数据分析7套合集
数据分析合集
├──C1101【网易云课堂-珍妮】电商数据分析实战攻略课：全电商数据体系360°实战案例（78节）
| ├──第01章 电商数据分析师的职业图谱
| | ├──1 什么是商业分析师 .mp457.27M
| | ├──2 商业分析师，解决什么业务问题 .mp427.48M
| | ├──3 成为商业分析师 .mp432.32M
| | ├──4 商业分析师的进阶之路 .mp424.20M
| | └──5 透过岗位理解业务 .mp429.02M
| ├──第02章 电商数据分析师的技法修炼
| | ├──1 数据分析入门指南
| | ├──2 一切分析之基础
| | ├──3 筱说图表：0基础到图表达人
| | ├──4 SQL技能
| | └──5 Python新玩家的上手攻略
| ├──第03章 实战（一）：数据分析师的宏观视野
| | ├──1 格局：如何从外向内看业务的机会和风险？
| | ├──2 框架：业务要如何自我审视？——电商指标体系
| | └──3 目标：业务要如何达成目标？——KPI管理
| ├──第04章 实战（二）：人 · 全链路用户分析
| | ├──1 拉新——从渠道看如何获取用户
| | ├──2 电商用户数据分析的内功与招式
| | └──3 从数据到用户，探究现象背后的原因
| ├──第05章 实战（三）：货 · 商品分析
| | ├──1 玩转商品——从电商的核心要素说起
| | ├──2 品类管理
| | └──3 打造爆品橱窗
| ├──第06章 实战（四）：场 · 数据分析师的双11
| | ├──1 活动分析的三个阶段
| | ├──2 活动分析典型分析框架剖析——以双11“红包”项目为例
| | └──3 大型促销分析项目管理方略
| ├──第07章 实战（五）：不容忽视的品牌要素
| | ├──1 理解业务——什么是品牌管理？
| | ├──2 心智占领——如何支持你业务的品牌定位？
| | └──3 如何建立监测机制，实现价值点管理？
| ├──第08章 复盘：0到1成为数据分析师
| | ├──1.1 你的数据分析知识图谱 .mp4116.53M
| | ├──1.2 你的数据分析实战宝典 .mp418.27M
| | └──1.3 从1到2 .mp419.79M
| ├──第09章 延伸：职场秘籍
| | ├──1 如何给业务方讲一个好故事 .mp486.00M
| | ├──2 知识的游牧民族 .mp425.16M
| | └──3 数据分析师的终身学习规划 .mp419.24M
| └──第10章 直播课
| | ├──01 网易商业分析师面试都在面什么 .mp4525.72M
| | ├──02 从数据比赛入门到商业分析实践 .mp4287.65M
| | ├──03 如何与业务方沟通协作，驱动业务提升工作价值 .mp4352.08M
| | └──04数据如何驱动用户增长：概念简述+关键环节剖析 .mp4310.57M
├──C1102【小灶能力派】21天学会数据分析：赋能青年人的职业成功（29节）
| ├──01 为什么要学习商业数据分析.mp444.15M
| ├──02 数据分析行业的趋势.mp411.66M
| ├──03 学好数据分析后的职业发展.mp410.28M
| ├──04 什么是大数据.mp418.35M
| ├──05 数据分析的流程以及要求.mp435.29M
| ├──06 数据分析如何应用于商业领域.mp49.23M
| ├──07 商业理解能力培养.mp436.10M
| ├──08 流程案例分析.mp45.03M
| ├──09 SWOT战略分析模型.mp441.66M
| ├──10 波特五力战略分析模型.mp435.27M
| ├──11 数据分析能力.mp45.59M
| ├──12 数据收集.mp417.31M
| ├──13 数据清理.mp415.45M
| ├──14 数据分析.mp441.56M
| ├──15 数据报告.mp47.88M
| ├──16 数据分析常用软件Excel,R,Python.mp421.60M
| ├──17 如何利用R做好数据分析.mp434.37M
| ├──18 R语言入门.mp4273.32kb
| ├──19 R语言入门2.mp4616.55kb
| ├──20 R语言入门3.mp4277.37kb
| ├──21 R中如何实现数据分析.mp433.00M
