本套课程来自10周成为数据分析师，，赠送七周成为数据分析师。10周帮助学员掌握数据分析师必备技能，结合10大名企项目教学，培养实战能力、逻辑思维、业务分析、工程能力

本套课程文件总计11G，附课程相关资料

课程目录

• 01周-开班典礼-课程整体介绍
• 01周-开班典礼-预习课程安排
• 02-数据分析导论-数据分析工具简介
• 02-数据分析导论-数据分析师的基本概要
• 03-使用Python进行Excel数据处理-Jupyter Notebook安装使用和Pandas基础
• 03-使用Python进行Excel数据处理-【项目】员工薪水探索性分析
• 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）
• 04-如何像数据分析师一样思考-数据可视化的基本原则
• 05-数据的科学运算-Numpy的常用运算方法
• 05-数据的科学运算-Pandas数据类型进阶
• 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
• 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
• 07-数据可视化-Matplotlib基本图形绘制
• 07-数据可视化-【项目】股票数据可视化分析实战
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 11-强化自动化办公-【项目】-基于用户行为的用户价值分析
• 11-强化自动化办公-多层文件夹、多类型文件处理
• 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
• 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
• 13-数据分析模型应用-【实战】用户价值聚类分析
• 13-数据分析模型应用-聚类分析算法
• 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
• 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
• 15-初识MySQL数据库
• 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
• 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
• 17-数据库技术进阶之复杂查询-MySQL的数据筛选与分组运算
• 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
• 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
• 18-产品关联分析与商品画像体系实战-搭建商品画像体系
• 19-数据可视化Pyecharts-【项目】广告效果聚类分析
• 19-数据可视化Pyecharts-教学
• 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
• 20产品关联分析与商品画像体系实战-搭建商品画像体系
• 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
• 21数据分析师面试准备-如何撰写一份有吸引力的简历
• 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
• 10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
• 第五周：数据分析项目实战（二）：用户画像体系
• 市场占有率.xlsx
• 亚马逊入驻商订单报表.xlsx
• 第五周：数据分析项目实战（二）：用户画像体系
• 市场占有率.xlsx
• 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
• 11强化自动化办公
• data
• study
• 公司资料
• .DS_Store
• 学习目标.txt
• project_data
• part1_data
• part2_data
• .DS_Store
• data11.csv
• data12.csv
• data13.csv
• 自动化办公.ipynb
• 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
• 12强化自动化办公
• data
• study
• 公司资料
• .DS_Store
• 学习目标.txt
• project_data
• part1_data
• part2_data
• .DS_Store
• data11.csv
• data12.csv
• data13.csv
• 自动化办公.ipynb
• 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
• 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
• 销量波动和趋势分析.xlsx
• 销售量一般计量法.xlsx
• 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
• 数据分析项目实战（三）：以数据分析为导向的运营体系搭建
• 13数据分析模型应用
• __MACOSX
• ._data.csv
• ._第六周：数据分析模型.pptx
• data.csv
• 第六周
• 第六周：数据分析模型
• 数据分析与人工智能.ipynb
• 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
• 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
• 数据分析项目实战（三）：以数据分析为导向的运营体系搭建
• 14数据分析模型应用
• 第六周
• 15初识MySQL数据库
• 第七周
• 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
• 17数据库技术进阶之复杂查询
• 第八周
• 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
• 2018中国服饰数字化零售研究报告
• consumption_data.xls
• data_type.xls
• RFM聚类算法输出结果.xlsx
• 餐饮数据RFM聚类分析.txt
• 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
• 叶老师第八周
• 19数据可视化PyEcharts
• 第九课
• 20产品关联分析与商品画像体系实战
• 叶老师第九周
• GoodsOrder.csv
• 第九周：产品关联分析与商品画像体系实战
• 模型构建及分析代码.txt
• 商品画像.xlsx
• 数据预处理（数据转换）代码.txt
• 叶老师第九周
• 2数据分析导论
• 第一周：数据分析导论-叶老师
• 3使用Python进行Excel数据处理
• pandas资料
• 使用Python进行Excel数据处理
• 3数据分析导论
• 第一周：数据分析导论-叶老师
• 4如何像数据分析师一样思考
• 长尾分布.xlsx
• 第二周：如何像数据分析师一样思考
• 仿真型仓储备货分析.xls
• 气泡图.xlsx
• 如何像数据分析师一样思考
• 数值分析.xlsx
• 预测性分析（线性回归）.xlsx
• 折线图.xlsx
• 诊断性分析 关联分析.xlsx
• 直方图.xlsx
• 4使用Python进行Excel数据处理
• 使用Python进行Excel数据处理
• 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
• 5数据的科学运算
