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数据分析7套合集

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发表于 2023-5-7 08:12:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
081202eps6ispgm6mtyfx6.png
6 c: k. O" K# w7 R数据分析合集! L. v; q3 V% P: p4 [* \5 B. R
├──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)  , n/ S* ~& B: I) p
|   ├──第01章 电商数据分析师的职业图谱  
$ |. u% a: n+ |) O+ q% C|   |   ├──1 什么是商业分析师 .mp4  57.27M
: K/ j. ^" E4 N, \' {7 e|   |   ├──2 商业分析师,解决什么业务问题 .mp4  27.48M# e8 O4 a; Y" _! J6 o3 w3 a) H8 f
|   |   ├──3 成为商业分析师 .mp4  32.32M$ r& w- @* M: h9 e) g5 Z
|   |   ├──4 商业分析师的进阶之路 .mp4  24.20M" g* z9 a! V5 p; B
|   |   └──5 透过岗位理解业务 .mp4  29.02M
" Y+ F& E" _$ o# ~, u$ ?|   ├──第02章 电商数据分析师的技法修炼  
4 x4 O$ r2 y2 e9 \2 O) V7 s5 s- i& b|   |   ├──1 数据分析入门指南  , D) J' N0 c) V% T) Y3 [3 }5 t
|   |   ├──2 一切分析之基础  2 V$ _0 F4 n3 z9 Z+ {% E1 j
|   |   ├──3 筱说图表:0基础到图表达人  
$ E! W4 x# A8 a, p|   |   ├──4 SQL技能  : p* ?, E1 W+ c
|   |   └──5 Python新玩家的上手攻略  
+ I6 P) G. S& o. B|   ├──第03章 实战(一):数据分析师的宏观视野  
' h9 U- \" g( o# E|   |   ├──1 格局:如何从外向内看业务的机会和风险?  ) S; s+ G( |' p. E- _
|   |   ├──2 框架:业务要如何自我审视?——电商指标体系  4 C0 x3 A  ?; x* w, d+ I8 \" [
|   |   └──3 目标:业务要如何达成目标?——KPI管理  3 b) O+ g7 V) M: V
|   ├──第04章 实战(二):人 · 全链路用户分析  7 Y4 Y  m  a" i( o" _! m4 m- Q
|   |   ├──1 拉新——从渠道看如何获取用户  - l. q; Y) n8 p/ v/ v; ~+ b/ Q( P1 w
|   |   ├──2 电商用户数据分析的内功与招式  
, _4 S7 s8 |/ c; _  u0 s2 o& ^|   |   └──3 从数据到用户,探究现象背后的原因  " n7 n( x& B4 I& H; j! I3 p* M; o% `
|   ├──第05章 实战(三):货 · 商品分析  7 R% b# N+ Q/ M) _" F; d
|   |   ├──1 玩转商品——从电商的核心要素说起  
- D7 B, b7 c& B: o/ M! j|   |   ├──2 品类管理  
. N: h' |) s% n; V* E& a|   |   └──3 打造爆品橱窗  & W/ o0 e5 p1 |1 S& E
|   ├──第06章 实战(四):场 · 数据分析师的双11  1 G) c+ S: e/ i' Q+ n5 Q/ J
|   |   ├──1 活动分析的三个阶段  
/ k, m; [2 U* C: v) m- T; \; L$ F|   |   ├──2 活动分析典型分析框架剖析——以双11“红包”项目为例  : C6 J1 b6 r9 q4 t) H7 k( I
|   |   └──3 大型促销分析项目管理方略  * q/ G2 A  r1 C) a8 o, q: D8 _" P
|   ├──第07章 实战(五):不容忽视的品牌要素  4 i6 _3 F3 x: E) I# B) l$ b
|   |   ├──1 理解业务——什么是品牌管理?  7 H1 U! E( z! Q2 \2 K
|   |   ├──2 心智占领——如何支持你业务的品牌定位?  
$ k, \9 ]* Q1 {( g. J|   |   └──3 如何建立监测机制,实现价值点管理?  ( x, l0 r' o1 c( e! \- z* L
|   ├──第08章 复盘:0到1成为数据分析师  3 D" s, n/ I3 P
|   |   ├──1.1 你的数据分析知识图谱 .mp4  116.53M
$ v7 d, [  `- x8 Q0 S|   |   ├──1.2 你的数据分析实战宝典 .mp4  18.27M
' V9 {  ^! F2 G( W. E% A8 f|   |   └──1.3 从1到2 .mp4  19.79M
! V$ Q* P9 g6 \& z1 w|   ├──第09章 延伸:职场秘籍  
3 R+ `2 I% k; R|   |   ├──1 如何给业务方讲一个好故事 .mp4  86.00M
" {& ^( a. y, i- n, q|   |   ├──2 知识的游牧民族 .mp4  25.16M: b! V+ [+ H* {* }/ {0 ~* U. ]6 h/ @( P
|   |   └──3 数据分析师的终身学习规划 .mp4  19.24M+ T/ Z/ I9 m" T) g
|   └──第10章 直播课  3 T: N. P4 M  v' l  E# j0 p
|   |   ├──01 网易商业分析师面试都在面什么 .mp4  525.72M2 E0 Z4 P$ ]4 T% |3 i' ]% B
|   |   ├──02 从数据比赛入门到商业分析实践 .mp4  287.65M6 g, C  R6 f5 g% X/ R6 U
|   |   ├──03 如何与业务方沟通协作,驱动业务提升工作价值 .mp4  352.08M
" O% G- W% C: s2 J2 ]|   |   └──04  数据如何驱动用户增长:概念简述+关键环节剖析 .mp4  310.57M2 h/ j8 s4 Z# T4 G' g. F6 g
├──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)  
7 y' S9 K2 Z$ h) [|   ├──01 为什么要学习商业数据分析.mp4  44.15M1 O* Y' V: l# z
|   ├──02 数据分析行业的趋势.mp4  11.66M& I6 H" g- p8 l# U5 |
|   ├──03 学好数据分析后的职业发展.mp4  10.28M
% t/ {9 E- }2 \+ G; {3 D|   ├──04 什么是大数据.mp4  18.35M/ [9 y+ s8 l. ^. Q% N9 W+ K
|   ├──05 数据分析的流程以及要求.mp4  35.29M& ^$ Q- {& n: J* Q
|   ├──06 数据分析如何应用于商业领域.mp4  9.23M
% W: t7 X6 Q& p: k( C4 T|   ├──07 商业理解能力培养.mp4  36.10M6 k3 x2 A$ G$ G0 ]- N
|   ├──08 流程案例分析.mp4  5.03M
2 p  u+ t1 ?8 G|   ├──09 SWOT战略分析模型.mp4  41.66M
0 p: {9 x. _% f4 r1 ~7 I|   ├──10 波特五力战略分析模型.mp4  35.27M
# p/ U) u0 N1 y9 d, B|   ├──11 数据分析能力.mp4  5.59M
) g3 x8 V% \( o+ c; R1 B1 m% r% N" R|   ├──12 数据收集.mp4  17.31M- V% P6 Y' [/ `
|   ├──13 数据清理.mp4  15.45M
. @7 r' Q# K) A9 O1 ^' K|   ├──14 数据分析.mp4  41.56M( a# }5 e7 |# a
|   ├──15 数据报告.mp4  7.88M9 K9 i2 K4 @! k: o1 C
|   ├──16 数据分析常用软件Excel,R,Python.mp4  21.60M- E) a% X9 y6 X. V. A) E
|   ├──17 如何利用R做好数据分析.mp4  34.37M9 Y3 q, J- @. L