| ├──22 函数frame.mp41019.53kb
| ├──23 函数duplicate.mp4141.98kb
| ├──24 函数hist.mp44.09M
| ├──25 函数plot.mp4291.97kb
| ├──26 函数pie.mp4546.90kb
| ├──27 如何将分类算法和聚类算法在R中实现.mp48.97M
| ├──28 决策树分类算法.mp47.70M
| ├──29 kmeans算法.mp46.55M
| ├──附件1：SWOT案例 .pdf238.45kb
| ├──附件2：沃尔玛案例——SWOT课后测试.pptx320.39kb
| └──附件3：沃尔玛案例——SWOT课后测试（老师答案）.pptx320.45kb
├──C1103【秦路】七周成为数据分析师：数据分析师职业的黄金通道（145节）
| ├──第0周 先导课
| | ├──0.1 为什么需要七周.mp430.08M
| | └──0.2 应该怎么学.mp416.36M
| ├──第1周 数据分析思维
| | ├──1.1 为什么数据分析思维重要.mp43.45M
| | ├──1.10 数据分析的思维技巧（六）：对比法.mp48.20M
| | ├──1.11 数据分析的思维技巧（七）：漏斗法.mp42.01M
| | ├──1.12 如何在业务时间锻炼数据分析思维.mp417.33M
| | ├──1.2 数据分析的三种核心思维（一）：结构化.mp445.06M
| | ├──1.3 数据分析的三种核心思维（二）：公式化.mp433.62M
| | ├──1.4 数据分析的三种核心思维（三）：业务化.mp424.50M
| | ├──1.5 数据分析的思维技巧（一）：象限法.mp47.12M
| | ├──1.6 数据分析的思维技巧（二）：多维法.mp49.49M
| | ├──1.7 数据分析的思维技巧（三）：假设法.mp415.08M
| | ├──1.8 数据分析的思维技巧（四）：指数法.mp437.29M
| | └──1.9 数据分析的思维技巧（五）：二八法.mp45.69M
| ├──第2周 业务知识
| | ├──2.1 为什么业务重要.mp44.40M
| | ├──2.10 市场营销模型.mp47.01M
| | ├──2.11 AARRR模型.mp49.36M
| | ├──2.12 用户行为模型（内容平台）.mp46.56M
| | ├──2.13 电子商务模型.mp43.99M
| | ├──2.14 流量模型.mp45.32M
| | ├──2.15 如何应对各种业务场景（上）.mp45.94M
| | ├──2.16 如何应对各种业务场景（下）.mp447.23M
| | ├──2.17 数据管理.mp42.84M
| | ├──2.2 经典的业务分析指标.mp418.83M
| | ├──2.3 市场营销指标.mp414.17M
| | ├──2.4 产品运营指标.mp426.76M
| | ├──2.5 用户行为指标.mp49.88M
| | ├──2.6 电子商务指标.mp46.20M
| | ├──2.7 流量指标.mp412.20M
| | ├──2.8 怎么生成指标.mp46.40M
| | └──2.9 如何建立业务分析框架.mp41.42M
| ├──第3周 EXCEL
| | ├──3.1 为什么要学习EXCEL.mp412.59M
| | ├──3.10 Excel的常见技巧——数据引用.mp424.55M
| | ├──3.11 用Excel进行数据分析——餐食数据（一）.mp462.64M
| | ├──3.12 用Excel进行数据分析——餐食数据（二）.mp472.24M
| | ├──3.2 文本清洗函数.mp412.70M
| | ├──3.3 常见的文本清理函数.mp491.02M
| | ├──3.4 关联匹配函数.mp453.27M
| | ├──3.5 逻辑运算函数.mp435.99M
| | ├──3.6 计算统计函数.mp453.18M
| | ├──3.7 时间序列函数.mp412.50M
| | ├──3.8 Excel的常见技巧——快捷键.mp481.13M
| | └──3.9 Excel的常见技巧——数据分析.mp420.65M
| ├──第4周 数据可视化
| | ├──4.1 数据可视化之美.mp416.18M
