10周成为数据分析师，薪选商业数据分析师培养计划，价值7788元

10周成为数据分析师，薪选商业数据分析师培养计划，价值7788元课程介绍：

视频资源大小：11.1 GB,
类型：数据分析,

10周成为数据分析师，价值6 1 y T7788元，10周帮助学员掌握数据分析师必备技能，结合10大名企项目2 a l &教e [ \ m d V Y A o学，培养实战能y g m O 4 T V力、逻辑思维、业务分析、工程能力。

商业数据分析师训练营，课程共21个章节。适用于零基础及1～5年数据分析工作经验的学员，本课程囊括EXs ( @ x $ 6CEL、SQL、Python、Pandas、NumPy、Matplotlib、PyEcharts等，同时课程结合? y 7 p U b Q E r大量实战案例详细讲解10大6 U c b数据分析模型。本课程, [ 6 { u Q v Y全程直播授课，随到随学，优秀学员将获得一线互联网大厂内推机会

课程目录：

材料

赠送-7周成为数据分析师

第1周

1.01：为什么需要七周.mi ] S b f ; a G ,p4

1.02：七周应该怎么学.mp4

1.03为什么思维重要.mp4

1.04数据分析中的三种核心思维：结构化.mp4

1.05数据分析中的三种核心思维：公式化.mp4

1.06数据分析中的三种核心思维：业务化.mp4

1.07数据分{ e D M 7 R析的思维技巧：象限法9 y j {.mp4

1.08数据分析的思维技巧：多维法.mp4

1.09数据分析的思维技巧C ( x：假设法.mpz 3 } ^4

1.10数据分析的思维技巧：指数法.mp4

1.11数据分析的思维技巧：二八法.mp4

1.12数据分析的思维技巧：对比法.mp4

1.13数据分[ 8 . p 0 [ e P析的思维技巧：漏斗法.mp4

1.14如何在业务时间锻3 7 3 R y D f C炼数据分析思维.mp4

第2周

2.15为什么业务重要.mp4

2.16经典的业务分析指标.mp4

2.17市场营销指标.mp4

2.18产品运营指标.mp4

2.19M 6 @ K 2 ) R用户行为指标.mp4

2.20电子商务指标.mp4

2.21流量指标.mp4

2.22怎么生成指标.mp4

2.23如何建立业务分析框架.mp4

2.24市场~ @ B * e 9 R S H营销模型.mp4

2.25AARRR模型.mp4

2.26用户行为模型.mp42 X L a 0

2.27电子商务模型.mp4

2.28流8 o x D + B Y E [量模型.mp4

2.29如何应对各种业务场景.mp4

2.30如何应对各种业务场景（小练习）.mp4

2.31数据d F 1 m V % R o化管理业h G c x . )务.X u \ X pmp4

第3周

3.32为什么要学习EXCEL.mp4

3.33文本清洗函数.mp4

3.34常见的文本清洗函数练习.mp4

3.3$ G 9 s5关联匹配函数.mp4

3.36逻辑运算函数.mp4

3.37计算统计函数.mp4

3.38时间序列函数.mp4

3.39EXCEL的常见技巧.mp4

3.40 EXCEL工具（1）.mp4

3.41 EXCEL工具（2）.mp4

3.42 用EXCEL进行数据分析（1）.mp4

3.j Y U [ N w 643 用B W 2 \ \ 0EXCEL进行数据分析（2）.mp4

第4周

4.44数据可视化之美.mp4

4.45常见的图表类型与应用.mp4

4.46高级图表类型与应用.mpU g 2 n 1 | v : s4

4.47图表绘制.mp4

4.48 EXCEL绘图技巧.mp4

4.49散点图.mp4

4.50辅助列.mp4

4.51符合图表.mp4% } i ~ c – & f q

4.52甘特图（1）.mp4

4.53甘特I ; F图（2）.mp4

4.54标靶图.mp4

4.55杜邦分析法.mp4

4.56 Power BI入门.mp4

4.57 Power BI基础功能.mp4

4.58 Power BI操作技巧 .mp4

4.59用BI进行数据分析（1）.mp4

4.60用BIs } v / E e进行数据分析（2）.mp4

4.61 Dashboard.mp4

第5周

5.62 MySQL安装.mp4

5.63数据库.mp4

5.64数据库实操F 5 X / d [ #.mp4

5.65 SQL select.mp4

