本套课程由博学谷出品：所有人都能学的数据分析课，官网，由曾津老师和钱兵老师主讲，本套课程将通过理论+实践相结合的方式，让你渐渐成长为一个拥有高薪水平的

数据分析师

本套课程总共12个章节，视频课程+资料文件总计35.58G，本套课程包含所有章节及学习资料包

课程介绍

本课程专注于培养数据分析师的数据处理能力、数据分析能力和数据挖掘能力，课程内容从数据库管理、统计理论方法、数据分析主流软件的应用（包括SQL、Excel、SPSS、 Modeler、R、python等）到数据挖掘算法等，对一整套数据分析流程技术进行系统讲解，学完之后，学习者可以直接达到中级数据分析师的水平

这是一门覆盖各行各业的数据分析师课程，最大的特点在于：完善的课程体系、丰富的课程内容、新型的分析工具、贴近工作场景的案例分析、高效的学习理论以及人性化的可选择学习.

本套课程主要由以下几个方面讲解：

• 1.数据分析师的“钱”景如何
• 2.什么专业的人适合学/转行数据分析
• 3.数据分析需具备的临界知识
• 4.数据分析师的工作职责

课程目录

• 第10章 python入门及基础分析
• 第1节 概述与基本操作
• 1. 课程与开发环境简介
• 2. 帮助文档的获取&基础操作
• 3. 基础操作：整数、小数、复数&列表、字符串、字典
• 4. 自定义函数
• 5.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r
• 6. 本节小结
• 第2节 Numpy
• 1. 从头创建一个数组
• 2. 案例实践——如何实现99乘法表和老虎机
• 3. 数组的操作
• 4. 数组的计算
• 5. 数组的广播
• 6. 比较、掩码和布尔逻辑
• 第3节 Pandas
• 1. 序列和数据库
• 10. 本节小结
• 2. 索引和切片
• 3. 通过索引运算和生成新的列
• 4. 文件的读取和写入
• 5. 缺失值处理
• 6. 数据连接
• 7. 分组和聚合
• 8. 数据透视表
• 9. 字符串的处理
• 第4节 Matplotlib与python作图
• 1. 基础作图——折线图和散点图
• 2. 基础作图——直方图和饼图
• 3. 子图和图例
• 4. 图标设置——标签，表格样式和cmap
• 5. 高级作图
• 6. 本节小结
• 第5节 Sklearn与机器学习基础
• 1. 线性回归
• 10. 支持向量机——核函数
• 11. 支持向量机是如何防止过拟合的
• 12. 如何使用Python实现PCA降维算法
• 13. 如何使用Python实现Kmeans聚类
• 14. 本节小结
• 2. 逻辑回归的原理、模型实现与正则化
• 3. 逻辑回归的评估以及最优迭代次数
• 4. 贝叶斯分类器的实现过程
• 5. 朴素贝叶斯算法案例——手写数字识别
• 6. 数据预处理
• 7. 决策树和随机森林——熵和决策树
• 8. 决策树和随机森林算法对比
• 9. 随机森林的调参
• 课后练习
• 课后练习.txt
• 第11章 课程总结图谱
• 课程总结
• 第1章 数据分析师的职业概览
• 01.数据分析师的“钱景”如何
• 02.什么人适合数据分析
• 03.数据分析师的临界知识
• 04.数据分析师的主要职责
• 第2章 数据分析和数据挖掘的概念和理念
• 第1节 基础概念
• 01. 数据分析及数据挖掘定义
• 02. 数据分析与数据挖掘的层次
• 03. 数据分析及数据挖掘三要素
• 04. 本节小结
• 第2节 探索性数据分析
• 01. 如何描述业务量数据
• 02. 可视化展示的原则
• 03. 本节小结
• 第3节 预测和分类
• 01. 预测和分类的概念模型、流程
• 02. 分类和预测：线性回归
• 03. 逻辑回归
• 04. 决策树算法
• 05. 支持向量机
• 06. 朴素贝叶斯
• 07. 本节小结
• 第4节 分群和降维
