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
7 Y1 U7 L0 m1 v3 y5 t  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
3 K+ n6 Z' w* j9 Y, _7 Q  课时4：数据分析的三种核心思维（结构化）
' U, h/ v+ _7 ?$ N) U* t# }! S  课时5：数据分析的三种核心思维（公式化）
$ T5 }) d+ x) s* B  课时6：数据分析的三种核心思维（业务化）
+ x: W; k6 O# i3 P  课时7：数据分析的思维技巧（象限法）
: m: A9 w+ x* N' L  课时8：数据分析的思维技巧（多维法）
2 E; {4 Z; k8 Y% _6 n, b  课时9：数据分析的思维技巧（假设法）
, _3 B9 Y6 D3 G" R9 \# R7 a  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）
: J3 I4 H' T# ]. m# B$ H  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
6 W/ z, O+ C1 n* a: ~- \章节3： 第二周：业务
" o9 Q9 e1 _' T8 @1 S) X  课时15：为什么业务重要
1 ]: [; r  k$ T: h9 q  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
+ Q# Q* V" ]- J9 d  课时19：用户行为指标
# p' h9 L5 r* S5 i8 |, b: v  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
1 d4 F; R! L& I3 ^/ g5 W& U  g  课时23：如何建立业务分析框架
  课时24：市场营销模型
) y( j+ [9 p3 Y# f' C  课时25：AARRR模型
  课时26：用户行为模型
# |/ |$ H" {/ g& q* T9 e  课时27：电子商务模型
$ q! s* X7 U3 ]8 z* L0 _  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）
5 h3 F% p  y$ k: a' `  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
9 G+ Y! w9 Q& k1 s! t  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
3 Y1 @" i1 T1 i" ^# L) ^  课时39：Excel的常见技巧
  课时40：Excel工具（1）
  课时41：Excel工具（2）
4 A( N# l8 I0 {8 Y- A  课时42：用Excel进行数据分析（1）
) k- p  b4 n' S  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
' S0 }2 i. n9 c8 K# g6 J  课时45：常见的图表类型与应用
$ s0 I" k3 N# K  R4 r  f  课时46：高级图表类型与应用
! s. ~: E  _" _& Z3 Y  课时47：图表绘制
  课时48：Excel绘图技巧
. b- k+ m$ e. T4 ^% o  课时49：散点图
  课时50：辅助列
: m1 }. @' ^/ _  课时51：复合图表
+ r/ u' J0 u/ p4 |9 p- R! v1 k  课时52：甘特图（1）
1 d# @' y+ {8 w( S& f  课时53：甘特图（2）
  课时54：标靶图
  课时55：杜邦分析法
0 D1 O4 r# P$ `6 G! ^  课时56：Power BI入门
, A8 s6 n9 k/ |: o  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
/ i0 N6 n( P7 y& @; ]& F章节6： 第五周：MySQL
  课时62：MySQL安装
  课时63：数据库
: L% t# `" q( x7 ]: ]  课时64：数据库实操
9 _# z0 V" n! i% _  课时65：SQL select
  课时66：SQL 条件查找
  课时67：SQL group by
- v4 c+ A) i6 o+ d) e* N# A$ X  课时68：SQL group by 高级
) G. @  \1 ^; ~) x4 P* F4 Z! j1 }  课时69：SQL 函数
5 y3 Y/ `2 e( K0 t/ M, j6 S  课时70：SQL 子查询
+ }8 G  n1 A4 q7 O$ M  课时71：SQL join
  课时72：SQL leetcode
  课时73：SQL 加载
6 F( }% W" B) t2 [) j' h  课时74：SQL 时间
  课时75：SQL 练习（1）
/ o1 i) p' O0 O. X* ~# d  课时76：SQL 练习（2）
: M0 ]+ t  n1 _  课时77：SQL 连接 power bi
) f  F0 ^( Z, M2 h8 Z: T章节7： 第六周：统计学
, q! o3 u! B" I6 Q+ S  课时78：描述统计学
  课时79：分位数
1 ?  l* R- [: V, _) S" O  课时80：标准差
  课时81：权重统计
/ p. C- X' O* O( _! C  课时82：切比雪夫
- Z5 `3 U0 u6 s1 m* {/ m  课时83：箱线图
  课时84：直方图
; P! A, S% q% M  课时85：概率
1 @& }( x; r0 m& i+ O+ T' V  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
" p- o1 c: }5 H  课时90：正态分布
' r9 R8 U/ ~4 f/ O) k  课时91：假设检验
/ O( N6 ~$ O. ^, ?章节8： 第七周：Python
  课时92：入门
, K* U" n& n( f; k  课时93：数据类型
# y8 Z5 P! }: k  课时94：变量
7 V/ P/ Q& ^7 }7 \9 S  课时95：列表
& y! d$ ~/ Z* O1 S7 `& P  课时96：列表进阶
  课时97：字典
: L* |3 u( z0 I" x; T! R  课时98：集合
  课时99：控制流
" u6 E/ T6 y, b* L  课时100：Python控制流循环
7 L/ L- w) a: u4 W  课时101：Python循环进阶
/ Y8 E7 `8 C3 k, h/ c8 y2 p  课时102：Python函数
  课时103：高阶函数
1 P9 {% g" a8 t$ U  V6 r& D( `  课时104：第三方包
8 N7 B, w$ F9 d: P2 C, M9 r: Q  课时105：numpy
3 R& s/ y8 L% V9 x1 f/ }; U3 V  课时106：Python series
3 f" F  v' ^: e8 i  x, L1 D" _1 a. ?  课时107：dataframe
  课时108：Python dataframe查找
  课时109：read_csv
  课时110：计算
+ d4 g) ?% i& n% N  课时111：Python groupby
" m1 z9 u/ g6 I0 r. |  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
* |# `$ d* y. J  n  课时116：Python Pandas apply
# u% U5 r0 O5 _. F! m  课时117：Python Pandas 聚合 apply
  课时118：Python Pandas 数据透视
; n/ L8 W1 d: E4 C$ E* O) W  课时119：Python 连接数据库
& \6 _* {, D; X& i- V' G- V  课时120：Python连接数据库2
  s6 Z& N: r/ N  课时121：Python 连接数据库3
. m' i! |+ m( `; X  课时122：Python 练习 markdown
  课时123：Python 练习（1）
6 b6 p  I: V0 F' \  课时124：Python 练习（2）
5 D* ]& x6 S$ L. u/ j+ d+ e  |. S  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）
  S. @6 G, }/ Y# ?2 n5 p9 D+ w  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）
1 n8 E5 J$ s0 S. `/ Q. A/ t" L  课时138：Python 可视化（7）
* Y2 M% f  u0 I. P  课时139：Python 可视化（8）
) A  A9 m  N/ `1 |% I! F  课时140：Python seaborn 01
  课时141：Python seaborn 02
  课时142：Python seaborn 03
  课时143：Python Seaborn 04
, [$ {- m8 d3 P1 F, V; S  _2 s  课时144：Python Seaborn 05
  课时145：Python seaborn 06
4 N( w8 M; N0 c& z6 W  课时146：python superset 01
4 M' x1 ^; j3 g0 m7 j( H  课时147：Python superset 02
* O' ~) S) Q) r0 Z- Z) t  课时148：Python superset 03
  课时149：Python superset 04
  课时150：Python superset 05

续杯啤酒

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