秦路-数据分析入门145讲

  • 名称:秦路-数据分析入门145讲
  • 分类:分析计算  
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  • 时间:2019/4/3 21:55:02
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          大数据分析已广泛应用于各个领域,无论是国家政府部门、企事业单位,大数据分析都是进行决策和制作决定的重要环节。能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,对于开展数据分析起着至关重要的作用。能够运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等,都需要掌握一定的设计原则。
秦路-数据分析入门145讲课程目录:
章节1: 如何七周成为数据分析师  课时1:为什么需要七周  课时2:七周应该怎么学章节2: 第一周:数据分析思维  课时3:为什么思维重要  课时4:数据分析的三种核心思维(结构化)  课时5:数据分析的三种核心思维(公式化)  课时6:数据分析的三种核心思维(业务化)  课时7:数据分析的思维技巧(象限法)  课时8:数据分析的思维技巧(多维法)  课时9:数据分析的思维技巧(假设法)  课时10:数据分析的思维技巧(指数法)  课时11:数据分析的思维技巧(二八法)  课时12:数据分析的思维技巧(对比法)  课时13:数据分析的思维技巧(漏斗法)  课时14:如何在业务时间锻炼数据分析思维章节3: 第二周:业务  课时15:为什么业务重要  课时16:经典的业务分析指标  课时17:市场营销指标  课时18:产品运营指标  课时19:用户行为指标  课时20:电子商务指标  课时21:流量指标  课时22:怎么生成指标  课时23:如何建立业务分析框架  课时24:市场营销模型  课时25:AARRR模型  课时26:用户行为模型  课时27:电子商务模型  课时28:流量模型  课时29:如何应对各类业务场景  课时30:如何应对各类业务场景(小练习)  课时31:数据化管理业务章节4: 第三周:Excel  课时32:为什么要学习Excel  课时33:文本清洗函数  课时34:常见的文本清洗函数练习  课时35:关联匹配函数  课时36:逻辑运算函数  课时37:计算统计函数  课时38:时间序列函数  课时39:Excel的常见技巧  课时40:Excel工具(1),课时123:Python 练习(1)  课时124:Python 练习(2)  课时125:Python 练习(3)  课时126:Python 练习(4)  课时127:Python 练习(5)  课时128:Python 练习(6)  课时129:Python 练习(7)  课时130:Python 练习(8)  课时131:Python 练习(9)  课时132:Python 可视化(1)  课时133:Python 可视化(2)  课时134:Python 可视化(3)  课时135:Python 可视化(4)  课时136:Python 可视化(5)  课时137:Python 可视化(6)  课时138:Python 可视化(7)  课时139:Python 可视化(8)  课时140:Python seaborn 01  课时141:Python seaborn 02  课时142:Python seaborn 03  课时143:Python Seaborn 04  课时144:Python Seaborn 05  课时145:Python seaborn 06  课时146:python superset 01  课时147:Python superset 02  课时148:Python superset 03  课时149:Python superset 04  课时150:Python superset 05,章节8: 第七周:Python  课时92:入门  课时93:数据类型  课时94:变量  课时95:列表  课时96:列表进阶  课时97:字典  课时98:集合  课时99:控制流  课时100:Python控制流循环  课时101:Python循环进阶  课时102:Python函数  课时103:高阶函数  课时104:第三方包  课时105:numpy  课时106:Python series  课时107:dataframe  课时108:Python dataframe查找  课时109:read_csv  课时110:计算  课时111:Python groupby  课时112:Python Pandas关联  课时113:Python Pandas 多重索引  课时114:Python Pandas 文本函数  课时115:Python Pandas 去重  课时116:Python Pandas apply  课时117:Python Pandas 聚合 apply  课时118:Python Pandas 数据透视  课时119:Python 连接数据库  课时120:Python连接数据库2  课时121:Python 连接数据库3  课时122:Python 练习 markdown