• 01. 聚类算法的基本概念
• 02. 层次聚类
• 03. K-means聚类
• 04. 降维模型-PCA
• 05. 本节小结
• 第3章 统计学基础和SPSS软件应用
• 第1节 描述性统计描述
• 01. 统计分析的目的
• 02. 统计分析的关键概念
• 03. 四种测量尺度
• 04. 集中趋势-均值
• 05. 集中趋势-中位数和众数
• 06. 离散趋势-极差和方差
• 07. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势
• 08. 本节小结
• 第2节 假设检验_统计判断
• 01. 统计学本质
• 02. 统计学两大定理
• 03. 统计判断-抽样误差与标准误差
• 04. 统计推断-t分布
• 05. 统计推断-参数估计
• 06. 统计推断-假设检验
• 07. 本节小结
• 第3节 抽样方法
• 01. 统计过程
• 02. 抽样的概念
• 03. 抽样方法与非抽样方法
• 04. 抽样调查与普查的特点
• 05. 非抽样调查
• 06. 非抽样调查的三种类型
• 07. 无回答误差的处理
• 08. 抽样过程
• 09. 抽样单元与抽样框
• 10. 抽样形式
• 11. 概率抽样-简单抽样和系统抽样
• 12. 概率抽样-pps抽样
• 13. 概率抽样-分层抽样
• 14. 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样
• 15. 总结
• 第4节 一般性模型
• 实操题
• 作业数据
• 1. t检验
• 2. t检验-案例实践
• 3. F检验
• 4. F检验-案例实践
• 5. 相关分析
• 6. 相关分析-案例实践
• 7. 线性回归
• 8- 线性回归-案例实践
• 9. 本节小结
• 第4章 数据预处理基础
• 第1节 数据分析前的准备工作
• 1. 统计工作流程
• 2. 统计准备工作
• 3. 数据检查要点
• 4. 开放题的准备
• 5. 本节小结
• 第2节 数据清洗
• 1. 数据清洗的概念和流程
• 2. 字段选择和数据质量报告
• 3. 数据清洗主要工作
• 4. 错误值和异常值处理方法
• 5. 缺失值处理方法
• 6. 异常值和缺少值的处理操作
• 7. 本节小结
• 第3节 数据规范化
• 1. 数据转化
• 2. 数据离散化与数据扩充
• 3. 数据合并与拆分
• 4. 本节小结
• 课后题.txt
• 第5章 mysql教程
• 第1节 sql简介
• 1. sql简介
• 2. 建立数据库
• 3. 建立数据表和约束条件
• 4. 插入和更改
• 5. 本节小结
• 第2节 基本查询语句
• 1. 基本查询语句
• 2. 本节小结
• 第3节 交叉查询和子查询
• 1. 聚合函数和交叉查询：group by
• 2. 子查询（in、not in）&模糊匹配 Like
• 3. 本节小结
• 第4节 练表查询
• 1. 连表查询
• 2. 小结
• 课后练习
• 作业素材
• 射雕和天龙.xlsx
• 神雕侠侣.xlsx
• 题目.txt
• 第6章 Excel分析及可视化
• 第1节 Excel简介
• 1. Excel简介
• 第2节 Excel函数技巧
• 1. 函数的简介
• 2. 查找函数-vlookup和hlookup
• 3. 查找函数-INDEX和MATCH
• 4. 统计函数
• 5. 逻辑函数（上）-if、anda和or
• 6. 逻辑函数（下）
• 7. 日期函数和文本函数
• 8. 本节小结
• 第3节 Excel快速处理技巧
• 1. 宏的技巧
• 2. 数据透视表和选择性黏贴
• 3. 格式调整技巧
• 4. 查找和定位&数据有效性技巧
• 5. 快捷键相关技巧
• 6. 本节小结
• 第4节 Excel可视化技巧
• 1. 如何制作一张图