| | ├──4.10 甘特图（二）.mp417.44M
| | ├──4.11 标靶图（也称子弹图）.mp423.74M
| | ├──4.12 杜邦分析法.mp449.43M
| | ├──4.13 Power BI入门.mp429.13M
| | ├──4.14 Power BI基础功能.mp452.92M
| | ├──4.15 Power BI操作技巧.mp436.51M
| | ├──4.16 用BI进行数据分析（一）.mp4103.11M
| | ├──4.17 用BI进行数据分析（二）.mp473.05M
| | ├──4.18 Dashboard.mp427.14M
| | ├──4.2 常见的图表类型与应用.mp415.99M
| | ├──4.3 常见的高级图表.mp417.32M
| | ├──4.4 图表绘制.mp417.64M
| | ├──4.5 Excel绘图技巧.mp421.26M
| | ├──4.6 散点图.mp421.17M
| | ├──4.7 辅助列.mp427.62M
| | ├──4.8 图表组合.mp437.51M
| | └──4.9 甘特图（一）.mp431.12M
| ├──第5周 MySQL
| | ├──5.1 MySQL安装.mp414.61M
| | ├──5.10 SQL join.mp465.72M
| | ├──5.11 SQL leetcode.mp441.87M
| | ├──5.12 SQL加载.mp414.69M
| | ├──5.13 SQL时间.mp412.75M
| | ├──5.14 SQL练习（1）.mp446.85M
| | ├──5.15 SQL练习（2）.mp439.58M
| | ├──5.16 SQL连接Power BI.mp420.74M
| | ├──5.2 数据库.mp426.38M
| | ├──5.3 数据库实操.mp455.04M
| | ├──5.4 SQL select.mp450.00M
| | ├──5.5 SQL条件查找.mp421.49M
| | ├──5.6 SQL group by.mp413.49M
| | ├──5.7 SQL group by高级.mp428.34M
| | ├──5.8 SQL函数.mp425.31M
| | └──5.9 SQL子查询.mp428.68M
| ├──第6周 统计学
| | ├──6.1 描述统计学.mp417.43M
| | ├──6.2 分位数.mp416.05M
| | ├──6.3 标准差.mp438.99M
| | ├──6.4 权重统计.mp451.22M
| | ├──6.5 切比雪夫定理.mp430.29M
| | ├──6.6 箱线图.mp441.85M
| | ├──6.7 直方图.mp454.20M
| | ├──6.8 概率.mp426.62M
| | └──6.9 贝叶斯定理.mp439.12M
| └──第7周 Python
| | ├──7.1 Python入门.mp426.16M
| | ├──7.10 Pvthon循环进阶.mp413.98M
| | ├──7.11 Python函数.mp429.91M
| | ├──7.12 高阶函数.mp416.77M
| | ├──7.13 第三方包.mp414.29M
| | ├──7.14 numpy.mp415.44M
| | ├──7.15 Python series.mp428.01M
| | ├──7.16 dataframe.mp433.91M
| | ├──7.17 Python dataframe.mp447.39M
| | ├──7.18 read_csv.mp438.00M
| | ├──7.19 计算.mp462.31M
| | ├──7.2 数据类型.mp429.20M
| | ├──7.20 Python groupby.mp432.20M
| | ├──7.21 Python Pandas关联.mp467.22M
| | ├──7.22 Python Pandas多重索引.mp433.11M
| | ├──7.23 Python Pandas文本函数.mp415.80M
| | ├──7.24 Python Pandas去重.mp432.15M
| | ├──7.25 Python Pandas apply.mp428.26M
| | ├──7.26 Python Pandas聚合apply.mp439.41M
