博为峰大数据分析就业班先教思维导图和PPT，数据分析是这样入门的

先给结论：是的，这门大数据分析就业班在课表开头教的，恰恰是思维导图和 PPT。

课表"前导基础"这一段列了三个课题——数据分析入门、逻辑为先—XMIND、专业展现—PPT。而 Excel、Power BI、Tableau、MySQL、SPSS、SAS、Python 这些工具的安装与环境配置，排在它们之后的第四个课题里。

第一次看课表的人常在这里停一下：思维导图和 PPT，跟数据分析到底有什么关系？

关系很直接。数据分析这份工作最终交付的不是代码，而是一份别人能看懂、能拿去决策的结论。结论从无到有，中间必然经过"把问题拆开"和"把结论讲出去"这两步。课表把这两步放在最前面，不是塞软性内容凑数，是顺序设计。

课表头三节，分别在解决三个具体问题

把课表前三个课题拆开看，各自对应一个很实在的工作场景。

"数据分析入门"解决的是"这件事到底算不算数据分析"。课表列的四个条目是：数据分析入门、数据分析的意义、数据分析的流程控制、数据分析的思路与方法。注意它把"流程控制"和"思路方法"放在了一起——也就是说，进门第一件事不是学会某个工具，而是知道一个分析任务从提出到交付要走哪几步、每一步该产出什么。

课程页面还专门解释了什么是大数据分析：通过技术和数据分析工具对规模巨大的商业数据进行多维度分析，洞悉用户属性特征和行为习惯，挖掘用户个性化需求，预测业务状况，改进决策流程。把这段话读一遍你就明白，为什么"流程控制"必须排在写代码之前——分析对象是"业务流程"，不是"数据表"。

"逻辑为先—XMIND"解决的是"问题太大，无处下手"。课表列的条目是：xmind 简介与基本使用、学习方法课堂案例、滴答拼车实战演练、其他思维导图介绍。

请注意"滴答拼车实战演练"这一条。它不是拿一个虚构题目练手，而是把一个真实的出行类业务场景丢给你，让你在画导图的过程中同时练思维导图工具和业务拆解两件事。这类安排的意思很明确：思维导图在这里不是画给自己看的笔记，而是分析开工前的第一版问题清单。

"专业展现—PPT"解决的是"结论做完了，没人接得住"。课表列的条目是：专业展现——PPT、基本简介、几个不得不说的真相、经验分享、实战动画。

"实战动画"这条很能说明问题——它练的是表达层面的动态呈现，不是幻灯片的美工。一个分析结论从数据表变成别人愿意听完的三分钟汇报，中间这段距离，才是分析岗每天要走的路。

铺垫完了才进工具，工具一节排了七样

第四个课题是"数据分析工具安装与环境配置"，课表逐项列了七样：

Excel、Power BI、Tableau 三个工具的安装、配置与环境测试；MySQL 数据库 的安装、配置与环境测试；SPSS、SAS 两个数据挖掘工具 的安装、配置与环境测试；以及 Python 开发工具 的安装、配置与开发环境测试。

值得注意的是这一节的形态：七项全是"安装、配置、环境测试"。它不教分析结论，只教你怎么把工具在你自己的电脑上跑起来。

这一步看起来轻，但它是整条学习路径里最容易卡人的地方。"装不上""连不上""版本冲突"这类问题和你的分析能力无关，却足以让一个自学的同学在第一周就停下来。所以课程把它单独拎出来、排在最前面处理，是很务实的做法——

先排除环境问题，再谈学习方法。

紧随其后的是"Linux 基础应用之大数据必知必会"，条目包括虚拟机安装配置、虚拟机网络配置、安装 Linux、利用 SSH 连接 Linux、Linux 基础命令、Linux 系统管理。这说明后面的 Hive 环节是要在真实服务器环境里动手的，不是本地开个窗口模拟一下。

从入门到实战，中间还隔着六道台阶

把课表后半段摊平看，这门课的纵深是清楚的：

语言层——数据分析的 Python 语言基础，从 JupyterLab 使用、数据类型、元组列表字典、分支结构、字符串处理与随机函数、循环结构，一直到面向过程函数操作和面向对象。

方法层——"问题的定义"讲边界、关键指标和逻辑、定性分析与定量分析；"分析问题的模型"给出经典模型清单（5W2H、SWORT、4P 管理模型、CATWOE、STAR 原则、波士顿五力模型）和基于业务的模型（用户画像、销售影响因素、市场变化因素、AARRR 流量模型）。

