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课程目录：
8 r( s" @$ ?4 O# r| ├──第01章 Excel基础 8 [) Y4 M: q- k
| | ├──第1节 excel知识回顾 + J/ Q( f3 |/ W& T
| | ├──第2节 Excel案例分析
* c# V3 L/ ] ]+ {3 ~1 o| | └──Excel.zip 28.97M# f' U5 d- _7 Y* @; Z8 y1 a, b, |- V
| ├──第02章 Python基础
) k# ^# j( L# P! y/ a# u| | ├──第1节 mac下安装anaconda ) ]. y, E2 r Y5 v( a- r
| | ├──第2节 Windows下安装anaconda
8 t* Y+ u7 f" O' g, O4 I! z| | ├──第3节 Python基础入门
1 E( }2 a# l8 Z1 A- j| | ├──第4节 Python进阶 $ N$ y% f0 M9 L" ?
| | └──第5节 Python案例
; g3 d8 d: X, `! U: D& U| ├──第03章 预备课
j+ S" _, i9 h- d| | ├──第1节 Excel常规操作 ; U2 S9 f# B. D' v- V+ R
| | ├──第2节 Excel公式与函数
3 w) S) W4 F6 i$ }| | ├──第3节 Excel数据透视表操作 : a$ g- J" _5 j5 n. J l& v
| | ├──第4节 Excel知识点答疑 ; x w8 [. i" b& q" B5 q2 q) f8 U }
| | ├──第5节 Excel电商案例分析 ( b7 e4 |! }" H2 L% P: [
| | ├──第6节 Excel用户案例分析
4 u0 I) F* [. h# Q| | └──第7节 Excell案例答疑 & q S' T/ W# K* `" R& g" l
| ├──第04章 开学典礼之认知数据分析 1 L, a: l7 \' Y8 K6 b
| | └──第1节 开学典礼之认知数据分析
# z: U$ w" ?; F2 e0 J| ├──第05章 Python
1 w+ s) g( h8 m% B| | ├──第01节 开启Python大门&Python基础语法 % f, F6 k% \$ q( G
| | ├──第02节 Python数据容器 & J& j$ m. {. \6 n8 i9 f
| | ├──第03节 python函数与异常处理 7 t: F+ c4 i+ x5 K- R3 J
| | ├──第04节 python面向对象与模块 + e$ b6 V- @" e8 [; h i/ _% r* K8 c
| | ├──第05节 python文件操作与pdf处理 " U0 H [& U: R4 A
| | ├──第06节 python操作excel , s! J& p. M! m
| | ├──第07节 Python操作word及邮件发送
+ p$ f$ L( G4 D: x! Y, v% f# j| | ├──第08节 Python可视化Matplotlib
' k! c' M& j' x- D: h* `1 k| | ├──第09节 科学计算库NumPy
2 o: D/ B3 k( Z% ^; M: E5 L: D4 S| | ├──第10节 科学计算库Pandas上 ! \) `% F( r; v+ W( i$ Y' X5 d
| | ├──第11节 科学计算库Pandas下
9 K: a: [8 V" z' ]2 k# ?- i| | ├──第12节 Python案例-电影数据分析 1 R' M8 s4 q9 o! |
| | ├──第13节 电商销售数据分析 * Y1 ~! |7 E2 c) q5 f. q
| | ├──第14节 电商平台用户画像分析
0 N3 c* G6 [$ O| | ├──第10节 科学计算库Pandas上.mp4 471.98M
+ V* `, s5 u- _) O0 f| | ├──第11节 科学计算库Pandas下.mp4 398.89M
$ ]- p6 {& ^% D) r2 c| | ├──第12节 Python案例-电影数据分析.mp4 509.50M
; b7 C4 |% q" L4 p: T# q* g' S V| | ├──第14节 电商销售数据分析.mp4 656.09M
6 B# `# \1 I% z3 ^& P+ `| | ├──第1节 开启Python大门&Python基础语法.mp4 266.23M
- t2 ^. [6 ?- x$ d3 I7 _| | ├──第2节 Python数据容器.mp4 264.32M: `( ?) D' G$ m/ }# w( N1 ]
| | ├──第3节 python函数与异常处理.mp4 291.70M- C- {: {; P4 K* q1 S' S
| | ├──第4节 python面向对象与模块.mp4 280.89M
. ^; R# b8 S1 O# m% ]| | ├──第5节 python文件操作与pdf处理.mp4 290.59M
5 C" ?* M5 h+ V8 y- {& w4 E| | ├──第6节 python操作excel.mp4 295.32M5 u3 U0 i/ I% m' M1 S
| | ├──第7节 Python操作word及邮件发送.mp4 310.62M
! j; e( }$ L5 n! X6 [9 || | ├──第8节 Python可视化Matplotlib.mp4 353.57M) I' d, }; q/ F1 R
| | └──第9节 科学计算库NumPy.mp4 520.79M
* L) w# v. l3 k! ^/ o& K| ├──第06章 mysql基础
" b3 m8 L: ~* \3 ?9 y| | ├──第1节 mac下安装MySQL " _& ?0 c3 ^, b% h
| | ├──第2节 Windows 下安装MySQL