• 2. 组合图的做法
• 3. 条形图的变体
• 4. 数据起跑地图的做法
• 5. 本节小结
• 课后练习
• 课后练习.docx
• 作业素材
• 第7章 进阶学习
• 第1节 多变量分析方法选择思路
• 1. 无监督分析和有监督分析
• 2. 无监督分析的原则
• 第2节 因子分析
• 1. 因子分析使用场景
• 2. 因子的概念及分析过程
• 3. 因子数的推定
• 4. 因子轴的旋转
• 5. 因子解释及因子得分计算
• 6. 案例实践
• 7. 如何用因子分析做评价
• 第3节 聚类分析
• 1. 聚类分析使用场景
• 2. 聚类分析算法
• 3. 费层次聚类 K-means
• 4. K-means案例实践
• 5. 二阶聚类
• 第4节 对应分析
• 1. 对应分析使用目的及结果解读
• 2. 对应分析案例实践
• 第5节 多维尺度分析
• 1. 概念和使用场景
• 2. 多维尺度分析举例
• 3. 案例1：根据学生评分进行分座位
• 4. 案例2：根据学生考试成绩进行分座位
• 5. 案例3：根据手机的相似度判断竞争力
• 6. 多维尺度的不足及替代方法
• 第6节 时间序列分析
• 1. 时间序列使用场景
• 2. 两种类型的时间序列
• 3. 时间序列模型ARIMA
• 4. 时间序列中的处理办法
• 5. 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测
• 第7节 Logistic
• 1. 使用场景和理论背景
• 2. logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测
• 课后练习
• 进阶统计学方法作业数据.xlsx
• 题目.txt
• 第8章 经典数据挖掘算法
• 第1节 数据挖掘基础及数据分层抽样
• 1. 生活中熟悉的数据挖掘案例
• 2. 数据准备及数据分割方式
• 3. 数据分析与数据挖掘的联系与区别
• 4. Modeler软件介绍
• 5. 如何在Modeler实现数据分层抽样
• 第2节 朴素贝叶斯
• 1.朴素贝叶斯原理
• 2. 朴素贝叶斯算法过程
• 3. 朴素贝叶斯算法举例
• 4. 朴素贝叶斯算法优点及不足
• 5. 案例实践-使用贝叶斯网络建模
• 第3节 决策树
• 1. 决策树使用场景
• 2. 决策树算法（1）——ID3
• 3. 决策树算法（2）——C4.5
• 4. 决策树算法（3）——回归树CART
• 5. 决策树算法（4）——CHAID
• 6. 防止过度拟合的问题
• 7. 使用Modeler如何做决策树
• 第4节 神经网络
• 1. 神经网络的组成
• 2. 计算误差函数，修正出事权重
• 3. 神经网络与其他分析的关系
• 4. 案例实践
• 第5节 支持向量机
• 1. 支持向量机原理介绍
• 2. 线性可分与线性不可分
• 3. 案例实践
• 第6节 集成算法和模型评估
• 1. 集成算法的目的与方式
• 2. Bagging与Bosting的计算原理
• 3. 根据混淆矩阵进行模型评估
• 4. 在Modeler中画出GAIN曲线图和Lift曲线图
• 5. 学习资料拓展
• 课后练习
• 课后练习.txt
• 作业素材
• 第9章 R语言入门及基础分析
• 第1节 R语言基础操作
• 1. 初识R语言
• 10. 离散随机变量分布和连续随机变量分布
• 2. R语言的基本操作
• 3. R语言的数据结构介绍
• 4. 向量和矩阵的基本操作
• 5. 数据框的操作
• 6. 循环控制流——for&while
• 7. 条件选择控制流——if
• 8. 自定义函数
• 9. R语言关于概率分布的函数以及应用介绍
• 第2节 R语言描述性数据分析
• 1. 探索性数据分析——集中趋势和离中趋势
• 2. 探索性数据分析——相关系数及函数介绍
• 3. 探索性数据分析——假设检验
