|
|
|
七周成为数据分析师 2018年
章节1： 如何七周成为数据分析师% l# j+ Y0 B2 o% W% c3 m2 Z5 u
课时1：为什么需要七周 16:46
课时2：七周应该怎么学 10:22
章节2： 第一周：数据分析思维+ {( e6 Z1 g4 m+ ]+ ]
课时3：为什么思维重要 02:30
课时4：数据分析的三种核心思维（结构化） 26:34
课时5：数据分析的三种核心思维（公式化） 19:17
课时6：数据分析的三种核心思维（业务化） 14:01' _8 R: I1 F2 U6 ]9 G9 g
课时7：数据分析的思维技巧（象限法） 04:374 G+ ^! @: p; f K
课时8：数据分析的思维技巧（多维法） 05:47& `2 A. ]4 c! e8 ` Z( s4 k
课时9：数据分析的思维技巧（假设法） 07:36
课时10：数据分析的思维技巧（指数法） 18:23
课时11：数据分析的思维技巧（二八法） 03:243 S0 c0 G; Y( T8 q: I
课时12：数据分析的思维技巧（对比法） 04:54' ?2 {* {4 y t. V( W" o: k
课时13：数据分析的思维技巧（漏斗法） 01:28( q- E- W- k( I, t! r# N1 R$ d5 N2 Y
课时14：如何在业务时间锻炼数据分析思维 09:16
章节3： 第二周：业务
课时15：为什么业务重要 02:59
课时16：经典的业务分析指标 11:47
课时17：市场营销指标 08:54
课时18：产品运营指标 16:23
课时19：用户行为指标 06:24
课时20：电子商务指标 04:06
课时21：流量指标 07:340 l8 i1 A1 U1 s. n& @) H
课时22：怎么生成指标 04:372 u- L- |* ^5 v- }+ ]
课时23：如何建立业务分析框架 01:15
课时24：市场营销模型 04:51: X l ~# Z7 k1 l+ ]. t4 ^
课时25：AARRR模型 06:05& Z. ~ b9 s1 g2 L8 Z
课时26：用户行为模型 04:09
课时27：电子商务模型 02:49
课时28：流量模型 04:00" g5 S9 d0 y3 C9 j9 e
课时29：如何应对各类业务场景 04:15' u5 J* b" q7 |( K- e% G& V
课时30：如何应对各类业务场景（小练习） 18:02
课时31：数据化管理业务 02:02" o1 T7 G# v- Y5 H3 H, H8 n+ P
章节4： 第三周：Excel
课时32：为什么要学习Excel 07:186 ~) l. y) o) Q4 p- E3 v
课时33：文本清洗函数 07:35
课时34：常见的文本清洗函数练习 13:35
课时35：关联匹配函数 13:57( Y z) [2 D! l( l) L
课时36：逻辑运算函数 07:27
课时37：计算统计函数 11:23+ ?+ p8 X8 o" v' p! z8 W
课时38：时间序列函数 05:40
课时39：Excel的常见技巧 09:23
课时40：Excel工具（1） 06:500 q- n2 V! d6 X8 D' g
课时41：Excel工具（2） 08:16
课时42：用Excel进行数据分析（1） 22:50. v8 Q8 O8 I6 `2 Y% U* T* U
课时43：用Excel进行数据分析（2） 18:11/ _+ d* @ @/ n+ K( e
章节5： 第四周：数据可视化7 d: T: h; G' A: g0 P+ s. p# b
课时44：数据可视化之美 08:238 R" w% M% W+ t9 W1 v$ c# b7 g
课时45：常见的图表类型与应用 08:34' Y$ B. x5 I: s; T) ?' [
课时46：高级图表类型与应用 09:38
课时47：图表绘制 08:32
课时48：Excel绘图技巧 10:55
课时49：散点图 10:15! S9 N2 i) ]/ A& E/ i7 ]
课时50：辅助列 13:253 e0 m. ?0 Y' l2 O0 G
课时51：复合图表 17:03 w; ?; V+ b# L
课时52：甘特图（1） 14:45
课时53：甘特图（2） 07:59
课时54：标靶图 10:548 `; O' M; W* n( s* m, s
课时55：杜邦分析法 25:21
课时56：Power BI入门 13:17
课时57：Power BI基础功能 21:14# g5 A" C& c' O2 j O6 z
课时58：Power BI操作技巧 14:21# ~; Y, t2 F% h4 d
课时59：用BI进行数据分析（1） 21:58% [1 U1 c7 _! ]! e) Q
课时60：用BI进行数据分析（2） 20:00' m1 k- W6 J9 l
课时61：Dashboard 15:55
章节6： 第五周：MySQL5 r5 V! {6 C* o
课时62：MySQL安装 05:319 t- A0 A: D' \' x7 `, w: k3 a
课时63：数据库 13:060 @* Y" ~5 w/ `$ e x }
课时64：数据库实操 15:12
课时65：SQL select 18:18
课时66：SQL 条件查找 06:16) g6 c' H7 s% n
课时67：SQL group by 05:38
课时68：SQL group by 高级 13:00
课时69：SQL 函数 10:45
课时70：SQL 子查询 12:50
课时71：SQL join 23:41) `3 e( a3 e6 }- W9 J/ Y3 `4 w
课时72：SQL leetcode 15:50
课时73：SQL 加载 05:33