5.66 SQL条件查找.mp4

5.67 SQL group by.mp4

5.68 SQL group by高级.mp4

5.69 SQL函数.mp4

5.70 SQL 子查询.mp4

5.71 SQL join.mp4

5.72 SQL leetcode.mp4

5.73 SQL加载.mp4

5.74 SQL时间.mp4

5.75 SQL练习（1）.mp4

5.76 SQL练习（2）.mp4

5.77 SQL连接power BI.mp4

第6周

6.78 描述统D @ 9 2 {计学.mp4

6.79分位9 U F K数.mp4

6.80标准差.mp4

6.81 权重统计.mp4

6.82切比雪夫.mp4

6.83箱线图.mp4

6.84直方图.mpB P % * o4

6.85概率.mp4

6.86贝叶斯.m] R U N n S A wp4

第7周

7.087入门.mp4! Z ! ~ G 0 V Y K

7.088数据类型].mp4

7.089变量.| d pmp4

7.090列表.mp4i e m [ ; m . Y #

7.091列表进阶.mp4

7.092n u * 8 R \ e B : 字典.P F k g * u / mmp4

7.0939 o h 集合.mp4

7.094控制流.mp4

7.095 Python控制流循环.mp4

7.096 Python循环进阶.mp4

7.097 PythonA r ) ? n函数.mp4

7.i ^ l098 高阶函数.mp4

7.099G 0 8 ; u 0 第三方包.mp4

7.m ` o 8 9 ` D100 numpy.mp4

7.101 Python series.mp4

7.102：dataframe.$ y smp4

7.103 Python dataframe.mp8 & x , 8 ! $ [ p4

7.104 read_csv.mp4

7.105 计算.mp4

7.106 Python groupby.mp{ R _ k B U k Q /4

7.107 Python Pandas关联.mp4

7.108 Python Pandas 多重索引.mp4

7.109 Python Pandas文本函数.mp4

7.110 Python Pandas去重.mp4

7.111 Python Pandas apply.mp4

7.112 Python Pandas聚合apply.mp4

7.113 PythoO x k G T . W :n Pandas数据透视.mp4

7.114 Python连接数据库.mp4

7.115 Python连接数据库2j r T ] 4 p a j.mp4

7.116 Python连接数据库3.mp4

7.117 Python练习markdown.mp4

7.118 Python练习（1）.mp4

7.119 Python练习（2）.mp4

7.120 Python练习（\ S 33）.mp4

7.12– : ~ Q W1 Py6 6 H K Q ) ( # Jthon练习（4）.mp4

7.122 Python练习（5m I | ; W ) ( v @）.mp4

7.123 Python练习T a 9 1 u（6）.mp4

7.124n 7 p Python练习（7）.mp4

7.129 n / @ @ Q + n n5 Python练习（8）.mp4

7.126 Pytz _ ghon练习（9）.mp4

7.127 Python可视化（1）.mp46 ; h T , c ) w \

7.1} G p | { ( y S28 Python可视化（2）.mp4

7.129 Python可视化（3p | : 8 T k P）.mS } W S x k 7 wp4

7.130 Python可视化（4）.mp4

7.131 Python可视化（5）.mp4

7.132 Python可视化（6）.mp4

7.133 Python可视化（7）.mp4

7.134 Python可视化（8）.mp4

7.135 Python seaborn 01.mp4

7.136 Python seaborn 02.mp4

7.137 Python sear [ A vborn 03.mp4

7.138 P` w b n . $ 8 F 8ython seaborn 04.mp4

7.139 Python seaborn 05.mp4