| | ├──7.27 Python Pandas数据透视.mp445.90M
| | ├──7.28 Python连接数据库1.mp455.41M
| | ├──7.29 Python连接数据库2.mp426.58M
| | ├──7.3 变量.mp412.47M
| | ├──7.30 Python连接数据库3.mp421.63M
| | ├──7.31 Python练习markdown.mp410.15M
| | ├──7.32 Python练习（1）.mp432.74M
| | ├──7.33 Python练习（2）.mp438.23M
| | ├──7.34 Python练习（3）.mp455.52M
| | ├──7.35 Python练习（4）.mp442.20M
| | ├──7.36 Python练习（5）.mp435.82M
| | ├──7.37 Python练习（6）.mp445.24M
| | ├──7.38 Python练习（7）.mp444.01M
| | ├──7.39 Python练习（8）.mp426.83M
| | ├──7.4 列表.mp427.12M
| | ├──7.40 Python练习（9）.mp424.87M
| | ├──7.41 Python可视化（1）.mp415.04M
| | ├──7.42 Python可视化（2）.mp421.92M
| | ├──7.43 Python可视化（3）.mp414.07M
| | ├──7.44 Python可视化（4）.mp430.27M
| | ├──7.45 Python可视化（5）.mp412.99M
| | ├──7.46 Python可视化（6）.mp416.39M
| | ├──7.47 Python可视化（7）.mp434.34M
| | ├──7.48 Python可视化（8）.mp449.82M
| | ├──7.49 Python seaborn 01.mp47.44M
| | ├──7.5 列表进阶.mp411.49M
| | ├──7.50 Python seaborn 02.mp410.27M
| | ├──7.51 Python seaborn 03.mp414.56M
| | ├──7.52 Python seaborn 04.mp415.92M
| | ├──7.53 Python seaborn 05.mp411.87M
| | ├──7.54 Python seaborn 06.mp49.89M
| | ├──7.55 Python superset 01.mp45.59M
| | ├──7.56 Python superset 02.mp441.87M
| | ├──7.57 Python superset 03.mp44.29M
| | ├──7.58 Python superset 04.mp414.72M
| | ├──7.59 Python superset 05.mp470.54M
| | ├──7.6 字典.mp421.92M
| | ├──7.7 集合.mp423.05M
| | ├──7.8 控制流.mp419.28M
| | └──7.9 Python控制流循环.mp425.37M
├──C1104【起点学院-Mani】15天入门互联网数据分析：产品、运营必备的数据意识养成课(18节）
| ├──第0章 开课典礼
| | ├──0.1 开刊词：为什么有这门课以及你将收获什么.mp419.98M
| | └──0.2 开课典礼.mp430.81M
| ├──第1章 数据分析是什么
| | └──1.1 数据分析是什么.mp438.17M
| ├──第2章 数据分析的流程
| | ├──2.1 数据分析的流程.mp4184.36M
| | ├──小测试.jpg320.15kb
| | └──小作业.jpg65.84kb
| ├──第3章 如何做数据分析
| | ├──3.1 数据类型及数据收集和整理方法.mp438.95M
| | ├──3.2 如何构建全面的数据分析体系.mp467.07M
| | ├──3.3 常用的数据分析框架.mp449.68M
| | ├──3.4 常用的数据分析方法.mp449.16M
| | ├──答案1.jpg97.52kb
| | ├──答案2.jpg116.26kb
| | ├──答案3.jpg83.05kb
| | ├──小测试1.jpg76.18kb