• 第二周技术课代码及数据文件
• __MACOSX
• data1.csv
• data2.csv
• data_excel.xlsx
• executive.csv
• 第二次 Python科学运算.ipynb
• 共享单车数据.ipynb
• 旅游数据清洗.ipynb
• 旅游数据清洗作业.ipynb
• 第二周技术课代码及数据文件
• 数据的科学运算
• 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”
• 长尾分布(1).xlsx
• 第三周：不做只懂技术不懂业务的“工具人”
• 6数据的科学运算
• 数据的科学运算
• 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”
• 7数据可视化
• 第三周代码及数据
• __MACOSX
• Matplotlib基本图形绘制.ipynb
• 长尾分布.xlsx
• 气泡图.xlsx
• 特斯拉股票.csv
• 用户基本信息.csv
• 用户信息可视化.ipynb
• 折线图.xlsx
• 折线图的副本.xlsx
• 直方图.xlsx
• 第三周代码及数据
• 数据可视化
• 8数据分析项目实战（一）：电商平台订单报表分析
• b站订单
• 2月9日订单汇总.xlsx
• b站订单
• 第四周：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
• 8数据可视化
• 数据可视化
• 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
• 旅游.csv
• 评论.csv
• 正则表达式.ipynb
• 租房.csv
• 使用正则进行数据的复杂筛选
• 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
• 赠送-7周成为数据分析师
• 第1周
• 1.01：为什么需要七周
• 1.02：七周应该怎么学
• 1.03为什么思维重要
• 1.04数据分析中的三种核心思维：结构化
• 1.05数据分析中的三种核心思维：公式化
• 1.06数据分析中的三种核心思维：业务化
• 1.07数据分析的思维技巧：象限法
• 1.08数据分析的思维技巧：多维法
• 1.09数据分析的思维技巧：假设法
• 1.10数据分析的思维技巧：指数法
• 1.11数据分析的思维技巧：二八法
• 1.12数据分析的思维技巧：对比法
• 1.13数据分析的思维技巧：漏斗法
• 1.14如何在业务时间锻炼数据分析思维
• 第2周
• 2.15为什么业务重要
• 2.16经典的业务分析指标
• 2.17市场营销指标
• 2.18产品运营指标
• 2.19用户行为指标
• 2.20电子商务指标
• 2.21流量指标
• 2.22怎么生成指标
• 2.23如何建立业务分析框架
• 2.24市场营销模型
• 2.25AARRR模型
• 2.26用户行为模型
• 2.27电子商务模型
• 2.28流量模型
• 2.29如何应对各种业务场景
• 2.30如何应对各种业务场景（小练习）
• 2.31数据化管理业务
• 第3周
• 3.32为什么要学习EXCEL
• 3.33文本清洗函数
• 3.34常见的文本清洗函数练习
• 3.35关联匹配函数
• 3.36逻辑运算函数
• 3.37计算统计函数
• 3.38时间序列函数
• 3.39EXCEL的常见技巧
• 3.40 EXCEL工具（1）
• 3.41 EXCEL工具（2）
• 3.42 用EXCEL进行数据分析（1）
• 3.43 用EXCEL进行数据分析（2）
• 第4周
• 4.44数据可视化之美
• 4.45常见的图表类型与应用
• 4.46高级图表类型与应用
• 4.47图表绘制[houtouke.com]
• 4.48 EXCEL绘图技巧
• 4.49散点图
• 4.50辅助列
• 4.51符合图表
• 4.52甘特图（1）
• 4.53甘特图（2）
• 4.54标靶图
• 4.55杜邦分析法
• 4.56 Power BI入门
• 4.57 Power BI基础功能
• 4.58 Power BI操作技巧
• 4.59用BI进行数据分析（1）
• 4.60用BI进行数据分析（2）
• 4.61 Dashboard
• 第5周
• 5.62 MySQL安装
• 5.63数据库
• 5.64数据库实操
• 5.65 SQL select
• 5.66 SQL条件查找
• 5.67 SQL group by
• 5.68 SQL group by高级
• 5.69 SQL函数
• 5.70 SQL 子查询
• 5.71 SQL join
• 5.72 SQL leetcode
• 5.73 SQL加载
• 5.74 SQL时间
• 5.75 SQL练习（1）
• 5.76 SQL练习（2）
• 5.77 SQL连接power BI
• 第6周
• 6.78 描述统计学
• 6.79分位数
• 6.80标准差
• 6.81 权重统计
• 6.82切比雪夫
• 6.83箱线图
• 6.84直方图
• 6.85概率
• 6.86贝叶斯
• 第7周
• 7.087入门
• 7.088数据类型]
• 7.089变量
• 7.090列表
• 7.091列表进阶
• 7.092 字典
• 7.093 集合
• 7.094控制流
• 7.095 Python控制流循环
• 7.096 Python循环进阶
• 7.097 Python函数
• 7.098 高阶函数
• 7.099 第三方包
• 7.100 numpy
• 7.101 Python series
• 7.102：dataframe
• 7.103 Python dataframe
• 7.104 read_csv
• 7.105 计算
• 7.106 Python groupby
• 7.107 Python Pandas关联
• 7.108 Python Pandas 多重索引
• 7.109 Python Pandas文本函数
• 7.110 Python Pandas去重
• 7.111 Python Pandas apply
• 7.112 Python Pandas聚合apply
• 7.113 Python Pandas数据透视
• 7.114 Python连接数据库
• 7.115 Python连接数据库2
• 7.116 Python连接数据库3
• 7.117 Python练习markdown
• 7.118 Python练习（1）
• 7.119 Python练习（2）
• 7.120 Python练习（3）
• 7.121 Python练习（4）
• 7.122 Python练习（5）
• 7.123 Python练习（6）
• 7.124 Python练习（7）
• 7.125 Python练习（8）
• 7.126 Python练习（9）
• 7.127 Python可视化（1）
• 7.128 Python可视化（2）
• 7.129 Python可视化（3）
• 7.130 Python可视化（4）
• 7.131 Python可视化（5）
• 7.132 Python可视化（6）
• 7.133 Python可视化（7）
• 7.134 Python可视化（8）
• 7.135 Python seaborn 01
• 7.136 Python seaborn 02
• 7.137 Python seaborn 03
• 7.138 Python seaborn 04
• 7.139 Python seaborn 05
• 7.140 Python seaborn 06
• 7.141 Python superset 01
• 7.142 Python superset 02
• 7.143 Python superset 03
• 7.144 Python superset 04
• 7.145 Python superset 05
• 七周成为数据分析师_课件
• 第二周
• 第六周
• 第七周
• 第三周
• 第四周
• 第五周
• 第一周