• 第3节 R语言回归算法
• 1. 回归基本算法及相关哈数介绍(上)
• 2. 回归基本算法及相关哈数介绍(下)
• 3. 模型选择
• 4. 回归诊断
• 第4节 R语言分类算法
• 1. 逻辑回归（上）
• 2. 逻辑回归（下）
• 3. 决策树算法
• 4. 决策树的剪枝
• 5. 随机森林
• 第5节 R语言聚类和降维
• 1. 使用R如何实现层次聚类
• 2. 使用R如何实现Kmeans聚类法
• 3. 如何判断聚类的好坏
• 4. 使用R如何实现PCA降维
• 课后练习
• 黄牛明细数据
• 课后练习.txt
• 学习资料包
• PanDownload
• PanData
• script
• default
• lib
• aria2c.exe
• directui license.txt
• duilib license.txt
• libcurl.dll
• lua53.dll
• PanDownload.exe
• 课程配套资料
• 课程练习材料
• 【第10章】课程练习资料
• city.csv
• iris.csv
• 第二课 Numpy.ipynb
• 第三课 pandas.ipynb
• 第四课 matplotlib与画图.ipynb
• 第五课 Sklearn 与机器学习建模.ipynb
• 第一章 概论及基础操作.ipynb
• 【第2模块】课程练习资料
• R代码.txt
• 聚类.csv
• 恋与制作人.csv
• 【第5章】课程练习资料
• source_from.xlsx
• swordsman.xlsx
• 【第6章】课程练习资料
• 地图.gif
• 给你颜色让你好看.xlsx
• 宏.xlsm
• 玩索而有得_3.0.xlsx
• 转身落双鸢.xlsx
• 【第7章】课程练习资料
• MultiDimensional Scaling.xlsx
• 苏北防火林带8种主要树种抗火能力的分析
• 因子分析.sav
• 【第9章】课程练习资料
• age.csv
• body.csv
• iris.csv
• poisson.csv
• Rdonlp2_3042.11.tar.gz
• state.csv
• 第二章 R语言描述性统计分析参考代码.txt
• 第三章 R语言回归分析参考代码.txt
• 第四章 R语言分类算法.txt
• 第五章 R语言聚类和降维.txt
• 第一章 R语言基础操作参考代码.txt
• 黄牛明细数据.csv
• 聚类.csv
• 所有人都能学的数据分析课–总结图谱.xmind
• 数据分析
• 第1章
• 案例1-1.xlsx
• 案例1-10.xlsx
• 案例1-11.xlsx
• 案例1-12.xlsx
• 案例1-13.xlsx
• 案例1-14.xlsx
• 案例1-15.xlsx
• 案例1-16.xlsx
• 案例1-17.xlsx
• 案例1-18.xlsx
• 案例1-19.xlsx
• 案例1-2.xlsx
• 案例1-20.xlsx
• 案例1-21.xlsx
• 案例1-22.xlsx
• 案例1-23.xlsx
• 案例1-24.xlsx
• 案例1-25.xlsx
• 案例1-26.xlsx
• 案例1-27.xlsx
• 案例1-28.xlsx
• 案例1-29.xlsx
• 案例1-3.xlsx
• 案例1-30.xlsx
• 案例1-31.xlsx
• 案例1-32.xlsx
• 案例1-4.xlsx
• 案例1-5.xlsx
• 案例1-6.xlsx
• 案例1-7.xlsx
• 案例1-8.xlsx
• 案例1-9.xlsx
• 第2章
• 案例2-1.xlsx
• 案例2-2.xlsx
• 案例2-3.xlsx
• 案例2-4.xlsx
• 案例2-5.xlsx
• 第3章
• 案例3-1.xlsx
• 案例3-10.xlsx
• 案例3-11.xlsx
