天善学院 磨剑之作，七周成“师”！秦路主讲，七周成为数据分析师

冰点也疯狂

课程目录：章节1： 如何七周成为数据分析师
4 k1 {& D( c0 x  课时1：为什么需要七周
+ a0 l; K2 b$ m) X  课时2：七周应该怎么学
章节2： 第一周：数据分析思维
# u$ d: Y8 ?  j9 M% Z$ Q; C$ p  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）
7 b& n! n! q8 T2 J+ b8 w  课时5：数据分析的三种核心思维（公式化）
7 E4 G0 c8 r* E' B  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）
5 P  y- M7 C# F7 r; d1 I  课时8：数据分析的思维技巧（多维法）
* g$ L/ H1 K& s. Y# B/ e  课时9：数据分析的思维技巧（假设法）
5 s, l8 ?; S* U  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）
* Z$ V7 ~6 J: {. l% k  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）
4 z5 K( |3 q& F9 l7 c7 }% [  课时14：如何在业务时间锻炼数据分析思维
" `. G5 Y" ^! B1 c" g& c2 J章节3： 第二周：业务
+ i4 F$ `5 s7 b3 M1 {  课时15：为什么业务重要
. }0 Y+ B8 ]% A$ H. v# g3 v* a  课时16：经典的业务分析指标
  课时17：市场营销指标
8 j9 ~. y3 \3 [+ k+ C* p  课时18：产品运营指标
  课时19：用户行为指标
- j$ @% \  ^* ~5 n8 J' w2 r  课时20：电子商务指标
* F/ Q6 o" A5 F8 k2 J; R  课时21：流量指标
  课时22：怎么生成指标
# m: i: x  S& P/ Q. U  [, t1 A, \. |  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
& t6 V) T, \4 h" p  课时26：用户行为模型
7 I# g9 E; a0 S7 ]  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）
, _6 s' g% t) E" F  课时31：数据化管理业务
2 V4 U) Y9 i& U" ^, L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
/ K7 _9 A, A# A  课时34：常见的文本清洗函数练习
' Y6 q2 C9 A) i; F5 `5 h% P  课时35：关联匹配函数
$ O4 S; _; ^) V9 F2 j* \+ s  课时36：逻辑运算函数
4 P0 Z: V% |9 k* @% m0 d  课时37：计算统计函数
8 P9 o  z) s- f4 ~& M1 v  课时38：时间序列函数
) E& A% ]( N9 }6 B0 |8 Q% _$ [6 K& f  课时39：Excel的常见技巧
0 Z2 i5 a" k2 |) [% I  课时40：Excel工具（1）
  课时41：Excel工具（2）
0 t3 j$ J! C' V( q  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
7 B: |) C: r; c2 I( d( [. |9 F  课时44：数据可视化之美
, f$ \: y  p8 Q# t  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
' I" S, ?% y% L9 K  课时48：Excel绘图技巧
  课时49：散点图
) U" N4 n, N, u8 x; u  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）
9 D3 r0 D& [$ P, v1 V  课时54：标靶图
  课时55：杜邦分析法
2 E0 _+ |8 i0 }, G5 j0 U# d  课时56：Power BI入门
  课时57：Power BI基础功能
& T. X/ v2 D' e* h9 K+ W  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
* U( ^, T5 p6 Q9 j! p0 x& W' R  课时63：数据库
  课时64：数据库实操
$ m" O' Z( {! N! r% r, h3 k9 ?! I: w  课时65：SQL select
% a% D  F6 s, J' J. |7 n: W7 L- g  课时66：SQL 条件查找
  课时67：SQL group by
5 d1 w$ I8 K7 x  课时68：SQL group by 高级
  课时69：SQL 函数
, k( S5 c# m( A' O  课时70：SQL 子查询
9 ?8 q3 k7 ]& b4 H( L0 X  课时71：SQL join
5 N( e9 ~0 K0 U# @: |  课时72：SQL leetcode
3 P) P; X& e0 T2 T* F& {/ f  课时73：SQL 加载
5 W/ t7 L! K% Q  课时74：SQL 时间
3 _6 k- o: t: R. W# d: }$ V  课时75：SQL 练习（1）
* r& a* w7 u! C  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
& t- e7 b0 K, P' p  课时79：分位数
" u/ w' ?7 A4 U$ @+ b9 w  课时80：标准差
  课时81：权重统计
8 H- s. B' J+ i7 k( W  课时82：切比雪夫
  课时83：箱线图
  课时84：直方图
  课时85：概率
* f/ e, f1 j) b3 S- b  课时86：贝叶斯
  k7 ~6 \5 e0 K( _6 \5 o  课时87：二项分布1
  课时88：二项分布2
4 \* ^) ^9 m2 @* t. O" n( I  课时89：泊松分布
  课时90：正态分布
8 F8 z$ o+ \+ A/ x. g5 c  }  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
- E- E) g2 A; E0 x9 b; T- Q/ i% [% u  课时96：列表进阶
  课时97：字典
  课时98：集合
9 C& F8 ~; W' [4 G  课时99：控制流
  课时100：Python控制流循环
  课时101：Python循环进阶
3 a: D: b! M" U+ l  课时102：Python函数
  课时103：高阶函数
  课时104：第三方包
) f6 l  G( g2 }" P. A/ A  课时105：numpy
+ ?: W7 Y3 \7 E% Y  课时106：Python series
  课时107：dataframe
; ]$ e" Y2 s" q! s; Z/ C, [* [  课时108：Python dataframe查找
6 X% p/ o- x2 @0 |3 O: R6 `1 v  课时109：read_csv
  课时110：计算
  课时111：Python groupby
( ?4 `& h/ w4 ]% e9 c( a" S  课时112：Python Pandas关联
& b6 t% \. @8 G( h& w. C- K  课时113：Python Pandas 多重索引
, h% c9 z" z' m/ [, \6 u  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
$ K) ~; v7 t2 y) e7 e! c& ~& x  课时118：Python Pandas 数据透视
  课时119：Python 连接数据库
% C' R- d3 Y( ], v. }4 A8 G  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
, `4 L' U# P5 V0 {9 S5 A5 M& a) F" \  课时123：Python 练习（1）
: W' F9 x& I9 o& l  [  课时124：Python 练习（2）
  课时125：Python 练习（3）
  课时126：Python 练习（4）
# \" V6 t' M. A' D) B  课时127：Python 练习（5）
  课时128：Python 练习（6）
9 {& k& M" U" y  课时129：Python 练习（7）
1 {! R6 ~9 _! u  课时130：Python 练习（8）
0 T. F- }& I* p- [1 i  课时131：Python 练习（9）
  课时132：Python 可视化（1）
  课时133：Python 可视化（2）
" A! F" D. ~& B  课时134：Python 可视化（3）
  课时135：Python 可视化（4）
5 e$ {5 _! T  L% S) o% h  课时136：Python 可视化（5）
: C& Y5 a4 H; j) F/ b* I5 a  课时137：Python 可视化（6）
  课时138：Python 可视化（7）
7 u3 [. {2 Q, h& Y  课时139：Python 可视化（8）
# ~, N4 }% e1 a+ o  课时140：Python seaborn 01
1 m( E9 P7 Q. h2 v1 s9 L9 x# n  课时141：Python seaborn 02
  课时142：Python seaborn 03
  课时143：Python Seaborn 04
  课时144：Python Seaborn 05
" N, K. z& I: W* {! z3 L  课时145：Python seaborn 06
  课时146：python superset 01
4 G' ?6 p4 c7 Q6 C( r& l3 d' u& h( g& |  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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4 p  m) F+ z" @' D( g

续杯啤酒

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