10周成为数据分析师，价值7899元

课程介绍：

10周成为数据分析师，价值7899元
。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EXCEL
、SQL、Python 、Pandas
、NumPy、Matplotlib 、PyEcharts等
，数据分析人三大能力综合培养，包括：逻辑思维 ，日积月累有意识的锻炼形成的一套解决问题的逻辑能力
、业务分析
，面对不同场景，应用不同分析模型解决问题、工具和工程能力 ，利用技能更方便高效的解决问题。优秀学员将获得一线互联网大厂内推机会
，同时课程结合大量实战案例详细讲解10大数据分析模型，商业数据分析师训练营 ，课程共21个章节 。

课程目录：

│ 01周-开班典礼-课程整体介绍.mp4
│ 01周-开班典礼-预习课程安排.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数据处理-Jupyter Notebook安装使用和Pandas基础.mp4
│ 03-使用Python进行Excel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思考-互联网营销活动分析的基本模型（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-数据的科学运算-Numpy的常用运算方法.mp4
│ 05-数据的科学运算-Pandas数据类型进阶.mp4
│ 06-不做只懂技术不懂业务的工具人-【项目】bilibili站内CPC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-订单数据的分析思路.mp4
│ 09-使用正则进行数据的复杂筛选-反义代码与限定符 、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
│ 10-数据分析项目实战（二）：用户画像体系-互联网电商平台入驻商数据分析思路.mp4
│ 10-数据分析项目实战（二）：用户画像体系-电商运营的用户画像体系构建.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-电商广告业务简介与传统分析链路数据分析.mp4
│ 12-数据分析项目实战（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Kindle电子书的数字化商业分析-【项目】亚马逊Kindle书籍多渠道商业分析.mp4
│ 14-数据分析实战（四）：亚马逊Kindle电子书的数字化商业分析-商业分析与传统的行业研究.mp4
│ 15-初识MySQL数据库.mp4
│ 16-常见互联网业务数据分析报告制作与用户分层模型-RFM模型实战.mp4
│ 16-常见互联网业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算.mp4
│ 17-数据库技术进阶之复杂查询-【项目】会员体系消费行为分析.mp4
│ 18-产品关联分析与商品画像体系实战-产品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.mp4
│ 19-数据可视化Pyecharts-【项目】广告效果聚类分析.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-产品定位分析波士顿矩阵.mp4
│ 20产品关联分析与商品画像体系实战-搭建商品画像体系.mp4
│ 21数据分析师面试准备-如何撰写一份有吸引力的简历.mp4
│ 21数据分析师面试准备-面试中的技术问题 、逻辑问题
、业务问题.mp4
│
├─材料
│ ├─10使用正则进行数据的复杂筛选
│ │ 使用正则进行数据的复杂筛选.rar
│ │
│ ├─10数据分析项目实战（二）：用户画像体系
│ │ │ 亚马逊入驻商订单报表.xlsx
│ │ │ 市场占有率.xlsx
│ │ │ 数据分析项目实战（二）：用户画像体系.rar
│ │ │ 第五周：数据分析项目实战（二）：用户画像体系.pdf
│ │ │
│ │ └─数据分析项目实战（二）：用户画像体系
│ │ 亚马逊入驻商订单报表.xlsx
│ │ 市场占有率.xlsx
│ │ 第五周：数据分析项目实战（二）：用户画像体系.pdf
│ │
│ ├─11强化自动化办公
│ │ │ 按日期观察成交量.png
│ │ │ 按时段观察成交量.png