• 案例3-12.xlsx
• 案例3-13.xlsx
• 案例3-14.xlsx
• 案例3-15.xlsx
• 案例3-16.xlsx
• 案例3-17.xlsx
• 案例3-18.xlsx
• 案例3-19.xlsx
• 案例3-2.xlsx
• 案例3-3.xlsx
• 案例3-4.xlsx
• 案例3-5.xlsx
• 案例3-6.xlsx
• 案例3-7.xlsx
• 案例3-8.xlsx
• 案例3-9.xlsx
• 销售记录.accdb
• 销售记录.txt
• 第4章
• 案例4-1.xlsx
• 案例4-2.xlsx
• 第5章
• 案例5-1.xlsx
• 案例5-2.xlsx
• 案例5-3.xlsx
• 案例5-4.xlsx
• 案例5-5.xlsx
• 案例5-6.xlsx
• 第6章
• 案例6-1.xlsx
• 案例6-2.xlsx
• 案例6-3.xlsx
• 案例6-4.xlsx
• 案例6-5.xlsx
• 案例6-6.xlsx
• 第7章
• 案例7-1.xlsx
• 案例7-10.xlsx
• 案例7-11.xlsx
• 案例7-12.xlsx
• 案例7-13.xlsx
• 案例7-14.xlsx
• 案例7-3.xlsx
• 案例7-4.xlsx
• 案例7-5.xlsx
• 案例7-6.xlsx
• 案例7-7.xlsx
• 案例7-8.xlsx
• 案例7-9.xlsx
• 第8章
• 案例8-1.xlsx
• 案例8-10.xlsx
• 案例8-11.xlsx
• 案例8-12.xlsx
• 案例8-13.xlsx
• 案例8-14.xlsx
• 案例8-15.xlsx
• 案例8-16.xlsx
• 案例8-17.xlsx
• 案例8-2.xlsx
• 案例8-3.xlsx
• 案例8-4.xlsx
• 案例8-5.xlsx
• 案例8-6.xlsx
• 案例8-7.xlsx
• 案例8-8.xlsx
• 案例8-9.xlsx
• 附录A
• 销售记录.xlsx
• 数据挖掘研究案例
• 电信业务数据挖掘详细报告.ppt
• 基于数据挖掘的股票预测研究
• 利用数据挖掘方法分析客户忠诚度
• 某公司数据挖掘项目汇报—高价值客户维系
• 某运营商数据挖掘项目汇报_新增用户维系.ppt
• 数据挖掘案例研究-增量销售模型
• 数据挖掘案例研究_手机电视经营挖掘
• 移动数据挖掘交流材料@郑来轶
• 中国移动数据挖掘报告–某知名咨询公司.ppt
• 谁说菜鸟不会数据分析-数据
• 第二章
• 2.3
• 第六章
• 6.3
• 第三章
• 3.2
• 3.3
• 第四章
• 4.2
• 4.3
• 第五章
• 5.2
• 5.3
• 10086数据分析 教材
• 10086数据分析
• 13.蒋鹏-直通车数据分析
• 131张超多简洁、漂亮、清爽、实用的图表.ppt
• 1552.菜鸟7步学会数据分析
• 2012-2013中国男女婚恋观调查报告@数据分析精选.pptx
• 20120720派代年会-一号店-董事长-于刚-电子商务有效的供应链管理
• 2014年手游市场数据分析报告
• 3数理统计基本概念.ppt
• ANALYS32.XLL
• ATPVBACS.XLA
• ATPVBAEN.XLA
• b2c商城数据分析指标.doc
• Excel_数据分析工具一览表.doc
• Excel数据地图应用案例.xls
• excel数据分析教程
• EXCEL在数据分析方面的应用.ppt
• EZTESetup.exe
• FUNCRES.XLA
• Google Analytic经典分析
• IBM SPSS Modeler14.1应用程序中文指南
• IBM电信行业分析报告
• Lect1(北大统计与数据分析-统计与数据分析概述)
• NumPy攻略： Python科学计算与数据分析(部分试读)
• Origin数据分析.doc