|   ├──18 R语言入门.mp4  273.32kb5 u+ M" _8 g+ ~' m
|   ├──19 R语言入门2.mp4  616.55kb
* X/ H$ G! L- ?1 O|   ├──20 R语言入门3.mp4  277.37kb4 @* y+ Q; ~/ B" F1 d) o9 e
|   ├──21 R中如何实现数据分析.mp4  33.00M
5 w( H9 c+ R) B2 R4 ~3 H|   ├──22 函数frame.mp4  1019.53kb8 X/ h& @6 C" K
|   ├──23 函数duplicate.mp4  141.98kb7 S6 }* w1 B/ J+ ^1 N: @0 j( x
|   ├──24 函数hist.mp4  4.09M  U5 y9 B3 l% h$ w
|   ├──25 函数plot.mp4  291.97kb
* q  I- c  X, N6 A& V9 L|   ├──26 函数pie.mp4  546.90kb
8 o6 h. v0 X' W0 x0 }|   ├──27 如何将分类算法和聚类算法在R中实现.mp4  8.97M
. g' x1 U: @( {, s' D4 z|   ├──28 决策树分类算法.mp4  7.70M
  a# J, d4 r+ K" ]1 _9 S# a$ p- M+ e|   ├──29 kmeans算法.mp4  6.55M
' t0 a8 e; h4 Q; x/ k. M$ {: `|   ├──附件1:SWOT案例 .pdf  238.45kb$ K/ k2 K& S1 I; ^
|   ├──附件2:沃尔玛案例——SWOT课后测试.pptx  320.39kb+ ]9 b: t% y  a# p: v4 J; g
|   └──附件3:沃尔玛案例——SWOT课后测试(老师答案).pptx  320.45kb; m' `9 H$ ]% [4 |
├──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)  , n+ V4 h! D& }
|   ├──第0周 先导课  0 l# O7 {) t* G- h
|   |   ├──0.1 为什么需要七周.mp4  30.08M
( Q8 a( x& k8 o* J& N& @# D, l1 x|   |   └──0.2 应该怎么学.mp4  16.36M3 A) s* h) q6 h8 F( Y! S
|   ├──第1周 数据分析思维  % b% ^& }' D8 H- ~+ `! g, s
|   |   ├──1.1 为什么数据分析思维重要.mp4  3.45M1 E3 Y0 l7 A. N' a+ R$ k
|   |   ├──1.10 数据分析的思维技巧(六):对比法.mp4  8.20M6 z" l( X, C3 _# o: U
|   |   ├──1.11 数据分析的思维技巧(七):漏斗法.mp4  2.01M; P; W( l  L6 D% U2 K# a
|   |   ├──1.12 如何在业务时间锻炼数据分析思维.mp4  17.33M' Z7 g& d1 C  H5 S
|   |   ├──1.2 数据分析的三种核心思维(一):结构化.mp4  45.06M8 y) X# s1 o2 R
|   |   ├──1.3 数据分析的三种核心思维(二):公式化.mp4  33.62M
7 t) P2 k. A+ j4 \|   |   ├──1.4 数据分析的三种核心思维(三):业务化.mp4  24.50M
- r( R# ?( y, ?1 |3 i5 j) w|   |   ├──1.5 数据分析的思维技巧(一):象限法.mp4  7.12M4 B# L' Z6 D  _4 _4 E; d- p$ y4 Q7 o
|   |   ├──1.6 数据分析的思维技巧(二):多维法.mp4  9.49M
, z, B) B8 k# ?4 [0 I|   |   ├──1.7 数据分析的思维技巧(三):假设法.mp4  15.08M; r, N; r9 f, }) B9 Z
|   |   ├──1.8 数据分析的思维技巧(四):指数法.mp4  37.29M6 G) @" z. W3 T8 k
|   |   └──1.9 数据分析的思维技巧(五):二八法.mp4  5.69M/ T! n9 |" v( C# p, E
|   ├──第2周 业务知识  % h( O/ m3 c1 c8 J. ^# U
|   |   ├──2.1 为什么业务重要.mp4  4.40M1 p% t6 ^: ]6 d1 I
|   |   ├──2.10 市场营销模型.mp4  7.01M' z* @2 K3 Y$ \
|   |   ├──2.11 AARRR模型.mp4  9.36M/ t1 Z8 U" c1 _2 k( T, e: ^
|   |   ├──2.12 用户行为模型(内容平台).mp4  6.56M7 ^* R2 w3 n4 M4 ]: E4 E4 o" n
|   |   ├──2.13 电子商务模型.mp4  3.99M
! ]; @) [) j( \" ~7 d6 y! I5 e5 Y|   |   ├──2.14 流量模型.mp4  5.32M
; i* O2 p; s7 Y|   |   ├──2.15 如何应对各种业务场景(上).mp4  5.94M
; i7 Y1 Z4 g4 h: k|   |   ├──2.16 如何应对各种业务场景(下).mp4  47.23M5 O1 Y# n2 D' j5 v; M: e! K
|   |   ├──2.17 数据管理.mp4  2.84M6 Z. u, \6 |, y. L; Q9 P
|   |   ├──2.2 经典的业务分析指标.mp4  18.83M
2 i# l$ S7 w: w! W) ^8 ?: f5 _|   |   ├──2.3 市场营销指标.mp4  14.17M
* [& f7 F1 b0 N5 R; y. I% W. H|   |   ├──2.4 产品运营指标.mp4  26.76M( X" M# r- u# H  t* W& P% [$ h
|   |   ├──2.5 用户行为指标.mp4  9.88M
& m9 g* W+ z/ U. O|   |   ├──2.6 电子商务指标.mp4  6.20M
8 [( v/ R$ E# G- i$ Y- \' `|   |   ├──2.7 流量指标.mp4  12.20M
3 _' X, e# o$ J- b1 d|   |   ├──2.8 怎么生成指标.mp4  6.40M
+ b8 ~( d$ b) I, x|   |   └──2.9 如何建立业务分析框架.mp4  1.42M
: i/ d$ K/ Q) a) S|   ├──第3周 EXCEL  
0 c0 f7 \! ~6 \3 F; S: Y% w" ^( q|   |   ├──3.1 为什么要学习EXCEL.mp4  12.59M4 q! B9 Q5 E: p5 J% l/ J8 V
|   |   ├──3.10 Excel的常见技巧——数据引用.mp4  24.55M# H6 U% [) z& ?& M
|   |   ├──3.11 用Excel进行数据分析——餐食数据(一).mp4  62.64M
5 j2 L2 O& `7 w* @& ~& Z. O|   |   ├──3.12 用Excel进行数据分析——餐食数据(二).mp4  72.24M9 E5 M6 r( ?+ l6 S7 M4 O) b
|   |   ├──3.2 文本清洗函数.mp4  12.70M5 @4 \6 {2 y- c. ~
|   |   ├──3.3 常见的文本清理函数.mp4  91.02M
! E! x# i) J: {; [; Y" x6 {|   |   ├──3.4 关联匹配函数.mp4  53.27M/ b  V4 G$ ^* K6 o& s
|   |   ├──3.5 逻辑运算函数.mp4  35.99M1 C) C, x8 y! p! L* ?% p/ H
|   |   ├──3.6 计算统计函数.mp4  53.18M
9 Y5 ~  w" y. W. d7 b|   |   ├──3.7 时间序列函数.mp4  12.50M
5 S" q/ x* _2 ~' l3 X7 E3 f|   |   ├──3.8 Excel的常见技巧——快捷键.mp4  81.13M* b- O0 {' Q2 [7 |
|   |   └──3.9 Excel的常见技巧——数据分析.mp4  20.65M3 }$ ^7 S; f1 F6 H5 R: g
|   ├──第4周 数据可视化  * `  K& T, M' F$ e/ [& P5 M
|   |   ├──4.1 数据可视化之美.mp4  16.18M5 g) D1 n& K' m: @% A% \
|   |   ├──4.10 甘特图(二).mp4  17.44M/ ^. v% L2 M  t% t
