课程大纲

├──第01章 Excel基础  

|   ├──第1节 excel知识回顾  

|   ├──第2节 Excel案例分析  

|   └──Excel.zip  28.97M

├──第02章 Python基础  

|   ├──第1节 mac下安装anaconda  

|   ├──第2节 Windows下安装anaconda  

|   ├──第3节 Python基础入门  

|   ├──第4节 Python进阶  

|   └──第5节 Python案例  

├──第03章 预备课  

|   ├──第1节 Excel常规操作  

|   ├──第2节 Excel公式与函数  

|   ├──第3节 Excel数据透视表操作  

|   ├──第4节 Excel知识点答疑  

|   ├──第5节 Excel电商案例分析  

|   ├──第6节 Excel用户案例分析  

|   └──第7节 Excell案例答疑  

├──第04章 开学典礼之认知数据分析  

|   └──第1节 开学典礼之认知数据分析  

├──第05章 Python  

|   ├──第01节 开启Python大门&Python基础语法  

|   ├──第02节 Python数据容器  

|   ├──第03节 python函数与异常处理  

|   ├──第04节 python面向对象与模块  

|   ├──第05节 python文件操作与pdf处理  

|   ├──第06节 python操作excel  

|   ├──第07节 Python操作word及邮件发送  

|   ├──第08节 Python可视化Matplotlib  

|   ├──第09节 科学计算库NumPy  

|   ├──第10节 科学计算库Pandas上  

|   ├──第11节 科学计算库Pandas下  

|   ├──第12节 Python案例-电影数据分析  

|   ├──第13节 电商销售数据分析  

|   └──第14节 电商平台用户画像分析  

├──第06章 mysql基础  

|   ├──第1节 mac下安装MySQL  

|   ├──第2节 Windows 下安装MySQL  

|   ├──第3节 mac与 Windows下安装navicat  

|   ├──第4节 MySQL数据库(一)  

|   ├──第5节 MySQL数据库(二)  

|   ├──第6节 MySQL数据库(三)  

|   └──第7节 MySQL案例  

├──第07章 数据分析之hive学习  

|   ├──第1节 先导资料  

|   ├──第2节 数据分析Hive实验VNC版  

|   ├──第3节 Hadoop原理与概念  

|   ├──第4节 HiveSQL核心技能1-常用函数  

|   ├──第5节 HiveSQL核心技能2-表连接  

|   ├──第6节 HiveSQL核心技能3-窗口函数  

|   ├──第7节 HiveSQL常用优化技巧  

|   ├──第8节 Hive综合案例实战  

|   └──第9节 完全分布式集群搭建  

├──第08章 数据可视化  

|   ├──第1节 Excel常用图形可视化  

|   ├──第2节 tableau常用可视化图形讲解  

|   ├──第3节 Excel高级可视化讲解  

|   ├──第4节 tableau高级可视化讲解(上)  

|   └──第5节 tableau高级图形可视化讲解(下)  

├──第09章 行业案例分析  

|   ├──第1节 分析前预备知识  

|   ├──第2节 DAU-举足轻重的地位  

|   ├──第3节 如何进行用户分层?  

|   ├──第4节 行研如何进行竞对分析?  

|   ├──第5节 互联网的下半场-TO B 分析  

|   ├──第6节 如何做好大促的复盘  

|   ├──第7节 常用异动分析方法  

|   └──第8节 撰写分析报告的关键技巧  

├──第10章 数据方**  

|   ├──第01节 描述性统计分析  

|   ├──第02节 推断统计分析—参数估计  

|   ├──第03节 推断统计分析——假设检验  

|   ├──第04节 常用假设检验(一)  

|   ├──第05节 常用假设检验(二)  

|   ├──第06节 线性回归  

|   ├──第07节 AQI分析与预测(一)  

|   ├──第08节 时间序列(一)  

|   ├──第09节 时间序列(二)  

|   ├──第10节 啤酒销量时序分析  

|   ├──第11节 AQI分析与预测(二)  

|   ├──第12节 逻辑回归  

|   ├──第13节 KNN  

|   ├──第14节 朴素贝叶斯  

|   ├──第15节 决策树  

|   ├──第16节 分类模型评估  

|   ├──第17节 Kmeans  

|   ├──第18节 新闻分类(上)  

|   └──第19节 新闻分类(下)  

└──第11章 就业指导  

|   ├──第1节 分析师工作与项目介绍  

|   └──第2节 数据分析师入行指导  


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原文地址:https://soku.wang/qtxmw/55274.html发布于:2022-03-18

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