4 n4 w9 L, g$ d! G| | ├──第3节 mac与 Windows下安装navicat , c+ i5 e8 x. s/ O7 u
| | ├──第4节 MySQL数据库(一) ! r. [5 N; g1 f0 ]! h9 O' w8 `
| | ├──第5节 MySQL数据库(二)
0 ?# A# i% {7 s, g| | ├──第6节 MySQL数据库(三)
2 ?5 w2 W+ C: o+ R" a| | └──第7节 MySQL案例 : R; I# J9 M# C: r3 c) _7 D
| ├──第07章 数据分析之hive学习
0 D4 E2 V; O/ d- K! r& N9 `| | ├──第1节 先导资料 8 t8 P+ G/ j3 Y, m; ^5 c9 F5 Y
| | ├──第2节 数据分析Hive实验VNC版
4 h: L& z& d8 j# P& a4 \4 T M| | ├──第3节 Hadoop原理与概念
" L6 p- X a; M% Y3 r r" | e| | ├──第4节 HiveSQL核心技能1-常用函数 3 A' h! U/ f2 C1 D3 V) c k
| | ├──第5节 HiveSQL核心技能2-表连接
; @8 Y. |/ Y+ ~) L! L| | ├──第6节 HiveSQL核心技能3-窗口函数
) p; i7 @ Y% X4 S( f9 e| | ├──第7节 HiveSQL常用优化技巧 9 O1 g1 ~" O& J4 o2 y% H
| | ├──第8节 Hive综合案例实战 + Z; X# y' _, d; J
| | └──第9节 完全分布式集群搭建
: q) } M( t1 S/ C| ├──第08章 数据可视化
8 t/ e# z/ G) q| | ├──第1节 Excel常用图形可视化 6 @: W/ Q- N* ~9 k
| | ├──第2节 tableau常用可视化图形讲解
$ M$ F8 R+ Z( O( ^5 Y. z1 v| | ├──第3节 Excel高级可视化讲解
$ |4 e5 `: X# A" Q# z4 F, H| | ├──第4节 tableau高级可视化讲解（上）
! D9 [$ v& |, n; ~% J( ]| | └──第5节 tableau高级图形可视化讲解（下）
2 i# I# L8 M5 U9 L, {| ├──第09章 行业案例分析
7 h5 X. ^; G' R! [( h| | ├──第1节 分析前预备知识 ; e. J6 F, a9 T. \7 g
| | ├──第2节 DAU-举足轻重的地位
* R& s) J0 L# m) F c| | ├──第3节 如何进行用户分层？
/ z. u- j0 `* V( b% F| | ├──第4节 行研如何进行竞对分析？ 1 d: G, c( m$ A- n& G* W
| | ├──第5节 互联网的下半场-TO B 分析
% A+ ^6 H% d1 L3 [ S) J3 M" C| | ├──第6节 如何做好大促的复盘 " i4 t) J; A6 N" ]0 d$ ~0 J3 d
| | ├──第7节 常用异动分析方法 1 Y8 M L1 G, k! L: ]
| | └──第8节 撰写分析报告的关键技巧
6 {2 T. T9 {3 c| ├──第10章 数据方法论 5 E+ G8 T R& Z, P
| | ├──第01节 描述性统计分析
6 x. \+ c8 H* K. V. W. s0 h( ~9 ^| | ├──第02节 推断统计分析—参数估计 ; V# a) O& q- m
| | ├──第03节 推断统计分析——假设检验
, w: ^( U) j9 w| | ├──第04节 常用假设检验（一） ' q( k. C( \. s. w& V! f1 M4 \- Q1 G! r
| | ├──第05节 常用假设检验（二）
3 m j8 ^/ d' S7 i4 R| | ├──第06节 线性回归 ) U4 p) |* V% l9 g9 i
| | ├──第07节 AQI分析与预测（一）
6 x6 W4 P R* N" q2 z| | ├──第08节 时间序列（一）
- ] v. H5 E2 l) }& p( u| | ├──第09节 时间序列（二） - v S5 m# z1 G8 b2 o" {, S
| | ├──第10节 啤酒销量时序分析 ' _: n. G3 |3 X2 J2 E# }" e' X
| | ├──第11节 AQI分析与预测（二）
9 L; I, B4 {" F1 A% T8 b! X- I| | ├──第12节 逻辑回归 6 K- v) v5 S4 F# T* b! K: v
| | ├──第13节 KNN
l5 l7 g: D) B3 n6 g. d1 L+ D% v| | ├──第14节 朴素贝叶斯 + j3 l" |: G' p9 P5 w8 h5 R6 j& d
| | ├──第15节 决策树
1 k9 t! J% U- M! u$ [9 f- E| | ├──第16节 分类模型评估 % n y; e9 I: l1 k, R
| | ├──第17节 Kmeans
$ h, Q- W+ U3 v) F6 R& ]| | ├──第18节 新闻分类（上） * \# I/ _+ G9 m5 t
| | └──第19节 新闻分类（下）
! }7 [/ k& p; Q! b- }; T! f' d u └──第11章 就业指导 8 b) o- k P; w2 l9 u
├──第1节 分析师工作与项目介绍 1 c1 e5 t# t( O2 t
└──第2节 数据分析师入行指导 : W# C H2 a9 v& @$ }& b
4 L& L& t( P% F8 N0 a1 h# O* ?. c资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
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发表于 2022-6-6 05:03:01
