博为峰大数据培训课程理论与实战想结合。博为峰大数据课程主要分为5个阶段的学习，除了每个阶段都有项目实战给学员练手外，课程全部学完后更有企业级项目实战环节，学员分组进行实战并答辩，帮助学员在学习理论知识的同时积累实战经验。
数据分析得五个步骤
1、数据收集当我们进行数据分析时，首先解决的问题就是数据源的问题。分为两大类。
第 一类：直接能够获取的数据，也就是内部数据。
第二类：外部数据，经加工整理后获得数据。
2、数据清理
清洗数据的目的也就是从大量的、杂乱无章的数据中抽取以及推导出对解决问题有价值的、有意义的数据。清洗后保留下来的真正有价值、有条理的数据，为后面的数据分析减少分析障碍。
3、数据对比
对比也就是数据分析的切入口。因为如果没有参照物的话，数据也就没有一个定量的评估标准。通常情况下，我们会进行横向对比和纵向对比。横向对比，与行业平均数据，和竞争对手数据比较，纵向对比，是与自己家产品的历史数据比较，围绕着时间轴比较。
4、数据细分
数据对比出现了异常后，我们该怎么办呢?这时候就需要用到数据细分了，数据细分通常情况下先分纬度，再分粒度。纬度也就是时间或者是地域、来源、受访等。粒度也就是按照天、还是按照小时。
而纬度结合粒度进行细分，就可以将对比的差异值逐级锁定问题区域，就可以更为容易找出发生问题的原因了。
5、数据溯源
经过数据细分基本上我们就可以分析出大多数问题的原因，但也会遇到特殊的情况，因此这时候我们就需要进行进一步的分析，也就是经过数据溯源就能找出问题的原因。依据锁定的这个纬度和粒度作为搜索条件，查询所涉及的原日志，源记录，然后基于此分析和反思用户的行为，往往会有不一样的发现。又或者结合用户使用场景去思考。