数据层——数据清洗与处理（清洗定义、清洗任务、清洗流程、数据标准化、数据格式与编码、数据抽取、转换与加载）、内部数据获取（产品、用户、行为、订单四类）、外部公开数据（开放网站、政务公开数据、数据科学竞赛、数据交易平台、行业报告、指数平台）、Web 网站数据抓取（财经、投资、房产、舆情、娱乐、新媒体六类）。

查询层——SQL 基础操作、用 SQL 完成数据预处理（缺失值、重复值、异常值处理）、业务数据查询（简单查询、复杂条件查询、多表关联、嵌套子查询），再到高级 SQL 分析（聚合分组排序、函数、行列转换、视图与存储过程）和业务指标统计分析。

统计与挖掘层——数理统计基础涵盖导数与微分、积分、幂级数与泰勒级数、傅里叶级数与变换、向量运算、矩阵的转置乘法逆矩阵与 SVD 奇异值分解、行列式、凸优化；建模部分讲描述统计、相关分析、判别分析、方差分析、时间序列分析、主成分分析、信度分析、因子分析、回归分析、对应分析、列联表分析与聚类分析，并分别用 SPSS 和 SAS 两个工具把流程走一遍。

算法层——人工智能预测算法，课表写的是"实战十大预测数据算法"，包含机器学习入门、sk-learn 机器学习库、十大预测算法原理与使用场景、算法调用与参数设置、特征选择与特征工程、回归预测、分类预测、聚类、集成学习与模型优化。

大平台层——HIVE 大数据查询平台搭建、Hive 与 MySQL 之间的数据交换、HQL 基础语法与海量业务数据指标统计、分区表与分桶表、以及 HQL 查询语句优化技巧。

最后一节回到表达，和开头的 PPT 首尾相应

课表倒数第二个课题是"可视化商业报告撰写"，里面有 BI 电商数据市场分析、BI 电商数据客户分析、公司运营情况可视化分析、基于 Tableau 的客户分群、基于 Tableau 的营销价值衡量、基于 Tableau 的保险理赔分析等六个案例。

紧跟其后是"数据可视化报告撰写"——从数据可视化的概念、意义、对比、分类，到图表举例、应用领域、可视化步骤、工具梯度、图表呈现流程、数据报告撰写。

然后是"实战：O2O 电商平台功能优化效果评估及可视化数据分析报告撰写"，课表把路径写得很清楚：了解电商业务背景，以客户分析、货品分析、流量分析为场景分别做数据加载、清洗、分析与建模，再做舆情分析，最后把分析结果及建议制成报告发布。

最末是"商业分析项目实战"，五个项目分别是电商数据分析（漏斗模型及数据量化）、电商用户行为与营销模型、金融风控模型的构建与分析、展会电话邀约项目数据分析、零售行业数据分析。

把开头和结尾连起来看，这条路径是完整闭合的：先画导图理问题，再动手取数建模，最后做成报告讲出去。一门课把"输出表达"放在第一课和最后一课，而不是只当成结课作业，说明它清楚这门工作真正的瓶颈在哪里。

页面上能看到什么，看不到什么

按规矩说清楚：课程页面顶部的开课时间栏标注为 2022/1/19，上课地点与学习费用两栏均为"详询"，另外还有一条"网课"形式的开课选项。

这几条属于页面上的历史标注，当期的具体安排需要向课程顾问确认，不能当成现行排期直接照用。

还有几件事页面上确实没有给出答案，值得你在咨询时直接问：整套课的总课时量、各阶段分别占多少课时、实战项目的指导方式，以及费用与班型——费用那一栏页面明确写的是"详询"，所以只能向顾问确认，页面给不出数字。

课程页面对这门课的定位写得比较清楚：通过线上线下、直播录播与平台结合的方式，让你在业务数据分析、计算机编程、数据挖掘与机器学习算法上获得全面提升，从基础的数据分析理论方法，到需要准备的数据分析算法，再到流行的数据可视化技术，直至当下热门的大数据分析技术。

另外提一句机构层面的背景（据其官网简介）：博为峰于 2004 年创立品牌 51Testing，是上海博为峰软件技术股份有限公司旗下的品牌，总部位于上海，并在北京、深圳、广州、成都、南京、西安、杭州、武汉、合肥、重庆、长沙、苏州、南昌、石家庄等地设有分支机构，专注软件测试领域。