│ │ │ 日PV.png
│ │ │ 日UV.png
│ │ │ 每小时PV.png
│ │ │ 每小时UV.png
│ │ │ 自动化办公.ipynb
│ │ │ 评论词云图.png
│ │ │ 评论词云图2.png
│ │ │
│ │ ├─data
│ │ │ │ .DS_Store
│ │ │ │ 学习目标.txt
│ │ │ │
│ │ │ ├─study
│ │ │ │ │ .DS_Store
│ │ │ │ │ 学习进度.txt
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─学习激励
│ │ │ │ 激励1.txt
│ │ │ │ 激励2.txt
│ │ │ │
│ │ │ └─公司资料
│ │ │ 公司花名册.xlsx
│ │ │
│ │ └─project_data
│ │ │ .DS_Store
│ │ │ data11.csv
│ │ │ data12.csv
│ │ │ data13.csv
│ │ │
│ │ ├─part1_data
│ │ │ data1.csv
│ │ │ data2.csv
│ │ │ data3.csv
│ │ │ data4.csv
│ │ │ data5.csv
│ │ │
│ │ └─part2_data
│ │ data10.csv
│ │ data6.csv
│ │ data7.csv
│ │ data8.csv
│ │ data9.csv
│ │
│ ├─11数据分析项目实战（二）：用户画像体系
│ │ 数据分析项目实战（二）：用户画像体系.rar
│ │
│ ├─12强化自动化办公
│ │ │ 按日期观察成交量.png
│ │ │ 按时段观察成交量.png
│ │ │ 日PV.png
│ │ │ 日UV.png
│ │ │ 每小时PV.png
│ │ │ 每小时UV.png
│ │ │ 自动化办公.ipynb
│ │ │ 评论词云图.png
│ │ │ 评论词云图2.png
│ │ │
│ │ ├─data
│ │ │ │ .DS_Store
│ │ │ │ 学习目标.txt
│ │ │ │
│ │ │ ├─study
│ │ │ │ │ .DS_Store
│ │ │ │ │ 学习进度.txt
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─学习激励
│ │ │ │ 激励1.txt
│ │ │ │ 激励2.txt
│ │ │ │
│ │ │ └─公司资料
│ │ │ 公司花名册.xlsx
│ │ │
│ │ └─project_data
│ │ │ .DS_Store
│ │ │ data11.csv
│ │ │ data12.csv
│ │ │ data13.csv
│ │ │
│ │ ├─part1_data
│ │ │ data1.csv
│ │ │ data2.csv
│ │ │ data3.csv
│ │ │ data4.csv
│ │ │ data5.csv
│ │ │
│ │ └─part2_data
│ │ data10.csv
│ │ data6.csv
│ │ data7.csv
│ │ data8.csv
│ │ data9.csv
│ │
│ ├─12数据分析项目实战（三）：以数据分析为导向的运营体系搭建
│ │ │ 数据分析项目实战（三）：以数据分析为导向的运营体系搭建.rar
│ │ │ 第六周：数据分析项目实战（三）：以数据分析为导向的运营体系搭建.pdf
│ │ │
│ │ └─第六周表格及文件
│ │ rank.exe
│ │ rank.xls
│ │ 仿真型仓储备货分析.xls
│ │ 广告分析误区示例.xlsx
│ │ 日周月销量权重对比.xlsx
│ │ 象限分析法示例.xlsx
│ │ 销售量一般计量法.xlsx
│ │ 销量波动和趋势分析.xlsx
│ │
│ ├─13数据分析模型应用
│ │ │ data.csv
│ │ │ 数据分析与人工智能.ipynb
│ │ │ 第六周.rar
│ │ │ 第六周：数据分析模型.pdf
│ │ │
│ │ └─__MACOSX
│ │ ._data.csv
│ │ ._第六周：数据分析模型.pptx
│ │
│ ├─13数据分析项目实战（三）：以数据分析为导向的运营体系搭建
│ │ 数据分析项目实战（三）：以数据分析为导向的运营体系搭建.rar
│ │ 第六周：数据分析项目实战（三）：以数据分析为导向的运营体系搭建.pdf
│ │
│ ├─14数据分析模型应用