| | ├──小测试2.jpg72.29kb
| | ├──小测试3.jpg69.46kb
| | └──小作业.jpg51.12kb
| ├──第4章 如何通过EXCEL快速实现数据分析
| | ├──4.1 Excel 操作方法—数据处理.mp478.32M
| | ├──4.2 Excel 操作方法—数据分析.mp461.23M
| | ├──4.3 Excel 操作方法—展示.mp483.08M
| | ├──答案1.jpg89.45kb
| | ├──答案2.jpg53.94kb
| | ├──小测试1.jpg71.24kb
| | ├──小测试2.jpg44.06kb
| | └──小作业.jpg62.10kb
| ├──第5章 数据驱动运营实例
| | ├──5.1 渠道效果分析.mp432.48M
| | ├──5.2 优惠券分析.mp428.77M
| | ├──5.3 用户留存分析.mp429.18M
| | ├──5.4 商品分析.mp420.59M
| | ├──答案1.jpg119.87kb
| | ├──答案2.jpg80.79kb
| | ├──答案3.jpg48.94kb
| | ├──小测试1.jpg119.54kb
| | ├──小测试2.jpg92.83kb
| | └──小作业.jpg100.15kb
| ├──第6章 数据报告撰写
| | ├──6.1 类型、思路及展现.mp439.67M
| | ├──6.2 数据报告撰写案例.mp484.78M
| | ├──答案1.jpg62.78kb
| | ├──答案2.jpg111.79kb
| | ├──大作业.jpg137.39kb
| | ├──小测试1.jpg89.29kb
| | └──小测试2.jpg62.72kb
| └──第7章 结课典礼
| | └──7.1 结课典礼.mp447.99M
├──C1105【勺子课堂】会员综合指标数据分析（12节）
| ├──1 会员综合指标与概况分析
| | └──1 会员综合指标与概况分析.mp4557.72M
| ├──2 会员忠诚度分析
| | ├──2.1 RFM顾客价值模型.mp41.04G
| | ├──2.2 不同会员类别的营销方案.mp4100.31M
| | ├──2.3 案例星巴克如何玩转会员忠诚度.mp4590.60M
| | └──2.4 唤醒营销.mp4506.93M
| ├──3 会员精准营销
| | ├──3.1 常态营销 - 会员生日营销.mp4328.91M
| | ├──3.2 主题活动营销.mp4109.51M
| | └──3.3 会员关怀.mp461.54M
| └──4 会员指标解读
| | ├──4.1 会员指标解读.mp4137.64M
| | ├──4.2 会员发展质量指标.mp4121.24M
| | ├──4.3 会员活动效果指标.mp4325.69M
| | └──4.4 消费者就餐体验分析.mp495.75M
├──C1106【雨课-小孔明】数据精细化运营高阶之路：数据分析让你的爆单有由来、可复制（11节）
| ├──01 数据分析的重要性.mp4189.94M
| ├──02 为何收集数据，要收集哪些数据.mp4228.29M
| ├──03 如何使用JS和ASASIN.mp4161.10M
| ├──04 使用JS抓取数据以及如何分析.mp4173.28M
| ├──05 全局观分析问题思维.mp4281.43M
| ├──06 竞争者的分析.mp4393.09M
| ├──07 如何分类.mp4227.26M
| ├──08 如何写Title.mp4229.10M
| ├──09 如何写BP&PD.mp4252.70M
| ├──10 如何找Search Term.mp4261.38M
| └──11 给运营者的一些建议.mp4116.94M
└──C1107【零一数据商学院】2020助你从0学成电商数据分析高手（153节）
| ├──第09章：店铺分析
| | ├──9.1 用Power Pivot链接数据库.mp469.92M
| | ├──9.2 用Excel中设计店铺数据分析报表.mp453.65M
| | ├──9.3 Power BI连接数据库.mp416.05M
| | ├──9.4 Power BI建立店铺数据分析的关系模型.mp412.55M
| | ├──9.5 用Power BI设计店铺数据仪表板（访客趋势，渠道来源，来源趋势等）.mp4129.39M