|   |   ├──4.11 标靶图(也称子弹图).mp4  23.74M
& V8 P7 s8 J( Q% }|   |   ├──4.12 杜邦分析法.mp4  49.43M
9 V9 E( ~3 Z. [8 p* T, ?4 j|   |   ├──4.13 Power BI入门.mp4  29.13M4 M& E6 Q# a, \5 i; T9 r
|   |   ├──4.14 Power BI基础功能.mp4  52.92M2 g* f5 x, w7 V! L4 M! `
|   |   ├──4.15 Power BI操作技巧.mp4  36.51M9 W  b* H  A/ ?- u" b/ b
|   |   ├──4.16 用BI进行数据分析(一).mp4  103.11M
+ v, d8 B/ o: R/ h: p- X$ ~|   |   ├──4.17 用BI进行数据分析(二).mp4  73.05M2 _+ `! z- U6 r( |# `+ C  d; j
|   |   ├──4.18 Dashboard.mp4  27.14M. e0 ]/ f5 f& N% A5 i" @
|   |   ├──4.2 常见的图表类型与应用.mp4  15.99M
) w; e! N' I" w2 S% S|   |   ├──4.3 常见的高级图表.mp4  17.32M
% L! B. ~6 P3 n* g9 S|   |   ├──4.4 图表绘制.mp4  17.64M8 c) s" p4 h; V9 J
|   |   ├──4.5 Excel绘图技巧.mp4  21.26M1 w( b4 V( r6 R  g% p- A( y
|   |   ├──4.6 散点图.mp4  21.17M2 Y2 X2 J8 p0 i  @% `
|   |   ├──4.7 辅助列.mp4  27.62M4 h% \% U- g0 B. D2 m: J" m
|   |   ├──4.8 图表组合.mp4  37.51M
8 ^: X# i- P! ^" e|   |   └──4.9 甘特图(一).mp4  31.12M
' S$ l, N6 Z7 l|   ├──第5周 MySQL  , R' ~! H6 G. R- f% P7 [
|   |   ├──5.1 MySQL安装.mp4  14.61M
  i# b6 ]% i4 v$ l/ n) R( k|   |   ├──5.10 SQL join.mp4  65.72M. b; t2 I9 F: g7 R, h& v
|   |   ├──5.11 SQL leetcode.mp4  41.87M$ h* |5 n+ c. g1 O. X1 \
|   |   ├──5.12 SQL加载.mp4  14.69M
& G7 U; y  A! v3 J0 q|   |   ├──5.13 SQL时间.mp4  12.75M
/ @! L0 C- V; |& E( z* }|   |   ├──5.14 SQL练习(1).mp4  46.85M" c+ i& A4 x# \# i6 R+ ^
|   |   ├──5.15 SQL练习(2).mp4  39.58M3 N" q2 M" b* w3 [
|   |   ├──5.16 SQL连接Power BI.mp4  20.74M
4 _0 g: Z7 j# Z1 j0 T. I|   |   ├──5.2 数据库.mp4  26.38M
1 `$ B& t# \! ]# k4 t, _|   |   ├──5.3 数据库实操.mp4  55.04M
  E- N4 z9 E7 _3 Q$ I. y|   |   ├──5.4 SQL select.mp4  50.00M7 f6 m/ t9 i. _0 b; B$ s0 \! h# y
|   |   ├──5.5 SQL条件查找.mp4  21.49M7 x' o# T0 W2 a
|   |   ├──5.6 SQL group by.mp4  13.49M0 a0 V/ K5 q, G
|   |   ├──5.7 SQL group by高级.mp4  28.34M
: {0 N1 u2 I) {: N- s7 B4 S( H|   |   ├──5.8 SQL函数.mp4  25.31M
0 L$ g6 ]$ V! v3 R5 R|   |   └──5.9 SQL子查询.mp4  28.68M1 j3 r/ V) j0 H  W4 p7 B
|   ├──第6周 统计学  8 _1 \8 N) J; i: `
|   |   ├──6.1 描述统计学.mp4  17.43M
; s9 H) \& e% x: Z. u|   |   ├──6.2 分位数.mp4  16.05M
7 u* }- e: u: Y$ Z|   |   ├──6.3 标准差.mp4  38.99M* a- y( L" b/ }! I2 O
|   |   ├──6.4 权重统计.mp4  51.22M; V  \& G# x( B+ }9 f& N+ i: L4 w
|   |   ├──6.5 切比雪夫定理.mp4  30.29M
2 Y# u( B/ i- L: w; M8 u& h  J" }|   |   ├──6.6 箱线图.mp4  41.85M
; N2 p' F; ?# h1 e; l|   |   ├──6.7 直方图.mp4  54.20M
. s* @9 J# p& t" f9 o! V% T|   |   ├──6.8 概率.mp4  26.62M
+ X2 ]( z7 T9 d& K|   |   └──6.9 贝叶斯定理.mp4  39.12M" ~4 }. a2 w1 W2 H
|   └──第7周 Python  # x' x! }: t* X8 m- v
|   |   ├──7.1 Python入门.mp4  26.16M7 [# t2 D) w  C; B2 `6 V9 W
|   |   ├──7.10 Pvthon循环进阶.mp4  13.98M
# ]% R, {* q( p# ^6 g- l|   |   ├──7.11 Python函数.mp4  29.91M2 K8 t- \" a8 h" ^$ e5 F  Q
|   |   ├──7.12 高阶函数.mp4  16.77M
4 j6 J6 D5 x9 e3 G1 B, T/ B( x" b|   |   ├──7.13 第三方包.mp4  14.29M
* o/ K; _: N) r1 b+ `8 y2 F9 Y* s|   |   ├──7.14 numpy.mp4  15.44M5 L0 ^& f9 c" i& ?, q: y# p
|   |   ├──7.15 Python series.mp4  28.01M
+ n+ \! _0 s5 Z2 J7 u1 R|   |   ├──7.16 dataframe.mp4  33.91M# C- m2 O0 M: d  {! l3 q3 J& H
|   |   ├──7.17 Python dataframe.mp4  47.39M
9 g1 f  d1 g$ M. ~5 o2 e' d6 @|   |   ├──7.18 read_csv.mp4  38.00M6 O; P# s! q& \7 {) N7 R1 D
|   |   ├──7.19 计算.mp4  62.31M- @$ @# ?; q& W. ^
|   |   ├──7.2 数据类型.mp4  29.20M3 \8 y0 p6 D0 b9 K
|   |   ├──7.20 Python groupby.mp4  32.20M
3 H1 `: M7 ^2 K+ v|   |   ├──7.21 Python Pandas关联.mp4  67.22M0 R# d1 h: p9 U! q8 h2 X
|   |   ├──7.22 Python Pandas多重索引.mp4  33.11M( q, i9 {. b# |& x0 P4 O
|   |   ├──7.23 Python Pandas文本函数.mp4  15.80M
$ i5 N  I' @# W* h/ N|   |   ├──7.24 Python Pandas去重.mp4  32.15M' }; q, r. [% H) _# [
|   |   ├──7.25 Python Pandas apply.mp4  28.26M/ I& H$ c/ h6 u5 f- Q
|   |   ├──7.26 Python Pandas聚合apply.mp4  39.41M
7 u0 E7 m6 O6 C. e: m5 t+ H: a|   |   ├──7.27 Python Pandas数据透视.mp4  45.90M
, p" X( w$ Y: b' u|   |   ├──7.28 Python连接数据库1.mp4  55.41M' M' Y0 n' a2 w) a- w. ?