• PROCDB.XLA
• R入门中文教程
• R入门中文教程V2.0
• Social Media User Study Report-CN-Nielsen
• SPSS_18数据分析基础与实践_第三章数据预处理
• SPSS入门初级教程：问卷分析之编码录入
• “市场研究及数据分析“理念及方法概要介绍.ppt
• 《SAS系统和数据分析》.doc
• 《V刊》第一期（2011微博营销案例盘点）
• 《数据分析精选》月刊-201204
• 《数据分析精选》月刊-201205
• 《数据分析精选》月刊-201207
• 《项目数据分析报告》样本目录（信达永道项目数据分析师事务所）.docx
• 【灯塔公开课】产品经理课程：网站数据分析
• 【电子商务广告数据分析及投放策略】@中简_逻辑思维#中简_逻辑思维##逻辑思维##中简#.ppt
• 【试读】《有趣的统计：75招学会数据分析》
• ■陈堰平：会议开幕及R语言基础
• ■丁鹏：R and WinBugs
• ■关菁菁：RExcel应用 数据挖掘方法现代发展趋势
• ■黄志一：WebR–R在线分析及在大气数据分析中的应用
• ■刘思喆：R在大规模数据整理及自动化报告方面的应用
• 阿里巴巴2011数据分析师笔试题(实习题).docx
• 阿里巴巴数据分析师试题.docx
• 埃森哲 数据分析法 如何将数据转换为战略
• 埃森哲《成就卓越绩效-重视数据分析：深入洞察，提升企业绩效》
• 百度网站分析白皮书
• 不可替代的BI业务抽象和洞察力
• 产品经理如何进行数据分析.docx
• 常用的数据分析方法
• 常用数据分析方法.doc
• 超越Hadoop的大数据技术：用Spark 和Shark进行基于内存的实时大数据分析
• 大数据分析_RDBMS与MapReduce的竞争与共生_覃雄派
• 大数据分析的案例、方法与挑战_黄志洪（DTCC2012）
• 大型网站技术架构：核心原理与案例分析
• 第5章 海量数据分析的利器——初识查找引用函数
• 电子商务数据分析指标体系.docx
• 定性数据分析王静龙
• 豆瓣网产品分析
• 给数据分析师的几点意见.wps
• 广告公司数据分析系统架构
• 国内主流开放平台发展状况与盈利模式分析报告
• 国内做数据挖掘 数据分析的大牛.docx
• 鸿星尔克终端店铺数据分析.ppt
• 呼叫中心数据分析入门
• 灰色关联分析的步骤
• 基于海量数据的数据分析方案设计.doc
• 基于数据挖掘的应用开发套件
• 基于用户行为的数据分析与挖掘
• 计量经济学课件-李子奈.ppt
• 简单的数据分析说课稿.doc
• 交网站案例研究报告-LinkedIn案例研究报告
• 教你使用Excel做数据分析之回归分析方法.doc
• 客户价值分析模型.ppt
• 客户细分模型
• 理解大数据__企业级Hadoop 和流数据分析
• 利用MATLAB进行多元线性回归.ppt
• 利用Python进行数据分析 迷你书
• 卖家必读.doc
• 某公司数据挖掘项目汇报—高价值客户维系
• 品牌和产品定位研究中的数据分析和阐释.ppt
• 企业经营数据分析之营销数据分析培训
• 企业数据仓库在大数据分析时代的角色变迁
• 浅谈对产品数据分析的理解.docx
• 秦巴里人 如何看数据分析.doc
• 趋势动力简报-淘宝十大数据分析-趋势韩小青
• 让数据说话——销售数据分析方法.ppt
• 如何使用统计分析工具做运营-友盟李荟
• 如何写好数据分析报告-理念篇.pptx
• 如何选择数据分析方法.ppt
• 如何优化网站_网站优化的三种数据分析方法
• 如何做好数据库营销.ppt
• 如何做数据分析
• 社交网站的数据挖掘与分析英文版
• 深入浅出数据分析–广告
• 深入浅出数据分析
• 神器-会员数据分析.xlsm
• 实时密集数据分析的架构
• 使用方法.txt
• 市场研究中的数据分析和阐释.ppt
• 释放海量数据的潜能.doc