| | ├──9.6 用Power BI计算同环比.mp430.63M
| | ├──9.7 用Power BI使用数据地图对象.mp418.41M
| | └──9.8 用Power BI设计手机报表页面.mp46.20M
| ├──第10章：店铺诊断
| | ├──10.1 杜邦分析法的作用.mp46.81M
| | ├──10.2 用Power Pivot计算增幅.mp451.61M
| | ├──10.3 用Excel搭建杜邦分析模型.mp4141.78M
| | └──10.4 用Power BI搭建杜邦分析模型.mp4131.44M
| ├──第11章：相关性分析
| | ├──11.1 相关性的概念.mp450.49M
| | ├──11.2 用Excel创建相关性矩阵.mp4102.11M
| | ├──11.3 移动相关性的概念.mp411.52M
| | └──11.4 用Excel分析指标间的相关性（与权重相关）.mp4185.22M
| ├──第12章：预测
| | ├──12.1 用Excel计算移动平均.mp422.78M
| | ├──12.2 用Excel用移动平均做预测.mp459.82M
| | ├──12.3 使用Excel的预测工作表预测.mp437.82M
| | ├──12.4 实操：用Excel预测成交量.mp410.77M
| | ├──12.5 实操：用Excel预测双11规模.mp469.70M
| | ├──12.6 用SmartMining构建回归预测模型（综合课，建模及调参）.mp4142.59M
| | └──12.7 用SmartMining构建分类预测模型（综合课，建模及调参）.mp483.37M
| ├──第13章：客户分析
| | ├──13.1 RFM模型原理.mp427.51M
| | ├──13.10 用Power Query分析客户评价词频.mp432.31M
| | ├──13.2 用Power Query计算RFM指标.mp475.47M
| | ├──13.3 用Excel分析客户分组.mp413.60M
| | ├──13.4 用Power Pivot计算RFM指标（链接回表操作）.mp414.64M
| | ├──13.5 通过商品给客户打标.mp438.53M
| | ├──13.6 通过收货地址给客户打标.mp412.62M
| | ├──13.7 用SmartMining构建RFM模型.mp444.25M
| | ├──13.8 用SmartMining对客户进行聚类（建模及调参）.mp440.11M
| | └──13.9 分词原理及API调试.mp465.06M
| ├──第14章：直通车与关键词分析
| | ├──14.1 直通车基本原理.mp4117.27M
| | ├──14.2 用Power Map可视化直通车地域投放数据.mp461.49M
| | ├──14.3 用Power BI构建直通车数据看板.mp435.78M
| | ├──14.4 用Power Query合并文件夹表格.mp459.80M
| | ├──14.5 用Power Query实现关键词词根切割.mp424.29M
| | └──14.6 用Excel构建词根分析模型.mp482.57M
| ├──第15章：基于Power BI的活动效果分析
| | ├──15.1 活动分析的维度.mp410.92M
| | ├──15.2 数据的准备工作.mp426.81M
| | ├──15.3 日销与活动对比.mp418.26M
| | ├──15.4 活动前中后走势分析.mp44.54M
| | ├──15.5 活动目标达成度分析.mp49.26M
| | └──15.6 爆发系数计算.mp428.15M
| ├──第16章：产品分析
| | ├──16.1 建立模型的流程.mp4110.52M
| | ├──16.2 数据的准备工作（导入数据、计算复购率等）.mp461.71M
| | └──16.3 用Excel建立产品分析模型.mp4128.86M
| ├──第17章：购物篮分析
| | ├──17.1 数据的导入与处理.mp415.20M
| | └──17.2 用SmartMining实现购物篮分析 应用Apriori模型，建模及调.mp499.31M
| ├──第18章：库存预测