|   |   ├──7.29 Python连接数据库2.mp4  26.58M
4 O0 ]" w* m0 G, W, H, J|   |   ├──7.3 变量.mp4  12.47M- l7 F( o; y3 e3 d. k$ t2 N
|   |   ├──7.30 Python连接数据库3.mp4  21.63M
) y9 H# z. O; Y|   |   ├──7.31 Python练习markdown.mp4  10.15M
0 O) b& C0 q( C2 H* E/ D& l|   |   ├──7.32 Python练习(1).mp4  32.74M
' J5 \: ^0 V6 n% l2 x7 P' Q|   |   ├──7.33 Python练习(2).mp4  38.23M: g% I5 s# P& r0 a; i2 v
|   |   ├──7.34 Python练习(3).mp4  55.52M' X5 u# b: C$ X; k0 l- B9 g. [/ k
|   |   ├──7.35 Python练习(4).mp4  42.20M2 D# ?2 v2 ^" c8 M$ W* a
|   |   ├──7.36 Python练习(5).mp4  35.82M+ ~% k8 c7 Z" u
|   |   ├──7.37 Python练习(6).mp4  45.24M: s6 ^" W1 O5 ~1 |2 C, g
|   |   ├──7.38 Python练习(7).mp4  44.01M( ]' `7 W3 S; \( ]+ |3 ?! C  i
|   |   ├──7.39 Python练习(8).mp4  26.83M! A/ Z2 h$ O6 w: P+ |! d7 p
|   |   ├──7.4 列表.mp4  27.12M
7 L2 Z0 j7 @0 I! n% o- r5 s& f1 M9 B( {|   |   ├──7.40 Python练习(9).mp4  24.87M9 }2 p  E; z" c- j# h& L' S0 F% U
|   |   ├──7.41 Python可视化(1).mp4  15.04M3 Z% s% I4 ~6 @( o$ O; w) d% d; X3 I
|   |   ├──7.42 Python可视化(2).mp4  21.92M
$ ?' T% x5 h# n4 |! I) `' o|   |   ├──7.43 Python可视化(3).mp4  14.07M9 Q. l: B( j( o' ]% i
|   |   ├──7.44 Python可视化(4).mp4  30.27M+ U8 i1 o: r; G0 S; t2 O1 |! _
|   |   ├──7.45 Python可视化(5).mp4  12.99M
  e: B( C' e5 K- `" c|   |   ├──7.46 Python可视化(6).mp4  16.39M
  u! C4 O5 A* ]: F' Z+ z|   |   ├──7.47 Python可视化(7).mp4  34.34M
3 C. S# [! d7 b) I- n; I' L|   |   ├──7.48 Python可视化(8).mp4  49.82M6 |9 k$ y" X" z3 I+ ^
|   |   ├──7.49 Python seaborn 01.mp4  7.44M
. h0 X5 f! d! z. v|   |   ├──7.5 列表进阶.mp4  11.49M
& l* T# G0 y2 ?& m|   |   ├──7.50 Python seaborn 02.mp4  10.27M6 @2 c  `* g, Z
|   |   ├──7.51 Python seaborn 03.mp4  14.56M/ j& M& B! l/ [5 I6 P0 x( |
|   |   ├──7.52 Python seaborn 04.mp4  15.92M
% F) \( z  W% Q! i& ^% I6 k|   |   ├──7.53 Python seaborn 05.mp4  11.87M" [, w/ m- S& `/ O. @2 i
|   |   ├──7.54 Python seaborn 06.mp4  9.89M. T' L! a8 Q- M/ P+ j  C2 T- N
|   |   ├──7.55 Python superset 01.mp4  5.59M3 T. }! j- c( S/ a9 V; i( }
|   |   ├──7.56 Python superset 02.mp4  41.87M
' I  N' O  v- s( g|   |   ├──7.57 Python superset 03.mp4  4.29M  ^/ d& f9 n3 ^" L/ p4 G/ L
|   |   ├──7.58 Python superset 04.mp4  14.72M; G7 w4 L  h0 K; \  ]( D
|   |   ├──7.59 Python superset 05.mp4  70.54M
4 T8 q( Q! A' J0 s& h9 n# R" V|   |   ├──7.6 字典.mp4  21.92M+ r( `) l& E2 ?1 T
|   |   ├──7.7 集合.mp4  23.05M! X' w9 b; L/ y, z! D3 M; V
|   |   ├──7.8 控制流.mp4  19.28M' P5 F1 [3 B8 y/ Y- s
|   |   └──7.9 Python控制流循环.mp4  25.37M* G8 `& J+ K2 \" {
├──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)  
& O; v6 M  ^  @' f$ p|   ├──第0章 开课典礼  & \% q4 g7 K% C5 ^
|   |   ├──0.1 开刊词:为什么有这门课以及你将收获什么.mp4  19.98M  S5 O9 p6 J" H/ F$ n
|   |   └──0.2 开课典礼.mp4  30.81M
- f% B: k9 Z6 _1 c. `# N|   ├──第1章 数据分析是什么  4 c/ C; U4 E2 M! p# G& e" Q
|   |   └──1.1 数据分析是什么.mp4  38.17M
: [1 P; V+ c3 ^% M7 l% z|   ├──第2章 数据分析的流程  ' d9 `9 j* t# c7 s, a( k
|   |   ├──2.1 数据分析的流程.mp4  184.36M
. s5 F, |- E) q* |0 D- W( z|   |   ├──小测试.jpg  320.15kb
+ _' Q& E& \! C|   |   └──小作业.jpg  65.84kb
+ F0 \& J0 l: w|   ├──第3章 如何做数据分析  
) N* F8 m1 @( i|   |   ├──3.1 数据类型及数据收集和整理方法.mp4  38.95M2 n2 Q- E4 ]) X
|   |   ├──3.2 如何构建全面的数据分析体系.mp4  67.07M2 P- q& E" I! n! k4 B
|   |   ├──3.3 常用的数据分析框架.mp4  49.68M) n$ e% I4 p& q/ E2 H$ [3 D
|   |   ├──3.4 常用的数据分析方法.mp4  49.16M
3 o& c+ i- P9 w, a, `|   |   ├──答案1.jpg  97.52kb
! z2 K$ @2 h- C* M! I& H|   |   ├──答案2.jpg  116.26kb
