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元百度网盘下载

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10周成为数据分析师，薪选商业数据分析师培养计划8 ~ f ` U . m，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，m { Q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，q i F D z r X T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 c9 @ L j 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f q R为数据分析师

第1周

1.01：为什么需要七w O 8 ; 7 n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= ? h化.mp4

1.4 s W )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\ % N F $ j /{ 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? \ N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R L 7 ^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.. 4 a i p k D14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

2H H ? N 6.16经典的业务分析指标.mp4

2.17市场营销指标.mp4

2.? J S N M % ^ @ [18产6 Z e ) V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O : ~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 p~ L G ? !mp4

第3周Z ` S

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$V v 3 K x V X 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q l B a ] ~ = C ^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1 y z x.mpU g 2 n 1 | v : sf h Y U j D k _4

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 BE \ {I入门.mp4

4.57 Power BI基础功能X P @ L (.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（3 K h2）.mp4

4.61 Dashboard.mp4

第5周

5.62 MySQL安装.mp4

5.63数据库.mp4n V # { K c B

5.64数据s 3 % p ^ z b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.mp4z 0 e

5.68 SQL group by高级.mp4

5.69 S& e ^ DQL函数.mp4

5.70 Sm ! p IQL 子查询.mp4

5.71 SQL) T 5 join.mp4

5.72 SQL leetcode.mp4

5.73 SQL加载.mp4

5.74 SQL时间._ S Wmp4

5.75 SQL练习（1）.mp4

5.76 SQL练习（z O ~2）.mp4

5.77 SQL连接power B# c 6 6 A 2 } 1 OI.mp4

第6周

6.78 描述统V J ~D @ 9 2 {计学.mp4

6.79分位9 U F K数.mp4

6.^ W – 28p w 7 \ P0标准差.mp4

6.81 权重_ $ y z U j j 3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@ G / & R |.| d pmp4

7.090列表.mp4i e m [ ; m . Y #

7.091列表x C ? J进阶.mI d \ 9 ] ; x A –p4

7.092n u * 8 R \ e B : 字典.P F k] z ! V 1 b g * u / mm? = | S ep4

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 PY ; T i \ L l 1ytho2 i 9nA r )# M { I 5 N D Z ? n函数.mp4

7.i ^ l098 高阶函数.mp4

7.099G 0 8 ; u 0 第三方包.G T F qmp4

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

7.101; o 5 p t W o Python seriesy _ T z 0 / & =.mp4

7.102：dataframe.$ y smp4

7.103 Python dataframe.mp8 &H z I Kamp; x , 8 ! $ [ p4

7.104 read_csv.mp4

7.105 计算7 . H ? 4 o 5 X.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 Pandasr C R 3 D + / F q文本函数.mp4

7.1U = x q u r $ 410 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% R ^ % ; l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

7.7 z B ] I119 Pytho{ n un练习（2）.mp4

7.120 Python练习（\ S 33）.mp4

7.12– : ~ Q W1 Py6P o w m 6 H K Q ) ( # Jthon练习（4）.I u ) cmp4

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

7.123 Python练习T a 9 1 u（w o i n E . ; e l6）.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 PM X N Mython可视化（5）.mp4

7.132 Pg C # K 9ython可视化（6）.mp4

7.133 PZ o S g 9 n )ython可视化（7）.mp4

7.134 Python可视化（8）.mp4

7.1$ p & I y ?35 Python seaborn 01.mp4

7.136 Python seaborn 02.mp4

7.137 Python sear [ A vborn 03.mp4

7.138 P` w b n: N / 9 z \ @ C _ . $ 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] S E H \ B G 0 Z Python superset 04.mp4

7.145 Python superset 05.mp4

主课

01周-开班典礼-课程整体! r Z ! \ /介绍.mp4( j T

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ExceV | n v l m ? Gl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\ P – W 7 d 6思考-互联网营销活动分析的基本模型_ v = ; L 8（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` f h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-) 4 `不做只懂技术不懂业务S 0 P . ` z @ {的工具人-【项目】bilibili站内CPC9 M z * ? V 5 U X+ d w j l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* c 7 l B 7 b o @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; 6 o ^ N ! x y a路.mp4

09-使用正则进行p \ , x K数据的复杂筛选-反义代E O O v :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r . # #商运营的用户画像体系构建.mp4

10-数据分析项目实战e 2 i H o（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. & / * 7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-y C ;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4 E o E &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B X V l d O l实战（四）：亚马逊K= ) 2 d # w k –indle电子书的数字化商业分析-商业分析与传统的行业研究.E H _ Wmp4

15-初识MySQL数据库: ; } ` c o Y.mp4

16# P B v-常见互联网业务数0 }V \ V ( J ; ~ B t p d i $ $据分析报告制作与用户分层; I Q x g y C模型r /F l W O m 5 x | Z o w q O t–g d [ o A C S @ mRFM模型实战.z D nmp4

16-常见互联网业; e !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c c V B ( # { 1 K算.mp4

17-数据库技术进F S s [ n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.m8 ( e # C f Bp4

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 ` ge ) ( i ) L-产品定位分析波士顿矩X ? n阵.mp) v |4

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d ^ U 3 G . \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e + y [ T _ 6 : Q有吸引力的简历.mp4

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