• 数据分析,商务统计人士必看的10个中文博客.doc
• 数据分析.doc
• 数据分析—PPT讲义.pptx
• 数据分析报告.doc
• 数据分析常用术语
• 数据分析方法培训
• 数据分析和用户研究.ppt
• 数据分析基础
• 数据分析技能提升十大建议0518.ppt
• 数据分析技能提升十大建议PPT版.ppt
• 数据分析交流分享-0831
• 数据分析决定欧洲杯胜负？
• 数据分析科学的过去、现在、未来
• 数据分析那点统计学（1）：T检验
• 数据分析你懂的.ppt
• 数据分析培训_森涛.doc
• 数据分析培训课程.ppt
• 数据分析平台产品介绍
• 数据分析入门(Matlab官网下载)
• 数据分析入门.docx
• 数据分析师系统成长之路——数据挖掘篇.docx
• 数据分析师系统之路——就业篇 (1).docx
• 数据分析师系统之路——就业篇.docx
• 数据分析师系统之路——软件篇 (1).docx
• 数据分析师系统之路——软件篇.docx
• 数据分析师系统之路——心术篇.docx
• 数据分析实习生岗位要求.docx
• 数据分析思维导图.xlsx
• 数据分析图表.doc
• 数据分析学习资料教程
• 数据分析与数据挖掘实战案例
• 数据分析与统计软件10.ppt
• 数据分析与用户研究–百度产品分享.ppt
• 数据分析之转化率的四个模块六个层次
• 数据分析中的10种思维方法.ppt
• 数据挖掘十大算法
• 数据挖掘十大算法_扫描版_6.87M
• 数据挖掘是‘神马’
• 数据挖掘算法：线性回归深度剖析.docx
• 数据挖掘之分类问题
• 数据挖掘之数据库营销.ppt
• 数据挖掘中易犯的10大错误
• 数据挖掘主要解决的四类问题
• 数据挖掘资料
• 数据之魅：基于开源工具的数据分析
• 淘宝SEO珍贵笔记.doc
• 淘宝或电商如何做好数据分析
• 淘宝数据分析-淘宝经营大师.pptx
• 淘宝数据分析的七重修炼.ppt
• 淘宝数据分析那些事
• 淘宝无线电子商务年度报告
• 淘宝香水数据分析-艾尚
• 腾讯+SNS分析.ppt
• 腾讯：从概念到产品-需求分析过程.ppt
• 腾讯大讲堂15-“市场研究及数据分析“理念及方法概要介绍.pptx
• 腾讯网市场数据分析附统计学知识.ppt
• 统计数字会撒谎
• 统计学基础
• 推荐给客服主管 — 客服管理手册完整版.doc
• 网站分析那些事儿_20120221
• 网站分析实务
• 网站分析之营销效果评估-分享版
• 网站数据分析的一些问题2.doc
• 网站数据分析的一些问题3：数据仓库相关的问题.doc
• 网站用户生命周期价值.docx
• 微博案例研究报告-Twitter案例研究报告简版+
• 微博营销的路径分析和案例解析.ppt
• 我爱数据分析网2014.3精选（内部绝密资料）
• 我爱数据分析网2014.3精选（内部资料）.docx
• 销售客服流程图.gif
• 销售数据分析模型.ppt
• 学数据分析做四有新人.ppsx
• 亚马逊（Amazon）称霸电商的秘诀
• 移动互联网用户行为调查研究报告2012
• 移动游戏运营数据分析指标白皮书
• 营销数据分析
• 营销数据分析与研究
• 用户行为轨迹数据分析
• 用户行为数据分析+项目计划书
• 用户需要什么数据？
• 用数据说话——数据分析的基本思想
• 游戏数据分析三部曲.docx
• 游戏运营–游戏数据分析.ppt
• 游戏运营的数据分析.docx
• 运营数据分析及总结.wps
• 怎样成为一名合格的数据分析师
• 张利田：数据分析中数理统计方法的正确使用(PPT_691KB).ppt
• 张文霖 数据分析技能提升十大建议.ppt
• 找茬-数据分析中容易被忽视的问题.pptx
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