" Z3 L9 p: m  p4 B8 Z|   |   ├──答案3.jpg  83.05kb! A+ _! S7 X1 Q" |: A
|   |   ├──小测试1.jpg  76.18kb
$ f3 ^2 X. q# Y7 G6 i* j" M. g3 m; ~|   |   ├──小测试2.jpg  72.29kb  U( b7 u) _( [
|   |   ├──小测试3.jpg  69.46kb/ W0 ?1 L1 q7 z
|   |   └──小作业.jpg  51.12kb4 y: c' J" ^% ^7 G" |$ T: E
|   ├──第4章 如何通过EXCEL快速实现数据分析  ; f4 q4 B: Z) @5 ]: R7 D
|   |   ├──4.1 Excel 操作方法—数据处理.mp4  78.32M
; }$ J6 P9 _" [% B|   |   ├──4.2 Excel 操作方法—数据分析.mp4  61.23M2 r! u% N+ x/ x3 ~6 k; I2 f2 S
|   |   ├──4.3 Excel 操作方法—展示.mp4  83.08M! q. J; z" X8 m+ L( Z% X
|   |   ├──答案1.jpg  89.45kb4 Y4 z# t, W; F% c* b/ |
|   |   ├──答案2.jpg  53.94kb. X2 f  w, M: _2 _6 u% |" F% W
|   |   ├──小测试1.jpg  71.24kb
9 L. _. y- u7 r. ]* u2 e|   |   ├──小测试2.jpg  44.06kb
0 O% @+ ~% `+ z. i|   |   └──小作业.jpg  62.10kb5 }4 r4 j& V& l' Y
|   ├──第5章 数据驱动运营实例  
) c& u; v  F, }; ~  A8 N8 Z' B- O) j' }|   |   ├──5.1 渠道效果分析.mp4  32.48M3 x' E1 u  M7 e' i0 }0 v: t1 s
|   |   ├──5.2 优惠券分析.mp4  28.77M2 z& S' }1 m2 n/ q8 k+ M
|   |   ├──5.3 用户留存分析.mp4  29.18M
1 [  A( Y. _7 a$ ^2 M. s|   |   ├──5.4 商品分析.mp4  20.59M% w, c( T8 ?* ]/ A' @4 l+ j
|   |   ├──答案1.jpg  119.87kb: t* }# ^' U6 k. S
|   |   ├──答案2.jpg  80.79kb
" {" _' `/ A9 K+ R! ]' e. D|   |   ├──答案3.jpg  48.94kb3 z" U% D! s3 E5 I1 e; W. B
|   |   ├──小测试1.jpg  119.54kb5 r2 i9 d% n, G6 A) O
|   |   ├──小测试2.jpg  92.83kb* }4 s+ A% ^6 X. E+ a, H. P& a
|   |   └──小作业.jpg  100.15kb
! |, h& `9 u+ J: J, L|   ├──第6章 数据报告撰写  
1 U  n9 d8 T' u; V|   |   ├──6.1 类型、思路及展现.mp4  39.67M
. D2 {5 S+ D; P! s4 [|   |   ├──6.2 数据报告撰写案例.mp4  84.78M
; G% {: V; `' p7 b) L3 H) Z|   |   ├──答案1.jpg  62.78kb
0 I# I- h8 C, F$ p$ T|   |   ├──答案2.jpg  111.79kb2 D- B1 D( i" a, D5 [1 |
|   |   ├──大作业.jpg  137.39kb
* N- W, }- X: ~' _& M) B% O|   |   ├──小测试1.jpg  89.29kb# p! _/ B$ g7 Z, O' @
|   |   └──小测试2.jpg  62.72kb
$ [& T- g4 h8 y0 n/ X: E|   └──第7章 结课典礼    Q( {3 j! ?9 p/ x9 {5 L
|   |   └──7.1 结课典礼.mp4  47.99M5 H" K* K4 v2 |+ w! }
├──C1105【勺子课堂】会员综合指标数据分析(12节)    N$ h: y* a% l$ `4 T  a5 M
|   ├──1 会员综合指标与概况分析  
. k9 r2 k' U" V0 P: S" b( q; B; V|   |   └──1 会员综合指标与概况分析.mp4  557.72M
" _  i! k8 u, L1 K' R|   ├──2 会员忠诚度分析    C9 O# A5 o* R) M. ~6 Z' s
|   |   ├──2.1 RFM顾客价值模型.mp4  1.04G! A+ ~' |# {3 o8 R0 x- e
|   |   ├──2.2 不同会员类别的营销方案.mp4  100.31M
0 T- f* H; u, N% j4 [( M|   |   ├──2.3 案例星巴克如何玩转会员忠诚度.mp4  590.60M/ Y+ m/ t& G( o6 ?) E
|   |   └──2.4 唤醒营销.mp4  506.93M$ i7 [( p& z2 `0 O7 u- Z
|   ├──3 会员精准营销  
; H6 F& y8 E3 m" {|   |   ├──3.1 常态营销 - 会员生日营销.mp4  328.91M+ {2 W# O; U: `  M* P8 ?
|   |   ├──3.2 主题活动营销.mp4  109.51M, U9 t! F6 z! ~6 z3 [
|   |   └──3.3 会员关怀.mp4  61.54M
$ b) j: |2 O; A/ Y/ I4 s4 R" J|   └──4 会员指标解读  # e& [9 G7 Q( l' q* g: }
|   |   ├──4.1 会员指标解读.mp4  137.64M
6 r6 w/ e+ `  f% Z|   |   ├──4.2 会员发展质量指标.mp4  121.24M
. X* y! L, t$ ?|   |   ├──4.3 会员活动效果指标.mp4  325.69M; K; U) v3 @( A, g0 R3 y# j
|   |   └──4.4 消费者就餐体验分析.mp4  95.75M3 y5 e! v) `& w
├──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)  
" P# N$ k( x/ {( a) I) M|   ├──01 数据分析的重要性.mp4  189.94M' g; }! N; }- u& h
|   ├──02 为何收集数据,要收集哪些数据.mp4  228.29M  _+ s2 Q1 q: E, r  U
|   ├──03 如何使用JS和ASASIN.mp4  161.10M9 R! K+ H% f6 f  q) }# L
|   ├──04 使用JS抓取数据以及如何分析.mp4  173.28M
" J% [) t5 K5 p  V" ^2 D  G3 K/ v8 x|   ├──05 全局观分析问题思维.mp4  281.43M
) Y+ I- C2 [; P) x- R4 u|   ├──06 竞争者的分析.mp4  393.09M
1 _# ]+ N: b- M|   ├──07 如何分类.mp4  227.26M0 Q  J/ S. D! u
|   ├──08 如何写Title.mp4  229.10M' f1 f% h+ M2 f! m7 I% `+ ?
|   ├──09 如何写BP&PD.mp4  252.70M% v& r$ C8 Q8 ?
