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天善磨剑之作,七周成为数据分析师 秦路主讲

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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41:Excel工具(2)
  课时42:用Excel进行数据分析(1)
  课时43:用Excel进行数据分析(2)
章节5: 第四周:数据可视化
  课时44:数据可视化之美
  课时45:常见的图表类型与应用
  课时46:高级图表类型与应用
  课时47:图表绘制
  课时48:Excel绘图技巧
  课时49:散点图
  课时50:辅助列
  课时51:复合图表
  课时52:甘特图(1)
  课时53:甘特图(2)
  课时54:标靶图
  课时55:杜邦分析法
  课时56:Power BI入门
  课时57:Power BI基础功能
  课时58:Power BI操作技巧
  课时59:用BI进行数据分析(1)
  课时60:用BI进行数据分析(2)
  课时61:Dashboard
章节6: 第五周:MySQL
  课时62:MySQL安装
  课时63:数据库
  课时64:数据库实操
  课时65:SQL select
  课时66:SQL 条件查找
  课时67:SQL group by
  课时68:SQL group by 高级
  课时69:SQL 函数
  课时70:SQL 子查询
  课时71:SQL join
  课时72:SQL leetcode
  课时73:SQL 加载
  课时74:SQL 时间
  课时75:SQL 练习(1)
  课时76:SQL 练习(2)
  课时77:SQL 连接 power bi
章节7: 第六周:统计学
  课时78:描述统计学
  课时79:分位数
  课时80:标准差
  课时81:权重统计
  课时82:切比雪夫
  课时83:箱线图
  课时84:直方图
  课时85:概率
  课时86:贝叶斯
  课时87:二项分布1
  课时88:二项分布2
  课时89:泊松分布
  课时90:正态分布
  课时91:假设检验
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
  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
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