天善磨剑之作,七周成为数据分析师 秦路主讲

2019-02-01  本文已影响0人  陈南云

章节1: 如何七周成为数据分析师

  课时1:为什么需要七周

  课时2:七周应该怎么学

章节2: 第一周:数据分析思维

  课时3:为什么思维重要

  课时4:数据分析的三种核心思维(结构化) 

  课时5:数据分析的三种核心思维(公式化) 

  课时6:数据分析的三种核心思维(业务化) 

  课时7:数据分析的思维技巧(象限法) 

  课时8:数据分析的思维技巧(多维法) 

  课时9:数据分析的思维技巧(假设法) 

  课时10:数据分析的思维技巧(指数法) 

  课时11:数据分析的思维技巧(二八法) 

  课时12:数据分析的思维技巧(对比法) 

  课时13:数据分析的思维技巧(漏斗法) 

  课时14:如何在业务时间锻炼数据分析思维

章节3: 第二周:业务

  课时15:为什么业务重要

  课时16:经典的业务分析指标

  课时17:市场营销指标

  课时18:产品运营指标

  课时19:用户行为指标

  课时20:电子商务指标

  课时21:流量指标

  课时22:怎么生成指标

  课时23:如何建立业务分析框架

  课时24:市场营销模型

  课时25:AARRR模型

  课时26:用户行为模型

  课时27:电子商务模型

  课时28:流量模型

  课时29:如何应对各类业务场景

  课时30:如何应对各类业务场景(小练习) 

  课时31:数据化管理业务

章节4: 第三周:Excel

  课时32:为什么要学习Excel

  课时33:文本清洗函数

  课时34:常见的文本清洗函数练习

  课时35:关联匹配函数

  课时36:逻辑运算函数

  课时37:计算统计函数

  课时38:时间序列函数

  课时39:Excel的常见技巧

  课时40:Excel工具(1) 

  课时41:Excel工具(2) 

  课时42:用Excel进行数据分析(1) 

  课时43:用Excel进行数据分析(2) 

章节5: 第四周:数据可视化

  课时44:数据可视化之美

  课时45:常见的图表类型与应用

  课时46:高级图表类型与应用

  课时47:图表绘制

  课时48:Excel绘图技巧

  课时49:散点图

  课时50:辅助列

  课时51:复合图表

  课时52:甘特图(1) 

  课时53:甘特图(2) 

  课时54:标靶图

  课时55:杜邦分析法

  课时56:Power BI入门

  课时57:Power BI基础功能

  课时58:Power BI操作技巧

  课时59:用BI进行数据分析(1) 

  课时60:用BI进行数据分析(2) 

  课时61:Dashboard

章节6: 第五周:MySQL

  课时62:MySQL安装

  课时63:数据库

  课时64:数据库实操

  课时65:SQL select

  课时66:SQL 条件查找

  课时67:SQL group by

  课时68:SQL group by 高级

  课时69:SQL 函数

  课时70:SQL 子查询

  课时71:SQL join

  课时72:SQL leetcode

  课时73:SQL 加载

  课时74:SQL 时间

  课时75:SQL 练习(1) 

  课时76:SQL 练习(2) 

  课时77:SQL 连接 power bi

章节7: 第六周:统计学

  课时78:描述统计学

  课时79:分位数

  课时80:标准差

  课时81:权重统计

  课时82:切比雪夫

  课时83:箱线图

  课时84:直方图

  课时85:概率

  课时86:贝叶斯

  课时87:二项分布1

  课时88:二项分布2

  课时89:泊松分布

  课时90:正态分布

  课时91:假设检验

章节8: 第七周:Python

  课时92:入门

  课时93:数据类型

  课时94:变量

  课时95:列表

  课时96:列表进阶

  课时97:字典

  课时98:集合

  课时99:控制流

  课时100:Python控制流循环

  课时101:Python循环进阶

  课时102:Python函数

  课时103:高阶函数

  课时104:第三方包

  课时105:numpy

  课时106:Python series

  课时107:dataframe

  课时108:Python dataframe查找

  课时109:read_csv

  课时110:计算

  课时111:Python groupby

  课时112:Python Pandas关联

  课时113:Python Pandas 多重索引

  课时114:Python Pandas 文本函数

  课时115:Python Pandas 去重

  课时116:Python Pandas apply

  课时117:Python Pandas 聚合 apply

  课时118:Python Pandas 数据透视

  课时119:Python 连接数据库

  课时120:Python连接数据库2

  课时121:Python 连接数据库3

  课时122:Python 练习 markdown

  课时123:Python 练习(1) 

  课时124:Python 练习(2) 

  课时125:Python 练习(3) 

  课时126:Python 练习(4) 

  课时127:Python 练习(5) 

  课时128:Python 练习(6) 

  课时129:Python 练习(7) 

  课时130:Python 练习(8) 

  课时131:Python 练习(9) 

  课时132:Python 可视化(1) 

  课时133:Python 可视化(2) 

  课时134:Python 可视化(3) 

  课时135:Python 可视化(4) 

  课时136:Python 可视化(5) 

  课时137:Python 可视化(6) 

  课时138:Python 可视化(7) 

  课时139:Python 可视化(8) 

  课时140:Python seaborn 01

  课时141:Python seaborn 02

  课时142:Python seaborn 03

  课时143:Python Seaborn 04

  课时144:Python Seaborn 05

  课时145:Python seaborn 06

  课时146:python superset 01

  课时147:Python superset 02

  课时148:Python superset 03

  课时149:Python superset 04

  课时150:Python superset 05

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