|   ├──10 如何找Search Term.mp4  261.38M
' E) ~$ _. G$ L- Q. z) ?, ^* ^% Q|   └──11 给运营者的一些建议.mp4  116.94M' E8 g5 F6 d5 I  d% i( w& v
└──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)  - l3 T! F( k+ S! x$ u. c$ E) m1 [' d: r
|   ├──第09章:店铺分析  4 a  J! g3 F/ ~0 Y7 \/ u8 K
|   |   ├──9.1 用Power Pivot链接数据库.mp4  69.92M! o" k7 n7 q" B6 f5 m/ z
|   |   ├──9.2 用Excel中设计店铺数据分析报表.mp4  53.65M
% v" t; W7 \; X) d0 o/ {|   |   ├──9.3 Power BI连接数据库.mp4  16.05M: Z% w# A  N% P2 V, v3 v! s9 n: F
|   |   ├──9.4 Power BI建立店铺数据分析的关系模型.mp4  12.55M1 C* m1 A# t7 P0 ^4 z$ N4 B3 r
|   |   ├──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).mp4  129.39M. K) u/ }2 Y5 e% N
|   |   ├──9.6 用Power BI计算同环比.mp4  30.63M
4 T& Y6 j5 W- k. o|   |   ├──9.7 用Power BI使用数据地图对象.mp4  18.41M
  ?$ l. {8 T' G  Q1 G- t5 R4 r; S|   |   └──9.8 用Power BI设计手机报表页面.mp4  6.20M$ r9 C; l7 Q1 u9 \6 w- {  H
|   ├──第10章:店铺诊断  
' B2 k+ I6 N- X6 V|   |   ├──10.1 杜邦分析法的作用.mp4  6.81M
- M  c& \) M- j7 X  O: l|   |   ├──10.2 用Power Pivot计算增幅.mp4  51.61M
. a4 r0 S( G/ X  I/ [3 C|   |   ├──10.3 用Excel搭建杜邦分析模型.mp4  141.78M) N  t5 x6 j- R7 z
|   |   └──10.4 用Power BI搭建杜邦分析模型.mp4  131.44M
1 v9 E0 J6 L+ T5 b9 A# t7 r6 ||   ├──第11章:相关性分析  - I/ C  |! t* f" y8 f/ H
|   |   ├──11.1 相关性的概念.mp4  50.49M
! G1 M# U( j* e! Z' p|   |   ├──11.2 用Excel创建相关性矩阵.mp4  102.11M( K8 P  x  Y2 t- `$ H
|   |   ├──11.3 移动相关性的概念.mp4  11.52M
  C! B6 p! f. o8 P' I5 S2 k; j|   |   └──11.4 用Excel分析指标间的相关性(与权重相关).mp4  185.22M
$ _, O. ?) R- c! F0 J|   ├──第12章:预测  
" I# j' m7 _. |4 Z) K|   |   ├──12.1 用Excel计算移动平均.mp4  22.78M
  X0 d) W/ Z, a! S0 r! z/ z|   |   ├──12.2 用Excel用移动平均做预测.mp4  59.82M5 X% m2 y1 P; m1 q/ R3 J# v  F
|   |   ├──12.3 使用Excel的预测工作表预测.mp4  37.82M
/ _2 S5 T7 ?0 P  o|   |   ├──12.4 实操:用Excel预测成交量.mp4  10.77M# b8 \6 u* v! j4 N- h4 [
|   |   ├──12.5 实操:用Excel预测双11规模.mp4  69.70M
, ~4 v+ U3 h/ j3 o3 f- k, g|   |   ├──12.6 用SmartMining构建回归预测模型(综合课,建模及调参).mp4  142.59M
0 b% b0 m9 q6 g2 Q. q! V|   |   └──12.7 用SmartMining构建分类预测模型(综合课,建模及调参).mp4  83.37M
# }  b  Z# l2 m! a! q; ~|   ├──第13章:客户分析  
5 n' X. G, c; Z" A+ s1 p  N|   |   ├──13.1 RFM模型原理.mp4  27.51M- Z6 |( \  e' [1 z% W
|   |   ├──13.10 用Power Query分析客户评价词频.mp4  32.31M
3 s1 J# T( y  |. @9 A5 p|   |   ├──13.2 用Power Query计算RFM指标.mp4  75.47M$ Q- n) r& t1 L! [' R* [0 d6 z
|   |   ├──13.3 用Excel分析客户分组.mp4  13.60M
% b, R. ~3 f2 t% o, z+ c+ U; E|   |   ├──13.4 用Power Pivot计算RFM指标(链接回表操作).mp4  14.64M, k  U  P4 N+ ?7 Q2 X/ [6 K  C
|   |   ├──13.5 通过商品给客户打标.mp4  38.53M
) Q# {: y7 c( {2 D, q|   |   ├──13.6 通过收货地址给客户打标.mp4  12.62M
( H% S6 a3 j* j! U, s% ]+ X0 A8 {|   |   ├──13.7 用SmartMining构建RFM模型.mp4  44.25M. ~2 Y& l4 m  h' O/ i! Q1 D2 S
|   |   ├──13.8 用SmartMining对客户进行聚类(建模及调参).mp4  40.11M, I* I. n0 k! p, R" ?/ X
|   |   └──13.9 分词原理及API调试.mp4  65.06M+ A0 ?: [4 ~7 r& C' C$ r* _
|   ├──第14章:直通车与关键词分析  7 ?4 d! K/ R7 s( w% H: v2 Y$ d
|   |   ├──14.1 直通车基本原理.mp4  117.27M; _7 \2 y3 f8 r8 V7 F6 ?
|   |   ├──14.2 用Power Map可视化直通车地域投放数据.mp4  61.49M- W) ^* q% H. N2 `+ ]
|   |   ├──14.3 用Power BI构建直通车数据看板.mp4  35.78M
# H4 a7 F9 V: ?: ~2 _( J, ?|   |   ├──14.4 用Power Query合并文件夹表格.mp4  59.80M
1 g5 T5 ]3 C/ x- t|   |   ├──14.5 用Power Query实现关键词词根切割.mp4  24.29M
* J+ a. Y! N& ~  \5 q|   |   └──14.6 用Excel构建词根分析模型.mp4  82.57M
. }$ D. O9 g8 {2 ?|   ├──第15章:基于Power BI的活动效果分析  
0 k2 a; u% o% y|   |   ├──15.1 活动分析的维度.mp4  10.92M
/ Q, t  B" o6 L1 R7 I|   |   ├──15.2 数据的准备工作.mp4  26.81M
7 O- D! G1 W# W# t) k|   |   ├──15.3 日销与活动对比.mp4  18.26M
* u; V, e& x. x2 S# ?|   |   ├──15.4 活动前中后走势分析.mp4  4.54M
: v' S3 p& O8 m3 C7 g5 ^|   |   ├──15.5 活动目标达成度分析.mp4  9.26M4 ^9 C8 b/ Y' C$ I1 w8 z5 e
|   |   └──15.6 爆发系数计算.mp4  28.15M8 i% Q' V0 v' j* m; n7 F2 J
|   ├──第16章:产品分析  
* S4 N9 K3 _% v* V|   |   ├──16.1 建立模型的流程.mp4  110.52M4 U& D4 j6 ?5 L; c
|   |   ├──16.2 数据的准备工作(导入数据、计算复购率等).mp4  61.71M* u( Z% h4 Q  c* m) [
|   |   └──16.3 用Excel建立产品分析模型.mp4  128.86M
1 _& q) |: _, w& D. e% q|   ├──第17章:购物篮分析  9 B  x! F/ \4 G
|   |   ├──17.1 数据的导入与处理.mp4  15.20M
; N0 F; [% `4 Y5 H  g|   |   └──17.2 用SmartMining实现购物篮分析 应用Apriori模型,建模及调.mp4  99.31M' i& Y' [) \! p: j8 n* x5 P( i
|   ├──第18章:库存预测  6 D9 n& l1 w4 F& Y0 S% o" J
|   |   ├──18.1 库存预测的维度.mp4  23.26M
6 X# }) Q% ~! v. Y# e|   |   ├──18.2 数据的准备工作.mp4  8.11M