│ │ 第六周.rar
│ │
│ ├─15初识MySQL数据库
│ │ 第七周.rar
│ │
│ ├─16数据分析项目实战（四）：亚马逊Kindle电子书的数据化商业分析
│ │ 叶老师第七周.rar
│ │
│ ├─17数据库技术进阶之复杂查询
│ │ 第八周.rar
│ │
│ ├─18常见互联网业务的数据分析报告的制作及用户分层模型
│ │ │ 叶老师第八周.rar
│ │ │
│ │ └─叶老师第八周
│ │ 2018中国服饰数字化零售研究报告.pdf
│ │ 7d286de1-f787-4ed1-bf6b-f9e0a71b67b5.jpg
│ │ cb427b86-6d8e-43d1-a6e2-7bb5a9e15980.jpg
│ │ cee0f2ee-5ba8-41b5-8629-7456734d3068.jpg
│ │ consumption_data.xls
│ │ data_type.xls
│ │ RFM聚类算法输出结果.xlsx
│ │ 第八周：常见互联网业务的数据分析报告的制作及用户分层模型.pdf
│ │ 餐饮数据RFM聚类分析.txt
│ │
│ ├─19数据可视化PyEcharts
│ │ 第九课.zip
│ │
│ ├─20产品关联分析与商品画像体系实战
│ │ │ 叶老师第九周.rar
│ │ │
│ │ └─叶老师第九周
│ │ GoodsOrder.csv
│ │ 商品画像.xlsx
│ │ 数据预处理（数据转换）代码.txt
│ │ 模型构建及分析代码.txt
│ │ 第九周：产品关联分析与商品画像体系实战.pdf
│ │
│ ├─2数据分析导论
│ │ 第一周：数据分析导论-叶老师.pdf
│ │
│ ├─3使用Python进行Excel数据处理
│ │ │ pandas资料.rar
│ │ │ 使用Python进行Excel数据处理.rar
│ │ │
│ │ └─pandas资料
│ │ └─pandas资料
│ │ Pandas操作Excel.ipynb
│ │ salaries.csv
│ │ 员工薪水探索性分析作业.ipynb
│ │ 数据分析测试题.xlsx
│ │
│ ├─3数据分析导论
│ │ 第一周：数据分析导论-叶老师.pdf
│ │
│ ├─4使用Python进行Excel数据处理
│ │ 使用Python进行Excel数据处理.rar
│ │
│ ├─4如何像数据分析师一样思考
│ │ 仿真型仓储备货分析.xls
│ │ 如何像数据分析师一样思考.rar
│ │ 折线图.xlsx
│ │ 数值分析.xlsx
│ │ 气泡图.xlsx
│ │ 直方图.xlsx
│ │ 第二周：如何像数据分析师一样思考.pdf
│ │ 诊断性分析 关联分析.xlsx
│ │ 长尾分布.xlsx
│ │ 预测性分析（线性回归）.xlsx
│ │
│ ├─5如何像数据分析师一样思考
│ │ 如何像数据分析师一样思考.rar
│ │
│ ├─5数据的科学运算
│ │ │ 数据的科学运算.zip
│ │ │ 第二周技术课代码及数据文件.zip
│ │ │
│ │ └─第二周技术课代码及数据文件
│ │ │ data1.csv
│ │ │ data2.csv
│ │ │ data_excel.xlsx
│ │ │ executive.csv
│ │ │ 共享单车数据.ipynb
│ │ │ 旅游数据清洗.ipynb
│ │ │ 旅游数据清洗作业.ipynb
│ │ │ 第二次 Python科学运算.ipynb
│ │ │
│ │ └─__MACOSX
│ │ ._data1.csv
│ │ ._data2.csv
│ │ ._data_excel.xlsx
│ │ ._executive.csv
│ │
│ ├─6不做只懂技术不懂业务的“工具人”
│ │ 不做只懂技术不懂业务的“工具人 ”.rar
│ │ 第三周：不做只懂技术不懂业务的“工具人
”.pdf
│ │ 长尾分布(1).xlsx
│ │
│ ├─6数据的科学运算
│ │ 数据的科学运算.zip
│ │
│ ├─7不做只懂技术不懂业务的“工具人”
│ │ 不做只懂技术不懂业务的“工具人 ”.rar
│ │
│ ├─7数据可视化
│ │ │ 数据可视化.zip
│ │ │ 第三周代码及数据.zip
│ │ │
│ │ └─第三周代码及数据
│ │ │ Matplotlib基本图形绘制.ipynb
│ │ │ 折线图.xlsx
│ │ │ 折线图的副本.xlsx
│ │ │ 气泡图.xlsx
│ │ │ 特斯拉股票.csv
