エクセルよりも速い!運用データをExcelよりも高速に処理および分析します。

タスク自動化の簡単な実装

Pythonを使えば、シンプルでありながら面倒な反復作業を簡単に自動化できます。


유수의 대학교/대기업에서 인정받았던 그 강의, 이제 클래스101에서 온라인으로 만나 보세요.

▶ 一流大学・大企業に認められた講義が、Class 101からオンラインで視聴できるようになりました。

実用化のためのデータ分析

実用的なデータを使って勉強したい!

데이터 분석을 하려면 "진짜" 데이터로!

▶ データを分析するなら「実際の」データを使おう!


毎日考えていました。実務家向けのデータ分析講座なのに、なぜいつも「アイリス、タイタニックデータ」だけを教えるの? 実践者が実践に応用するには、「実用的なデータを使って学ぶ」のが一番早い方法ではないでしょうか?


実際に遭遇するデータは非常に複雑です。精製されていないので散らかるし、考慮すべき要素がたくさんあるので処分するのも大変です。ただし、ほとんどのコースでは、レッスンはすでに前処理されたデータを使用して行われます。だから、学んだことを仕事に活かそうとしても、「データをどう処理したらいいの?」この困難に遭遇すると、彼らはあきらめます。


乱雑なデータをうまく整理する仕事は、

データ分析の始まりです。

誰かのアイリス、タイタニック、ボストンのデータがきちんと整理されているのではなく、明日会社で遭遇する厄介な作業データを使ってトレーニングが行われます。


実際によく見られる顧客のCRMデータと流通データは、1つずつ切り取られ、直接前処理されます。欠損データの処理方法、表示するデータの種類、目的とする値を生み出すためにどのようなデータを組み合わせるかなど、実用的なデータでなければ経験したことのない前処理プロセスを通じて、データを深く理解することができます。 2 つのプロジェクトを通じて得た前処理能力により、お客様が遭遇する作業データの 90% 以上を恐れることなくカバーできるよう支援します。


これは単なるコードフォロークラスではありません。

データ問題解決の方法論を学びましょう。

Python 활용 실무 데이터 분석

▶ Pythonを使った実用データの分析

コードのみに従うPythonのレッスンは、実際の作業には使用できません。実際のデータをもとに、「どのようなデータを組み合わせるべきか」と「どのような人材を選ぶべきか」を一緒に検討します。ビジネスデータアナリストのプロジェクトのプロセスに従い、次の実践的な演習を行います。


ハンズオン演習 1. 上位顧客が最も多く利用しているクレジットカード会社はどれですか?

ハンズオン演習 2. ディストリビューターや入荷数量データはこのように管理されます!

ハンズオン演習 3. 営業マンになったら、こういう分析をしなければいけません!

実践演習 4. 小売店を探している顧客は何回その店を訪れましたか?

実践演習 5. データベース (DB) からデータをインポートする方法を教えてください。

実践演習 6. PDFからデータを抽出する方法!


適切に記述されたコードによる分析

自動化できたらどうでしょうか?

実際には、レポートを作成したりレポートを作成したりする場合、データを処理するたびに同じプロセスを経る必要があります。大量のデータをインポートするには、時間がかかるExcelをオンにし、関数を作成し、ピボットテーブルをオンにし、さらにはグラフもオンにします。これらすべてを Excel で行うには時間がかかりすぎ、複雑でもあります。


しかし、私たちはPythonを学びました。 レッスンで得たコードで作成したデータのみを変更することで、すばやく簡単に整理できます。試してみてください。実際に生成されたデータを使用して、Python でデータを簡単かつ迅速に処理する方法を学ぶことができます。


どんな内容を学んでいますか?

どうすれば適用できますか?