课时74：SQL 时间 05:48. B' t1 K7 U6 y
课时75：SQL 练习（1） 21:58 W3 E0 U; E3 t. f* z0 W" S
课时76：SQL 练习（2） 18:13, L# Z, t5 ]& @ y
课时77：SQL 连接 power bi 09:59/ x- n$ B8 M0 X# i$ j* t! h
章节7： 第六周：统计学) p5 I2 s1 Z+ p+ f
课时78：描述统计学 08:46- b5 Z" T) _8 I3 ~) D, i+ X
课时79：分位数 08:15
课时80：标准差 17:31
课时81：权重统计 20:17% e; B4 W/ A! P. C
课时82：切比雪夫 13:38) ?" I2 g" E! i
课时83：箱线图 18:35
课时84：直方图 21:28& d' G$ P* z1 L5 q
课时85：概率 13:22' j0 C3 J; F3 M: Z
课时86：贝叶斯 18:494 ~* v$ ~! w: F1 {3 o/ I
课时87：二项分布1 05:177 X5 I g! _0 \ m
课时88：二项分布2 05:21
课时89：泊松分布 10:33. t7 c( {7 Q8 ~4 \) K- H2 T
课时90：正态分布 17:32
课时91：假设检验 33:04
章节8： 第七周：Python
课时92：入门 12:25
课时93：数据类型 17:57' R9 H! ?$ H9 D, E1 D, X
课时94：变量 07:17
课时95：列表 16:04( a9 b% f3 u. Y. o" ~
课时96：列表进阶 06:30
课时97：字典 12:34
课时98：集合 12:36 ]* ?1 A8 d3 f7 F% t6 y2 a3 j
课时99：控制流 10:532 y8 N% x+ p4 N! N3 B! K
课时100：Python控制流循环 14:14
课时101：Python循环进阶 07:28
课时102：Python函数 16:41
课时103：高阶函数 09:367 P/ N" \$ e" J; o5 \, K
课时104：第三方包 08:306 R: Q' N( o7 M
课时105：numpy 08:38
课时106：Python series 14:552 j( g$ Y* L) j" s
课时107：dataframe 17:03
课时108：Python dataframe查找 22:09
课时109：read_csv 13:45
课时110：计算 24:31
课时111：Python groupby 12:007 G- r; P. E7 h2 i1 U1 k0 G
课时112：Python Pandas关联 20:21
课时113：Python Pandas 多重索引 08:58
课时114：Python Pandas 文本函数 06:17
课时115：Python Pandas 去重 09:51
课时116：Python Pandas apply 10:45
课时117：Python Pandas 聚合 apply 10:26
课时118：Python Pandas 数据透视 14:26, A' M3 @ {1 g6 I5 V
课时119：Python 连接数据库 25:40% G6 [; c, X! R; b% {2 z S# ?
课时120：Python连接数据库2 10:08$ T. ^8 J( d0 J! w& C
课时121：Python 连接数据库3 07:40
课时122：Python 练习 markdown 05:32: O" Q* l5 D2 E
课时123：Python 练习（1） 11:35
课时124：Python 练习（2） 14:49, `5 _) c# y8 L2 X9 L- A- ]
课时125：Python 练习（3） 23:12
课时126：Python 练习（4） 18:30
课时127：Python 练习（5） 13:52
课时128：Python 练习（6） 16:29
课时129：Python 练习（7） 15:40
课时130：Python 练习（8） 09:50$ z2 W; x) z* ~. ]: ~
课时131：Python 练习（9） 08:30 G4 J0 D) _9 m/ S( H E
课时132：Python 可视化（1） 07:450 k( G; E7 H! h: Z% t
课时133：Python 可视化（2） 08:51$ p" S3 M4 y: F0 h
课时134：Python 可视化（3） 06:57: J. s. } h* U/ U
课时135：Python 可视化（4） 12:112 w' w( o& f0 p
课时136：Python 可视化（5） 06:30
课时137：Python 可视化（6） 07:52. p( F/ S' M4 S. C( a4 {
课时138：Python 可视化（7） 14:20
课时139：Python 可视化（8） 15:00
课时140：Python seaborn 01 05:37, |$ m4 V2 B5 y! F: U! {- _; P
课时141：Python seaborn 02 07:20
课时142：Python seaborn 03 10:26" I+ e3 t0 I q0 D% u g" h8 t7 d; J
课时143：Python Seaborn 04 10:44
课时144：Python Seaborn 05 08:27
课时145：Python seaborn 06 06:20+ W& O, Q$ H( E9 j+ b
+ R: ?$ |* |3 u( ?6 T& O
下载地址:
|
|
发表于 2018-6-16 10:28:58
发表于 2019-6-27 02:35:49