│ │ │ 用户信息可视化.ipynb
│ │ │ 用户基本信息.csv
│ │ │ 直方图.xlsx
│ │ │ 长尾分布.xlsx
│ │ │
│ │ └─__MACOSX
│ │ ._折线图.xlsx
│ │ ._折线图的副本.xlsx
│ │ ._气泡图.xlsx
│ │ ._特斯拉股票.csv
│ │ ._用户基本信息.csv
│ │ ._直方图.xlsx
│ │ ._长尾分布.xlsx
│ │
│ ├─8数据分析项目实战（一）：电商平台订单报表分析
│ │ │ 2月9日订单汇总.xlsx
│ │ │ b站订单.rar
│ │ │ 数据分析项目实战（一）：电商平台订单报表分析.rar
│ │ │ 第四周：数据分析项目实战（一）：电商平台订单报表分析.pdf
│ │ │
│ │ └─b站订单
│ │ └─b站订单
│ │ bilibili2月8日订单.xlsx
│ │ bilibili2月9日订单.xlsx
│ │
│ ├─8数据可视化
│ │ 数据可视化.zip
│ │
│ ├─9使用正则进行数据的复杂筛选
│ │ │ 使用正则进行数据的复杂筛选.rar
│ │ │
│ │ └─使用正则进行数据的复杂筛选
│ │ 旅游.csv
│ │ 正则表达式.ipynb
│ │ 租房.csv
│ │ 评论.csv
│ │ 评论词云图.png
│ │
│ └─9数据分析项目实战（一）：电商平台订单报表分析
│ 数据分析项目实战（一）：电商平台订单报表分析.rar
│
└─赠送-7周成为数据分析师
├─七周成为数据分析师_课件
│ └─七周成为数据分析师_课件
│ ├─第一周
│ │ 1、第一周：数据分析思维.pdf
│ │
│ ├─第七周
│ │ CDNOW_master.txt
│ │ 第七周：Python.pptx
│ │
│ ├─第三周
│ │ 3 、第三周：Excel.pdf
│ │ DataAnalyst.csv
│ │ 餐饮(天善）.csv
│ │
│ ├─第二周
│ │ 2、第二周
、业务.pdf
│ │
│ ├─第五周
│ │ company_sql.csv
│ │ dataAnalyst_sql.csv
│ │ order_info_utf.csv
│ │ sql.pdf
│ │ user_info_utf.csv
│ │
│ ├─第六周
│ │ 第六周：统计学.pptx
│ │
│ └─第四周
│ powerbi案例资源.zip
│ Thumbs.db
│ 数据可视化.pdf
│ 数据可视化案例.xlsx
│
├─第1周
│ 1.01：为什么需要七周.mp4
│ 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：结构化.mp4
│ 1.05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数据分析的思维技巧：象限法.mp4
│ 1.08数据分析的思维技巧：多维法.mp4
│ 1.09数据分析的思维技巧：假设法.mp4
│ 1.10数据分析的思维技巧：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数据分析的思维技巧：漏斗法.mp4
│ 1.14如何在业务时间锻炼数据分析思维.mp4
│
├─第2周
│ 2.15为什么业务重要.mp4
│ 2.16经典的业务分析指标.mp4
│ 2.17市场营销指标.mp4
│ 2.18产品运营指标.mp4
│ 2.19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市场营销模型.mp4
│ 2.25AARRR模型.mp4
│ 2.26用户行为模型.mp4
│ 2.27电子商务模型.mp4
│ 2.28流量模型.mp4
│ 2.29如何应对各种业务场景.mp4
│ 2.30如何应对各种业务场景（小练习）.mp4
│ 2.31数据化管理业务.mp4
│
├─第3周
│ 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
│ 3.35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
│ 3.43 用EXCEL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.mp4
│ 4.47图表绘制[houtouke.com].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