  l# K6 B5 [0 M# j  x1 B0 Y5 D|   |   └──18.3 用Power BI搭建补货预测模型.mp4  117.45M6 a2 Z" g6 X9 n! t* c  `
|   ├──第19章:VBA提效  0 d+ j$ V2 |7 N( U: l6 C
|   |   ├──19.1 VBA的作用.mp4  6.13M
' B) p# a' H' R) p$ D6 @& E|   |   ├──19.2 Excel宏录制.mp4  28.87M
3 ?  K- M: p! D; ?* O0 n|   |   ├──19.3 VBA的编程基础.mp4  177.18M
% V) V5 ?. Q2 a: l7 j|   |   ├──19.4 VBA的条件语句基础.mp4  106.06M
. c8 A. ~8 T  H" f1 A|   |   ├──19.5 用VBA的条件结构实现报表的联动功能.mp4  111.09M
# ?, @8 o% n# e+ B! u|   |   ├──19.6 VBA的循环结构基础.mp4  87.33M7 ^) n1 f8 T+ w0 S5 j- ]
|   |   └──19.7 用VBA的循环结构实现自动识别关键词词性功能.mp4  84.50M6 M$ @8 }5 v5 q/ r9 [
|   ├──第1章:Excel基础  
! i; j  \' ?% w: H8 E( q|   |   ├──1.1 工作簿与工作表.mp4  14.53M/ V, R" I- `# H' B
|   |   ├──1.10 数据透视表.mp4  125.13M
0 |3 }) o& H3 A7 Q3 l$ g|   |   ├──1.11 数据透视图.mp4  75.03M! N- Y4 i0 f$ [" d& V% J( B
|   |   ├──1.2 表格与区域.mp4  34.42M
3 E% S2 V. P2 ~4 _" C& ?5 \|   |   ├──1.3 查找和替换.mp4  11.52M. y! z4 r, U2 S# R) z
|   |   ├──1.4 排序和筛选.mp4  35.79M
3 {5 L3 e- I0 m% t+ N# D7 K' d|   |   ├──1.5 拆分列.mp4  28.01M
4 J, u4 |. G5 J% ~. z: s' Z|   |   ├──1.6 自动填充.mp4  32.28M8 ?6 T: n& A, f( J
|   |   ├──1.7 设置数据类型.mp4  36.93M5 A# v: u* f: E5 R* z1 ^  D
|   |   ├──1.8 冻结窗格.mp4  17.92M
4 I( k( h" X5 y# L$ w|   |   └──1.9 条件格式.mp4  42.14M
6 m6 e5 f) R( w5 }) \|   ├──第20章:数据采集  3 b9 k# R; c! L
|   |   ├──20.1 了解HTML.mp4  11.27M- O( N0 O. C2 J- e0 G5 n
|   |   ├──20.2 写一个简单的HTML文件.mp4  32.69M
; v2 F5 m5 p5 Q6 K" C|   |   ├──20.3 HTML请求原理.mp4  45.64M) I) _; g5 O/ b" @# u
|   |   ├──20.4 实战解析淘宝HTML.mp4  108.44M
3 k  A: U$ D/ w8 a/ ~) v) ]|   |   ├──20.5 使用Power Query采集淘宝PC端搜索下拉框推荐词.mp4  87.86M- K; e/ w9 _* f# V5 M+ L
|   |   ├──20.6 使用Power Query采集淘宝无线端搜索推荐词.mp4  103.48M
9 x, _3 o8 S, l( j9 X* ||   |   ├──20.7 用VBA采集淘宝无线端搜索推荐词.mp4  124.38M
: E& I. Z& ^0 H7 b* W|   |   └──20.8 用VBA采集直通车数据.mp4  140.74M
1 w! f3 t0 X! }|   ├──第2章:Power Query基础  
  o* M9 A( ?# e4 U, T|   |   ├──2.1 初识Power Query.mp4  34.39M- v; u- B4 J% c
|   |   ├──2.10 添加自定义列.mp4  18.49M; `! N. J$ A0 Y8 j& Q8 V- v: M
|   |   ├──2.11 M语言函数介绍.mp4  34.10M
' K& c( B; J( }|   |   ├──2.2 导入数据.mp4  27.40M
; {- R3 I  `8 A4 F: w6 E3 h2 u. R|   |   ├──2.3 设置数据类型.mp4  30.92M* G! P! H! `4 Y
|   |   ├──2.4 排序和筛选.mp4  15.78M; o8 {, E& I) a
|   |   ├──2.5 拆分列.mp4  7.63M
) s5 B' w6 a, P+ B|   |   ├──2.6 分组汇总.mp4  11.58M( V1 a. J0 s! K2 G" N* |
|   |   ├──2.7 合并查询和追加查询.mp4  17.62M
) }/ H5 b, l! F+ a& C+ _" {|   |   ├──2.8 透视列和逆透视列.mp4  11.15M
' m, y. d( w5 u|   |   └──2.9 文本提取.mp4  14.16M, w. a5 W. F- X  z, q7 F
|   ├──第3章:数据库基础  2 s; g' T& t8 M+ h8 a% Q2 g: z/ L
|   |   ├──3.1 MySQL介绍.mp4  39.24M
3 e# m' I: N/ o3 T' w|   |   ├──3.2 使用Navicat管理电商数据.mp4  118.81M
. \! v4 l+ i# U2 a$ J|   |   ├──3.3 创建视图.mp4  43.65M
/ e- k2 \$ f- o: Q9 u5 [|   |   └──3.4 用Excel连接数据库.mp4  33.20M8 |! D0 Z7 F0 u. X( ?+ V; j0 N* t
|   ├──第4章:Power Pivot基础  5 ~# {' V  u( s: l& Z4 p4 k
|   |   ├──4.1 设置ODBC数据源.mp4  26.55M
7 c- D  N2 j( l2 m) E" ^|   |   ├──4.2 导入MySQL数据.mp4  43.89M
" Y7 i8 M1 U# P/ X) ]|   |   ├──4.3 关系型建模.mp4  50.75M  Q* w: P, M6 _4 g# S6 P" ]
|   |   └──4.4 Power Pivot建模分析.mp4  69.46M
0 M: K3 ?$ @9 o2 }' j0 Q|   ├──第5章:Power BI基础  
2 [9 a7 E: c0 g: w8 h& \|   |   ├──5.1 Power BI简介.mp4  6.88M6 x- ?6 y* w) ]6 M/ d" K6 [
|   |   ├──5.2 PBI数据库连接与数据获取.mp4  13.46M# w' D  B& V! E& b7 Y* U. R. I
|   |   ├──5.3 PBI关系建模.mp4  8.09M" ~1 T% S4 y* H% [7 H, [7 \
|   |   ├──5.4.1 PBI数据看板制作.mp4  26.88M
  G# B- Z& Z6 O$ g: Y|   |   ├──5.4.2 PBI数据看板制作.mp4  43.71M
3 Q* O" ~, q3 S, Y* H7 i|   |   ├──5.4.3 PBI数据看板制作.mp4  31.50M
) H# Q4 d; J; }* D' B$ |% z|   |   ├──5.4.4 PBI数据看板制作.mp4  37.58M- o8 b  o! K: j- U" i2 Q1 n
|   |   ├──5.4.5 PBI数据看板制作.mp4  45.52M" O- d9 U7 G- `' Z4 w8 Z, g1 F' k( `' f
|   |   ├──5.4.6 PBI数据看板制作.mp4  44.82M
- s; Q3 C, _* M|   |   └──5.4.7 PBI数据看板制作.mp4  47.80M
: S6 p4 n6 E( }0 c4 W0 U) Q|   ├──第6章:数据分析入门篇  
: i* f) i4 g) x7 p7 w|   |   ├──6.1 用对照思维分析数据.mp4  50.38M- I4 p$ ~: X- k1 V0 X
|   |   ├──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).mp4  40.71M
1 a; Z! V' R+ V, w|   |   ├──6.11 信息图的基本元素.mp4  9.20M8 t* i' h* ]5 ?$ u& A. {- t
|   |   ├──6.12 信息图的选用.mp4  15.73M
" [5 }! x- W* \( k|   |   ├──6.13 用Excel绘制折线图与饼图(趋势分析与占比分析).mp4  42.02M
* M. Q# `; }# @. @3 ||   |   ├──6.14 用Excel绘制柱形图和直方图(价格区间分析).mp4  34.03M