7.140 Python seaborn 06.mp4

7.141 Python superset 01.mp4

7.142 Python supeQ E srset 02.mT 1 = 2 /p4

7.143 Python superset 03.mp4

7.144 Python superset 04.mp4

7.145 Python superset 05.mp4

主课

01周-开班典礼-课程整体介绍.mp4

01周-开班典礼-预习课程0 @ @ k + 6 a ^安排.mp4

02-数据分析导论-数据分析工具简介.mp4

02-数据分析导论-数据分析师的基本概要.mp4

03-使用Python进行Excel数据? F `处理-Jupyter Not: H v 9 Z d e @ 8ebook安装使用和Pandas基础.mp4

03-使用Python进行Excel数据处理-【项目】员工薪水探索性分析.mp4

04-如何像数据分析师一样思考-互联网营销活动分析的基本模型（统计学基础）.mp4

04-如何像数据分析师一样思考-数据可视化的基本原则.mp4

05-数据的科学运算-Ny ~ \ % Kumpy的常用运算方法.mp4

05-数据的科学运算-Panda0 + ns数据类型进阶.mp4

06-不做只懂技术不懂业务的工具人-【项目】bilibili站内CPC9 M z * ? V 5 U X广告优化.mp4

06-不做只懂技术不懂业务的工具人-为什么数据分析师不能只懂技术.mp4

07-数据可视化-Matplotlib基本图形绘制.mp4

07-数据可视化-【项目】股票数据可视化分C I I J O ! : q }析实战.mp4

08-数据分析实战项目（一）电商平台订单报表分析-互联网电商平台数据分析思路.mp4

08-数据分析项目实战（一）电商平台订单报表分析-订单数据的分析思路.mp4

09-使用正则进行p \ , x K数据的复杂筛选-反义代码与限定符、分组匹配、贪婪与非贪婪.mp4

09-使用正则进行数据的复杂筛选-正则入门及元字符的应用.mp4$ L 7 D

10-数据分析G Q = { – M ^ ! :项目实战（二）：用户画像体系-电商运营的用户画像体系构建.mp4

10-数据分析项目实战（二）：用户画像体系-互联网电商平台入驻商数据分析思路.mp4

11-强化自动化办公-【项目】-基于用户行为的用户价值分析.mp4

11-强化自动化办公-多层文件夹、多类型文件处理.mp4

12-数据分析项目实战（三）以数据为导向的运营体系搭建-电商广告业务简介与传统分析链路数据分析.mp4

12-数据分析项目z 2 c O实战8 9 % n I 6 3 `（三）以数据为导向的运营体系搭建-运营体系数据化构建.mp4

13-数据分析模型应用-【实战】用户价值聚类分析.mp4

13-数据分析模型应用-聚类分析算法.mp4

14-数据分析实战（四）：亚马逊Kindle电子书的数字化商业分析-【项目】亚马逊Kindle? – j p N }书籍多渠道商业分析.mp4

14-数据分析实战（四）：亚马逊Kindle电子书的数字化商业分析-商业分析与传统的行业研究.mp4

15-初识MySQL数据库: ; } ` c o Y.mp4

16-常见互联网业务数0 } t p d i $ $据分析报告制作与用户分层模型r / Z o w q O t-RFM模型实战.mp4

16-常见互联网业务数据分析报告制作与用户分层模型-互联网产品指标体系构建.mp4

17-数据库技术进阶之复杂查询-MySQL的数据筛选与分组运算.mp4

17-数据库技术进阶之复杂查询-【项目】会员体系消D i Q *费行为分析.mp4

18-产品关联分析与商品: ( i 5 z { B #画像体系实战-产品= _ i定位分析波士顿矩阵.mp4

18-产品关联分析与商品画像体系实战-搭建商品画像体系.mp4

19-数据可视化Pyechartsi ^ ; = n _ S-【项目】广告效果聚类分+ D ! v K d j析.mp4

19-数据可视化Pyecharts-教学.mp4

20产品关联分析与商品画像体系实战A S u ` g-产品定位分析波士顿矩阵.mp4

20产品关联分析与商品画像体系实战-搭建商品画像体9 + R h e * 1 }系.mp4

21数据分析师面试准备-面试中的技术问题、逻辑问题、业务问题.mp4

21p \ ?数据分析师面试准备-如何撰写一份有吸引力的简历.mp4