│ 4.52甘特图（1）.mp4
│ 4.53甘特图（2）.mp4
│ 4.54标靶图.mp4
│ 4.55杜邦分析法.mp4
│ 4.56 Power BI入门.mp4
│ 4.57 Power BI基础功能.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BI进行数据分析（2）.mp4
│ 4.61 Dashboard.mp4
│
├─第5周
│ 5.62 MySQL安装.mp4
│ 5.63数据库.mp4
│ 5.64数据库实操.mp4
│ 5.65 SQL select.mp4
│ 5.66 SQL条件查找.mp4
│ 5.67 SQL group by.mp4
│ 5.68 SQL group by高级.mp4
│ 5.69 SQL函数.mp4
│ 5.70 SQL 子查询.mp4
│ 5.71 SQL join.mp4
│ 5.72 SQL leetcode.mp4
│ 5.73 SQL加载.mp4
│ 5.74 SQL时间.mp4
│ 5.75 SQL练习（1）.mp4
│ 5.76 SQL练习（2）.mp4
│ 5.77 SQL连接power BI.mp4
│
├─第6周
│ 6.78 描述统计学.mp4
│ 6.79分位数.mp4
│ 6.80标准差.mp4
│ 6.81 权重统计.mp4
│ 6.82切比雪夫.mp4
│ 6.83箱线图.mp4
│ 6.84直方图.mp4
│ 6.85概率.mp4
│ 6.86贝叶斯.mp4
│
└─第7周
7.087入门.mp4
7.088数据类型].mp4
7.089变量.mp4
7.090列表.mp4
7.091列表进阶.mp4
7.092 字典.mp4
7.093 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 Python函数.mp4
7.098 高阶函数.mp4
7.099 第三方包.mp4
7.100 numpy.mp4
7.101 Python series.mp4
7.102：dataframe.mp4
7.103 Python dataframe.mp4
7.104 read_csv.mp4
7.105 计算.mp4
7.106 Python groupby.mp4
7.107 Python Pandas关联.mp4
7.108 Python Pandas 多重索引.mp4
7.109 Python Pandas文本函数.mp4
7.110 Python Pandas去重.mp4
7.111 Python Pandas apply.mp4
7.112 Python Pandas聚合apply.mp4
7.113 Python Pandas数据透视.mp4
7.114 Python连接数据库.mp4
7.115 Python连接数据库2.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
7.119 Python练习（2）.mp4
7.120 Python练习（3）.mp4
7.121 Python练习（4）.mp4
7.122 Python练习（5）.mp4
7.123 Python练习（6）.mp4
7.124 Python练习（7）.mp4
7.125 Python练习（8）.mp4
7.126 Python练习（9）.mp4
7.127 Python可视化（1）.mp4
7.128 Python可视化（2）.mp4
7.129 Python可视化（3）.mp4
7.130 Python可视化（4）.mp4
7.131 Python可视化（5）.mp4
7.132 Python可视化（6）.mp4
7.133 Python可视化（7）.mp4
7.134 Python可视化（8）.mp4
7.135 Python seaborn 01.mp4
7.136 Python seaborn 02.mp4
7.137 Python seaborn 03.mp4
7.138 Python seaborn 04.mp4
7.139 Python seaborn 05.mp4
7.140 Python seaborn 06.mp4
7.141 Python superset 01.mp4
7.142 Python superset 02.mp4
7.143 Python superset 03.mp4
7.144 Python superset 04.mp4
7.145 Python superset 05.mp4