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商业智能分析师入门/课时/综合练习
RawBlame
课时目录12 节

商业智能分析师入门

  1. 01BI 分析师是什么
  2. 02数据类型与质量
  3. 03描述统计与推断
  4. 04SQL 分析查询
  5. 05Excel 与 Python 工具
  6. 06数据可视化
  7. 07数仓与数据建模
  8. 08分析类型与 ML 入门
  9. 09行业应用场景
  10. 10沟通与职业发展
  11. 11BI 平台概览
  12. 12综合练习

综合练习

端到端分析项目:SQL → 可视化 → 汇报。

40 分钟

综合练习

串联本 track:为 CodeRoadMap 课程学习运营 完成一次 SQL → 清洗 → 可视化 → 汇报 的端到端分析项目,对齐 /roadmaps/bi-analyst 核心节点。

学习目标

  • 完成从业务问题到 KPI 口径的完整定义
  • 写出 staging 到 mart 的分析 SQL 与质量检查
  • 交付 Dashboard 线框与 1 页 executive summary

核心概念

项目:课程完课率专题

业务问题:过去 30 天哪些 track 完课率偏低?是否与 lesson 数量、level 有关?

主指标:

完课率 = 完课用户数 / 开始学习用户数(按 track 维度)
辅助:平均完课时长、首课流失率

数据假设(可 mock CSV 练习)

表关键字段
dim_tracktrack_id, slug, category, level, lesson_count
fact_lesson_eventuser_id, track_id, lesson_id, event_type, event_at

event_type:start / complete。需 去重规则:每 user+lesson 只计一次 complete。

分析 SQL 清单

-- 1. 各 track 完课率
-- 2. 按 level 分组的完课率对比
-- 3. lesson_count 与完课率的 scatter 数据导出
-- 4. 质量:event_at 空值、未来日期、orphan track_id

Dashboard 线框(4 区块)

  1. KPI 卡:全站完课率、活跃 learners、完课次数
  2. 柱状:category 完课率排名
  3. 散点:lesson_count vs 完课率(标注低完课 outliers)
  4. 表格:Top 10 低完课 track + drill 到 lesson 级漏斗

Executive Summary 模板

结论 — 3 条 bullet,含数字
原因 — 2 条假设与数据支持
建议 — 2 条可行动项(如首课优化 A/B)
局限 — 样本期、未控渠道混杂

练习

  • 提交完整 SQL(含注释)与指标口径文档
  • 用 Excel/Metabase/任意工具做 Dashboard 截图或线框
  • 写 1 页 SCQA 结构汇报,链到 /roadmaps/bi-analyst 已覆盖节点

小结

端到端 BI = 口径 + SQL + 质量 + 可视化 + 叙事;本 track 闭环。 深入 SQL 见 sql-essentials,数仓见 ,继续 高级节点。

data-engineer-essentials
/roadmaps/bi-analyst
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