| | ├──18.1 库存预测的维度.mp423.26M
| | ├──18.2 数据的准备工作.mp48.11M
| | └──18.3 用Power BI搭建补货预测模型.mp4117.45M
| ├──第19章：VBA提效
| | ├──19.1 VBA的作用.mp46.13M
| | ├──19.2 Excel宏录制.mp428.87M
| | ├──19.3 VBA的编程基础.mp4177.18M
| | ├──19.4 VBA的条件语句基础.mp4106.06M
| | ├──19.5 用VBA的条件结构实现报表的联动功能.mp4111.09M
| | ├──19.6 VBA的循环结构基础.mp487.33M
| | └──19.7 用VBA的循环结构实现自动识别关键词词性功能.mp484.50M
| ├──第1章：Excel基础
| | ├──1.1 工作簿与工作表.mp414.53M
| | ├──1.10 数据透视表.mp4125.13M
| | ├──1.11 数据透视图.mp475.03M
| | ├──1.2 表格与区域.mp434.42M
| | ├──1.3 查找和替换.mp411.52M
| | ├──1.4 排序和筛选.mp435.79M
| | ├──1.5 拆分列.mp428.01M
| | ├──1.6 自动填充.mp432.28M
| | ├──1.7 设置数据类型.mp436.93M
| | ├──1.8 冻结窗格.mp417.92M
| | └──1.9 条件格式.mp442.14M
| ├──第20章：数据采集
| | ├──20.1 了解HTML.mp411.27M
| | ├──20.2 写一个简单的HTML文件.mp432.69M
| | ├──20.3 HTML请求原理.mp445.64M
| | ├──20.4 实战解析淘宝HTML.mp4108.44M
| | ├──20.5 使用Power Query采集淘宝PC端搜索下拉框推荐词.mp487.86M
| | ├──20.6 使用Power Query采集淘宝无线端搜索推荐词.mp4103.48M
| | ├──20.7 用VBA采集淘宝无线端搜索推荐词.mp4124.38M
| | └──20.8 用VBA采集直通车数据.mp4140.74M
| ├──第2章：Power Query基础
| | ├──2.1 初识Power Query.mp434.39M
| | ├──2.10 添加自定义列.mp418.49M
| | ├──2.11 M语言函数介绍.mp434.10M
| | ├──2.2 导入数据.mp427.40M
| | ├──2.3 设置数据类型.mp430.92M
| | ├──2.4 排序和筛选.mp415.78M
| | ├──2.5 拆分列.mp47.63M
| | ├──2.6 分组汇总.mp411.58M
| | ├──2.7 合并查询和追加查询.mp417.62M
| | ├──2.8 透视列和逆透视列.mp411.15M
| | └──2.9 文本提取.mp414.16M
| ├──第3章：数据库基础
| | ├──3.1 MySQL介绍.mp439.24M
| | ├──3.2 使用Navicat管理电商数据.mp4118.81M
| | ├──3.3 创建视图.mp443.65M
| | └──3.4 用Excel连接数据库.mp433.20M
| ├──第4章：Power Pivot基础
| | ├──4.1 设置ODBC数据源.mp426.55M
| | ├──4.2 导入MySQL数据.mp443.89M
| | ├──4.3 关系型建模.mp450.75M
| | └──4.4 Power Pivot建模分析.mp469.46M
| ├──第5章：Power BI基础
| | ├──5.1 Power BI简介.mp46.88M
| | ├──5.2 PBI数据库连接与数据获取.mp413.46M
| | ├──5.3 PBI关系建模.mp48.09M
| | ├──5.4.1 PBI数据看板制作.mp426.88M
| | ├──5.4.2 PBI数据看板制作.mp443.71M
| | ├──5.4.3 PBI数据看板制作.mp431.50M
| | ├──5.4.4 PBI数据看板制作.mp437.58M
| | ├──5.4.5 PBI数据看板制作.mp445.52M