如果你想把课表拿在手里对照着排时间，可以直接联系程老师（400-061-6586，咨询微信 pxbbaoming）索取详细招生简章和当期课表，把你现在的背景、每天能投入的时间说清楚，再问清楚阶段划分和课时安排，再决定这条路对自己合不合适。

常见问题解答

Q：博为峰大数据分析就业班为什么把思维导图排在Python前面？

A：因为数据分析岗最终交付的是结论，不是代码，而结论要经过"把问题拆开"和"把结论讲出去"两道关口。这门课的课表在"前导基础"里排了三个课题：数据分析入门（数据分析入门、数据分析的意义、数据分析的流程控制、数据分析的思路与方法）、逻辑为先—XMIND（xmind 简介与基本使用、学习方法课堂案例、滴答拼车实战演练、其他思维导图介绍）、专业展现—PPT（专业展现——PPT、基本简介、几个不得不说的真相、经验分享、实战动画）。数据分析入门把"流程控制"和"思路方法"放在前面，因为分析对象是业务流程而不是数据表；XMIND 那一节还安排了滴答拼车实战演练，用真实出行场景同时练工具和业务拆解，画的导图就是开工前的问题清单；PPT 那一节练到"实战动画"，指向的是动态呈现而非幻灯片美化，练的是把分析结论讲成别人愿意听完的三分钟汇报。真正的工具排在第四个课题，七项（Excel、Power BI、Tableau、MySQL、SPSS、SAS、Python 开发工具）清一色是"安装、配置、环境测试"，先把容易卡人的环境问题排除掉再谈方法。这一顺序是路线的设计，不是把简单内容垫在前面。

Q：学这门课之前需要先会做PPT或者画思维导图吗？

A：不需要。这两节正是课程用来补这段能力的。从课程页面能读出的教学意图是：思维导图一节包含 xmind 简介与基本使用、学习方法课堂案例、滴答拼车实战演练和其他思维导图介绍，工具本身是从基本使用开始讲的；PPT 一节包含基本简介、几个不得不说的真相、经验分享和实战动画，落点在专业呈现的经验与技巧，而不是软件操作教学。对照来看，零基础学员在这两节里要拿到的是"能用导图拆问题、能用PPT讲结论"的最低可用能力，而不是专业级设计能力。另外课程页面对课程效果的表述是让学员在业务数据分析、计算机编程、数据挖掘与机器学习算法上获得全面提升，从基础的数据分析理论方法到数据分析算法，再到流行的数据可视化技术，说明前面这两节是为后面的技术内容服务的。需要注意的是，课程页面顶部开课时间栏标注 2022/1/19、上课地点与学习费用均为"详询"，另有"网课"形式的开课选项，这些属页面历史标注，当期安排需向顾问确认；总课时量、各阶段课时占比与班型页面未公布，也需咨询。

Q：这门大数据分析就业班的完整课表和上课安排怎么拿到？

A：建议直接索取当期课表，并同时问清四件事。第一是课时结构，公开页面能看到的课题链条是：前导基础（分析入门、XMIND、PPT）→ 工具安装与环境配置（七项）→ Linux 基础 → Python 语言基础 → 问题定义与数据获取 → 数据清洗与处理 → SQL 查询与高级 SQL 分析 → 数理统计基础 → Python 数据分析 → HIVE 大数据分析 → 建模与数据挖掘（SPSS、SAS）→ 人工智能预测算法 → 可视化商业报告撰写 → 商业分析项目实战（电商漏斗模型、电商用户行为与营销模型、金融风控模型、展会电话邀约、零售行业数据分析五个项目），但各阶段分别占多少课时，页面没有公布。第二是上课形式，课程页面写明通过线上线下、直播录播与平台结合的方式教学，并另有"网课"形式的开课选项，具体当期怎么排需要确认。第三是费用，页面学习费用一栏明确写的是"详询"，只能由顾问给出，页面提供不了数字。第四是实战项目的指导方式，比如五个商业项目是独立完成还是集中点评。可拨打 4000616586，联系人程老师，咨询微信 pxbbaoming，说明自己的基础情况和可投入时间，索取详细招生简章与课表后再定。

如需索要详细招生简章、课表和报名咨询，请联系：联系人：程老师，联系电话：4000616586，咨询微信：pxbbaoming。

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温馨提示：本文内容根据课程内容整理，各模块实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。