本套课程来自天善学院:磨剑之作,七周成“师”!秦路主讲,七周成为数据分析师,本套课程主要讲解了数据分析的核心思维、技巧方法,以及不同分析分析需要用到的函数、数据分析不同场合的应用等等,是一套全方位的数据分析课程,本套课程分为七周,共有145个小节,包含课程资料共4G,课程官方售价449.5元,文章底部附下载链接。
课程介绍:
课程特色:
明星讲师;资深数据分析师,数据化运营专家秦路老师,潜心磨剑打造精品课程;
规划全面:涵盖基础、业务、思维、工具、方法等方方面面,提纲挈领,为数据分析师之路奠定坚实基础;
循序渐进:环节紧凑,积跬步以至千里,七周为期,焕发不一样的职业通道;
精品质量:教学方式活泼生动、易于理解与掌握;精致案例如临其境,利于提高实战能力。
官方课程链接:
七周成为数据分析师
课程目录:
目录:V-1157:天善学院-磨剑之作,七周成“师”!秦路主讲,七周成为数据分析师 [4G]
第1周 [255.3M]
1.01:为什么需要七周.mp4 [30.1M]
1.02:七周应该怎么学.mp4 [16.4M]
1.03为什么思维重要.mp4 [3.4M]
1.04数据分析中的三种核心思维:结构化.mp4 [45.1M]
1.05数据分析中的三种核心思维:公式化.mp4 [33.6M]
1.06数据分析中的三种核心思维:业务化.mp4 [24.5M]
1.07数据分析的思维技巧:象限法.mp4 [7.1M]
1.08数据分析的思维技巧:多维法.mp4 [9.5M]
1.09数据分析的思维技巧:假设法.mp4 [15.1M]
1.10数据分析的思维技巧:指数法.mp4 [37.3M]
1.11数据分析的思维技巧:二八法.mp4 [5.7M]
1.12数据分析的思维技巧:对比法.mp4 [8.2M]
1.13数据分析的思维技巧:漏斗法.mp4 [2M]
1.14如何在业务时间锻炼数据分析思维.mp4 [17.3M]
第2周 [188.5M]
2.15为什么业务重要.mp4 [4.4M]
2.16经典的业务分析指标.mp4 [18.8M]
2.17市场营销指标.mp4 [14.2M]
2.18产品运营指标.mp4 [26.8M]
2.19用户行为指标.mp4 [9.9M]
2.20电子商务指标.mp4 [6.2M]
2.21流量指标.mp4 [12.2M]
2.22怎么生成指标.mp4 [6.4M]
2.23如何建立业务分析框架.mp4 [1.4M]
2.24市场营销模型.mp4 [7M]
2.25AARRR模型.mp4 [9.4M]
2.26用户行为模型.mp4 [6.6M]
2.27电子商务模型.mp4 [4M]
2.28流量模型.mp4 [5.3M]
2.29如何应对各种业务场景.mp4 [5.9M]
2.30如何应对各种业务场景(小练习).mp4 [47.2M]
2.31数据化管理业务.mp4 [2.8M]
第3周 [532.5M]
3.32为什么要学习EXCEL.mp4 [12.6M]
3.33文本清洗函数.mp4 [12.7M]
3.34常见的文本清洗函数练习.mp4 [91M]
3.35关联匹配函数.mp4 [53.3M]
3.36逻辑运算函数.mp4 [36M]
3.37计算统计函数.mp4 [53.2M]
3.38时间序列函数.mp4 [12.5M]
3.39EXCEL的常见技巧.mp4 [81.1M]
3.40 EXCEL工具(1).mp4 [20.7M]
3.41 EXCEL工具(2).mp4 [24.5M]
3.42 用EXCEL进行数据分析(1).mp4 [62.6M]
3.43 用EXCEL进行数据分析(2).mp4 [72.2M]
第4周 [618.3M]
4.44数据可视化之美.mp4 [16.2M]
4.45常见的图表类型与应用.mp4 [16M]
4.46高级图表类型与应用.mp4 [17.3M]
4.47图表绘制[houtouke.com].mp4 [17.6M]
4.48 EXCEL绘图技巧.mp4 [21.3M]
4.49散点图.mp4 [21.2M]
4.50辅助列.mp4 [27.6M]
4.51符合图表.mp4 [37.5M]
4.52甘特图(1).mp4 [31.1M]
4.53甘特图(2).mp4 [17.4M]
4.54标靶图.mp4 [23.7M]
4.55杜邦分析法.mp4 [49.4M]
4.56 Power BI入门.mp4 [29.1M]
4.57 Power BI基础功能.mp4 [52.9M]
4.58 Power BI操作技巧 .mp4 [36.5M]
4.59用BI进行数据分析(1).mp4 [103.1M]
4.60用BI进行数据分析(2).mp4 [73.1M]
4.61 Dashboard.mp4 [27.1M]
第5周 [505.5M]
5.62 MySQL安装.mp4 [14.6M]
5.63数据库.mp4 [26.4M]
5.64数据库实操.mp4 [55M]
5.65 SQL select.mp4 [50M]
5.66 SQL条件查找.mp4 [21.5M]
5.67 SQL group by.mp4 [13.5M]
5.68 SQL group by高级.mp4 [28.3M]
5.69 SQL函数.mp4 [25.3M]