| | ├──5.4.6 PBI数据看板制作.mp444.82M
| | └──5.4.7 PBI数据看板制作.mp447.80M
| ├──第6章：数据分析入门篇
| | ├──6.1 用对照思维分析数据.mp450.38M
| | ├──6.10 数据归一化（解决指标量纲不同而导致无法一起绘图的问题）.mp440.71M
| | ├──6.11 信息图的基本元素.mp49.20M
| | ├──6.12 信息图的选用.mp415.73M
| | ├──6.13 用Excel绘制折线图与饼图（趋势分析与占比分析）.mp442.02M
| | ├──6.14 用Excel绘制柱形图和直方图（价格区间分析）.mp434.03M
| | ├──6.15 用Excel绘制雷达图（客服人员表现分析）.mp430.33M
| | ├──6.16 信息报表的设计排版.mp419.15M
| | ├──6.17 SWOT分析框架助你看清态势.mp478.49M
| | ├──6.18 5W2H分析框架助你理清思绪.mp429.60M
| | ├──6.2 用拆分思维分析数据.mp455.02M
| | ├──6.3 用降维思维分析数据.mp425.41M
| | ├──6.4 用增维思维分析数据.mp416.29M
| | ├──6.5 用假说思维突破僵局.mp434.63M
| | ├──6.6 对数据的基本认知与术语.mp420.01M
| | ├──6.7 数据指标体系.mp448.87M
| | ├──6.8 常用的描述性统计指标介绍.mp445.50M
| | └──6.9 用Excel计算描述性统计指标.mp4135.69M
| ├──第7章：市场与规划
| | ├──7.1 市场分析的作用.mp413.92M
| | ├──7.10 用Excel实操实操市场分割.mp440.33M
| | ├──7.11 用阿里（1688）指数分析细分市场.mp410.18M
| | ├──7.12 用新阿里指数分析市场.mp410.93M
| | ├──7.13 判断是否要进入某个市场（综合课）.mp4361.04M
| | ├──7.14 盈亏平衡点、固定成本和变动成本的概念.mp411.12M
| | ├──7.15 确定业绩目标及目标拆解.mp418.97M
| | ├──7.16 用Excel设计盈亏预测模型.mp4100.48M
| | ├──7.17 用Excel拆解业绩目标.mp452.03M
| | ├──7.18 用Excel设计店铺运营数字规划模型.mp4176.18M
| | ├──7.19 选品渠道的特点.mp491.07M
| | ├──7.2 市场分析的思路.mp474.70M
| | ├──7.20 选品建议.mp458.57M
| | ├──7.21 数据参考及产品矩阵.mp417.39M
| | ├──7.22 现金流概念.mp45.84M
| | ├──7.23 用Excel设计现金流表.mp4185.42M
| | ├──7.24-25 资金周转率和周转天数的概念和计算.mp47.24M
| | ├──7.3 市场选择的方法.mp425.11M
| | ├──7.4 判断趋势的指标：同比和环比.mp411.73M
| | ├──7.5 用Excel计算同环比.mp454.26M
| | ├──7.6 判断集中度的指标：饱和度、集中度和占有率.mp435.00M
| | ├──7.7 用Excel计算饱和度、集中度和占有率.mp440.86M
| | ├──7.8 用Excel设计市场分析报告表格.mp446.62M
| | └──7.9 关于市场分割（细分）.mp485.93M
| ├──第8章：订单财务核算
| | ├──8.1 订单相关报表的逻辑关系.mp463.49M
| | ├──8.2 数据的准备工作.mp444.52M
| | └──8.3 用Power Query计算利润.mp475.29M
| └──附件：相关表格（仅供参考）.rar2.70G
资源下载地址和密码（百度云盘）：**** Hidden Message ***** 百度网盘信息回帖可见
本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 太生气了，无法HOLD啦 >_ 不错好资源 可以用 百度网盘信息回帖可见 前排顶，很好！ 学编程 就这儿了 资源TTM多了 可以看 不错 :)好好学习。。。666