6 g: r: A  c/ y7 X* I# F7 X& s|   |   ├──6.15 用Excel绘制雷达图(客服人员表现分析).mp4  30.33M' h: F: C- G7 ^8 W# _
|   |   ├──6.16 信息报表的设计排版.mp4  19.15M
  \% D# M( I2 y2 P* Y; f|   |   ├──6.17 SWOT分析框架助你看清态势.mp4  78.49M2 H+ f( D5 n) B
|   |   ├──6.18 5W2H分析框架助你理清思绪.mp4  29.60M
- ~5 X" R% d3 Y( F+ G& h9 E|   |   ├──6.2 用拆分思维分析数据.mp4  55.02M
5 j9 P( z0 h5 _# r; i- u& u$ k|   |   ├──6.3 用降维思维分析数据.mp4  25.41M
4 E) {& k" d9 e& b' r; J5 m|   |   ├──6.4 用增维思维分析数据.mp4  16.29M
/ u" j9 h6 y. i7 n# Z- l0 B5 K$ y|   |   ├──6.5 用假说思维突破僵局.mp4  34.63M
2 b1 o$ X0 u# [) a2 L|   |   ├──6.6 对数据的基本认知与术语.mp4  20.01M: r5 ^9 H) v" K
|   |   ├──6.7 数据指标体系.mp4  48.87M) |/ J+ f  H' F9 k0 _9 L% [6 v
|   |   ├──6.8 常用的描述性统计指标介绍.mp4  45.50M* ]) |2 ~4 q1 Z  {$ Q4 H0 O
|   |   └──6.9 用Excel计算描述性统计指标.mp4  135.69M
2 Y: b( I" r: t$ s  ^|   ├──第7章:市场与规划  
' N2 l$ R+ |  |" V1 x|   |   ├──7.1 市场分析的作用.mp4  13.92M. G$ l3 h: {3 a2 b. E; q( I# x
|   |   ├──7.10 用Excel实操实操市场分割.mp4  40.33M
4 h3 j+ g1 h  ?|   |   ├──7.11 用阿里(1688)指数分析细分市场.mp4  10.18M) A# U! |% L5 o! b# y
|   |   ├──7.12 用新阿里指数分析市场.mp4  10.93M9 Z9 l) G- l- R$ G
|   |   ├──7.13 判断是否要进入某个市场(综合课).mp4  361.04M) X" w8 O* c9 T* D& \6 N/ V
|   |   ├──7.14 盈亏平衡点、固定成本和变动成本的概念.mp4  11.12M" |9 Z8 t. w$ q- O/ ^' \8 o
|   |   ├──7.15 确定业绩目标及目标拆解.mp4  18.97M- c4 A& \' m! ?6 {7 h
|   |   ├──7.16 用Excel设计盈亏预测模型.mp4  100.48M
# r$ B9 G0 x4 V7 X2 H. q/ t|   |   ├──7.17 用Excel拆解业绩目标.mp4  52.03M
. E  X" D0 j% L|   |   ├──7.18 用Excel设计店铺运营数字规划模型.mp4  176.18M
4 z. B0 t9 G- c" @: \|   |   ├──7.19 选品渠道的特点.mp4  91.07M
" W  ^' }: `+ b% ~|   |   ├──7.2 市场分析的思路.mp4  74.70M9 [# t' k8 C+ ^1 Z3 [
|   |   ├──7.20 选品建议.mp4  58.57M
  A# }5 Y# ?' K% O8 V- F8 _|   |   ├──7.21 数据参考及产品矩阵.mp4  17.39M
, \# @2 o& X* `' Z/ h4 D|   |   ├──7.22 现金流概念.mp4  5.84M! w1 E" ~# n. ?4 n
|   |   ├──7.23 用Excel设计现金流表.mp4  185.42M' s- L6 E% N4 \2 j) w2 q
|   |   ├──7.24-25 资金周转率和周转天数的概念和计算.mp4  7.24M
/ ~9 [2 [5 b  Z2 k( C  k) y/ K+ ?; N|   |   ├──7.3 市场选择的方法.mp4  25.11M3 y$ L% S3 C* t& o* v) C/ ~- T
|   |   ├──7.4 判断趋势的指标:同比和环比.mp4  11.73M
( a& L; Y' E) i3 [( R|   |   ├──7.5 用Excel计算同环比.mp4  54.26M
$ \4 r1 W$ [# @1 ^8 f$ d9 M9 J|   |   ├──7.6 判断集中度的指标:饱和度、集中度和占有率.mp4  35.00M
" ?4 W, p, m# s0 B: q7 p8 S$ \|   |   ├──7.7 用Excel计算饱和度、集中度和占有率.mp4  40.86M, ?' b, T% |+ O1 F, u! y# _
|   |   ├──7.8 用Excel设计市场分析报告表格.mp4  46.62M
$ \( [; T6 X/ C$ k$ a. d! L|   |   └──7.9 关于市场分割(细分).mp4  85.93M, y# E6 `. n0 K+ B: Y
|   ├──第8章:订单财务核算  0 _& |- b/ f) J
|   |   ├──8.1 订单相关报表的逻辑关系.mp4  63.49M. ]( V- z2 `! _
|   |   ├──8.2 数据的准备工作.mp4  44.52M
: ~% g! w  Y  i1 i+ d( K; p|   |   └──8.3 用Power Query计算利润.mp4  75.29M) B9 U. a9 g! _- O
|   └──附件:相关表格(仅供参考).rar  2.70G
6 G2 ]* W, F6 {& s
3 U/ Q( r$ N: e1 `/ ?0 A& a
6 R. V: m  C& Y) @; v5 k
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发表于 2023-5-7 08:19:40 | 显示全部楼层
太生气了,无法HOLD啦 >_
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  • TA的每日心情

    2020-12-25 13:54
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    [LV.7]自成一派

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    发表于 2023-5-7 12:04:16 | 显示全部楼层
    不错好资源 可以用
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  • TA的每日心情
    慵懒
    2021-1-13 10:14
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    [LV.4]略有小成

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    发表于 2023-5-9 19:52:44 | 显示全部楼层
    百度网盘信息回帖可见
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    发表于 2023-5-21 23:25:14 | 显示全部楼层
    提示: 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽
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    发表于 2023-5-23 12:56:33 | 显示全部楼层
    前排顶,很好!
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  • TA的每日心情
    开心
    2015-4-18 18:41
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    [LV.1]初学乍练

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    发表于 2023-6-18 09:18:51 | 显示全部楼层
    学编程 就这儿了
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    发表于 2023-6-24 17:21:26 | 显示全部楼层
    资源TTM多了
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    发表于 2023-7-1 20:14:30 | 显示全部楼层
    可以看 不错
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    发表于 2023-7-23 09:49:12 | 显示全部楼层
    好好学习。。。666
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