  1. 実務データ(顧客CRMデータ、流通データ)を使用して、実践的な観点からデータを処理する方法を学ぶことができます。
  2. データ分析の最も基本的な Python Pandas ライブラリを使用してデータを簡単に処理する方法を学びましょう。
  3. データ分析の基本的な理解に基づいて、実際にデータ分析を行うためのデータ分析手順を学ぶことができます。


レビューで証明されたクラス、

今度はあなたの番です。

수강생 후기



Pandasを使った実践的なプロジェクトのためのデータ分析について学びましょう!ワーキングデータの視点を理解し、さまざまなデータを自由に処理できる Python データ分析の最初のステップ私から始めましょう!




まだ Python の基本に自信がないなら、

すべてを1つのパッケージにまとめましょう!


このクラスと [Python Fundamentalsクラス] を一緒に購入すると、通常価格と比較して 42% 割引で2つのクラスを同時に受講できます。より安価なパッケージの利点を備えた強固なPython基盤を構築することで、データ分析からデータ分析までのすべてを1つにまとめて学習できます。


聞きやすいPythonの基本クラス

データアナリストにとって必要な Python の基本知識のみを収集しました。まだPythonに自信がない人や、この機会に自分のスキルを試したい人におすすめです。

キット・コーチング券


💌 データステーションでの1対1のコーチングチケット(1回、2問)

コーチングチケットごとに2つの質問をすることができます。

  • 1 つの質問に 300 文字で答えます
  • 以下の4つの項目のうち2つを選んで質問してください
  • できる限り詳しく質問していただくと、より正確に回答できるようになります。


1。離職や雇用に関するキャリアコンサルティング

-以下の4つの情報を入力してください。折り返しご連絡いたします。

-専攻/関心分野(製造、生産、マーケティング、医療など)/現在の状況/ 希望するキャリアパス


2。企業プロジェクト、大学、機関、企業コンテスト、プライベートプロジェクトに関する助言

-データ分析に関する現在のプロジェクトの詳細を書き留めて、回答を送ってください。

-プロジェクト名/分野/進捗状況/質問内容(トピック、方向性、分析手法、PPT、プレゼンテーション関連)


3。クラスに関連するコードと分析に関する質問

-授業で出題されるラボの問題について、フィードバックをしたり、コードを修正したりできます。


4。データ前処理コーチング

-プロジェクトまたは企業が現在実施しているデータの前処理についてコーチングを行います。

-データファイルの添付とともに、データをどのように前処理したいかを詳しく記入してください。

  • -前処理後のデータファイルの画像を簡単な表形式で記入して送信することで、正確なフィードバックを得ることができます。


📌 コーチングチケットの使用方法

  1. Class 101 のウェブまたはアプリで [マイクラス] をクリックします。
  2. [マイクラス] に移動し、[コーチングチケットミッション] に移動して [コーチングを受ける] をクリックします。
  3. [投稿する] に記入して送信してください!
  4. コーチングは質問を受けた日に基づいて行われ、7〜10日以内に回答が届きます。


🚨 コーチングバウチャーは購入日から20週間使用でき、期間内に未使用でも返金はありません。

📢 パッケージは一部変更される場合があり、変更があった場合は十分にお知らせします。

カリキュラム

クリエイター紹介

DATA STATION

DATA STATION

ハロー

ビジネスでデータ分析、講義、企業コンサルティングを行っています データステーション それは。

現在、大企業では新入社員や新入社員を対象にデータ分析講座やコンサルティングを行っています。


● 主な経歴

• ポスコ人材創造研究所データイノベーショングループ顧問教授(2018.12~現在)

• SAS JMP 韓国オフィシャルトレーニングパートナー (201803 年以降)

• イノバリュー・パートナーズ株式会社主任研究員

• 高麗大学ビッグデータコンバージェンス修士

● 研修結果

• POSCO、「ユースAI-ビッグデータアカデミー」プロジェクトコース教授

• LG イノテック、SSBD データ分析トレーニング

• ハンファトタル、ビッグデータ教育コンサルティング

• 韓国水力・原子力、データ分析トレーニング

• Samsungマルチキャンパス、Pythonを使用したデータ分析/機械学習トレーニング

• ヒュンダイNGBは既存企業にデータ分析を訓練

• 大学・大学院データ分析特別講義

데이터 스테이션

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