5.70 SQL 子查询.mp4 [28.7M]
5.71 SQL join.mp4 [65.7M]
5.72 SQL leetcode.mp4 [41.9M]
5.73 SQL加载.mp4 [14.7M]
5.74 SQL时间.mp4 [12.7M]
5.75 SQL练习(1).mp4 [46.9M]
5.76 SQL练习(2).mp4 [39.6M]
5.77 SQL连接power BI.mp4 [20.7M]
第6周 [315.8M]
6.78 描述统计学.mp4 [17.4M]
6.79分位数.mp4 [16.1M]
6.80标准差.mp4 [39M]
6.81 权重统计.mp4 [51.2M]
6.82切比雪夫.mp4 [30.3M]
6.83箱线图.mp4 [41.9M]
6.84直方图.mp4 [54.2M]
6.85概率.mp4 [26.6M]
6.86贝叶斯.mp4 [39.1M]
第7周 [1.6G]
7.087入门.mp4 [26.2M]
7.088数据类型].mp4 [29.2M]
7.089变量.mp4 [12.5M]
7.090列表.mp4 [27.1M]
7.091列表进阶.mp4 [11.5M]
7.092 字典.mp4 [21.9M]
7.093 集合.mp4 [23.1M]
7.094控制流.mp4 [19.3M]
7.095 Python控制流循环.mp4 [25.4M]
7.096 Python循环进阶.mp4 [14M]
7.097 Python函数.mp4 [29.9M]
7.098 高阶函数.mp4 [16.8M]
7.099 第三方包.mp4 [14.3M]
7.100 numpy.mp4 [15.4M]
7.101 Python series.mp4 [28M]
7.102:dataframe.mp4 [33.9M]
7.103 Python dataframe.mp4 [47.4M]
7.104 read_csv.mp4 [38M]
7.105 计算.mp4 [62.3M]
7.106 Python groupby.mp4 [32.2M]
7.107 Python Pandas关联.mp4 [67.2M]
7.108 Python Pandas 多重索引.mp4 [33.1M]
7.109 Python Pandas文本函数.mp4 [15.8M]
7.110 Python Pandas去重.mp4 [32.2M]
7.111 Python Pandas apply.mp4 [28.3M]
7.112 Python Pandas聚合apply.mp4 [39.4M]
7.113 Python Pandas数据透视.mp4 [45.9M]
7.114 Python连接数据库.mp4 [55.4M]
7.115 Python连接数据库2.mp4 [26.6M]
7.116 Python连接数据库3.mp4 [21.6M]
7.117 Python练习markdown.mp4 [10.1M]
7.118 Python练习(1).mp4 [32.7M]
7.119 Python练习(2).mp4 [38.2M]
7.120 Python练习(3).mp4 [55.5M]
7.121 Python练习(4).mp4 [42.2M]
7.122 Python练习(5).mp4 [35.8M]
7.123 Python练习(6).mp4 [45.2M]
7.124 Python练习(7).mp4 [44M]
7.125 Python练习(8).mp4 [26.8M]
7.126 Python练习(9).mp4 [24.9M]
7.127 Python可视化(1).mp4 [15M]
7.128 Python可视化(2).mp4 [21.9M]
7.129 Python可视化(3).mp4 [14.1M]
7.130 Python可视化(4).mp4 [30.3M]
7.131 Python可视化(5).mp4 [13M]
7.132 Python可视化(6).mp4 [16.4M]
7.133 Python可视化(7).mp4 [34.3M]
7.134 Python可视化(8).mp4 [49.8M]
7.135 Python seaborn 01.mp4 [7.4M]
7.136 Python seaborn 02.mp4 [10.3M]
7.137 Python seaborn 03.mp4 [14.6M]
7.138 Python seaborn 04.mp4 [15.9M]
7.139 Python seaborn 05.mp4 [11.9M]
7.140 Python seaborn 06.mp4 [9.9M]
7.141 Python superset 01.mp4 [5.6M]
7.142 Python superset 02.mp4 [41.9M]
7.143 Python superset 03.mp4 [4.3M]
7.144 Python superset 04.mp4 [35.1M]
7.145 Python superset 05.mp4 [70.5M]
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