天善智能 秦路王牌好课 七周成为数据分析师 视频教程（完结）

冰点也疯狂

/ c8 |4 z# f7 K课程目录：
章节1： 如何七周成为数据分析师
  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
6 j0 C% ?% D, X# t) X% N  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）
  课时5：数据分析的三种核心思维（公式化）
/ k8 a: ]8 L0 y$ j  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）
; ]8 v* c5 N; r+ j  课时8：数据分析的思维技巧（多维法）
+ F& ^" D% n% N  课时9：数据分析的思维技巧（假设法）
  课时10：数据分析的思维技巧（指数法）
, {& r: I$ h5 `5 a  课时11：数据分析的思维技巧（二八法）
  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）
# {7 L! g$ v2 [! |  课时14：如何在业务时间锻炼数据分析思维
! k& }' J! n: H( b章节3： 第二周：业务
  课时15：为什么业务重要
  课时16：经典的业务分析指标
7 H- L) r3 f$ m  课时17：市场营销指标
  课时18：产品运营指标
4 p/ y% ~( r9 Q  课时19：用户行为指标
  课时20：电子商务指标
  课时21：流量指标
. b1 p; |8 ]9 ]( K( t, Q' \6 w( Y  课时22：怎么生成指标
  课时23：如何建立业务分析框架
& d( O6 J: d+ A- U. B9 ~8 r( U  课时24：市场营销模型
- i; }2 L3 n& B; j  a) U  课时25：AARRR模型
% z0 p' Q7 B1 I  课时26：用户行为模型
& }& S6 M9 n' D$ n" M* A7 f0 E1 Z  课时27：电子商务模型
/ c  Y$ Y0 y0 B$ n  C2 |2 G% m7 D  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）
  课时31：数据化管理业务
章节4： 第三周：Excel
  H( G7 m9 X9 M  ?- x8 @  课时32：为什么要学习Excel
! T' j% X( A2 o# W( C) m  课时33：文本清洗函数
, m7 e9 \, k0 B  课时34：常见的文本清洗函数练习
  课时35：关联匹配函数
2 _" X" H9 w. m: f  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
" q. q3 h, V9 \1 H" f0 Y1 c  课时39：Excel的常见技巧
  课时40：Excel工具（1）
  课时41：Excel工具（2）
  课时42：用Excel进行数据分析（1）
7 w* m, d' B- V/ X8 m1 e  Z7 e  课时43：用Excel进行数据分析（2）
' i6 ~4 t, {( v章节5： 第四周：数据可视化
8 n% c8 U2 l4 p  课时44：数据可视化之美
  课时45：常见的图表类型与应用
0 X  }5 F+ d" ?6 @  x+ E# K  课时46：高级图表类型与应用
5 u5 C1 M# M- G# C2 ]  课时47：图表绘制
  课时48：Excel绘图技巧
  课时49：散点图
) o& \& J0 [+ w, O  课时50：辅助列
3 g& m; m/ {7 T: I3 S1 l  课时51：复合图表
( b1 h; r2 Q$ [6 Z  课时52：甘特图（1）
  课时53：甘特图（2）
  课时54：标靶图
  课时55：杜邦分析法
, J5 Q) }' \3 L5 R, T/ N  课时56：Power BI入门
( b7 i' C, a; y2 \- k8 }( [  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）
8 o# Y  z, L0 M  l. Y  {* c  课时60：用BI进行数据分析（2）
" F5 {3 `- W6 I( h3 j/ @! z  课时61：Dashboard
章节6： 第五周：MySQL
) R4 `: E$ R/ f- F4 W3 ~' Y6 p  课时62：MySQL安装
* p0 {6 p0 W. O2 R: n  }* P0 I  课时63：数据库
  课时64：数据库实操
3 b4 y, r. B* Z$ l' X  课时65：SQL select
  课时66：SQL 条件查找
  课时67：SQL group by
  课时68：SQL group by 高级
  课时69：SQL 函数
- Y0 q. E  z& G  课时70：SQL 子查询
7 u# u) j- T% v  u$ w6 u  课时71：SQL join
& @# G# F2 J& w  课时72：SQL leetcode
* y( F: T: r, @7 c4 N  课时73：SQL 加载
  课时74：SQL 时间
8 p+ ?" y" i: H( [7 L* N4 G- e" o& _  课时75：SQL 练习（1）
/ X# r9 z$ C. o  d3 z4 [3 n9 ?  课时76：SQL 练习（2）
  课时77：SQL 连接 power bi
# x5 U3 M# j" [9 H, U4 o章节7： 第六周：统计学
' W; `: [4 ~0 F" @9 U  C; A  课时78：描述统计学
2 G3 C8 l  ~% _* y! m  课时79：分位数
+ V5 T* P! Y. v: \  课时80：标准差
" F+ k9 A! R' D& j8 L; m3 n* X  课时81：权重统计
- e# m1 Y- f) _' x$ W  课时82：切比雪夫
  课时83：箱线图
+ P: p  [" U. ~$ U- W% G' o  课时84：直方图
  课时85：概率
% C$ \* `9 U7 P1 q+ k1 ~! X  课时86：贝叶斯
6 _1 {7 y- D" M. G  x% k  课时87：二项分布1
" f+ {" e: A! W6 T" t( p  课时88：二项分布2
  课时89：泊松分布
  课时90：正态分布
; G. @! x2 C& r, v% w' v% i2 s  课时91：假设检验
  j7 R1 O1 `4 O: {/ i% M章节8： 第七周：Python
  课时92：入门
. ?2 z( q- n& G+ k  课时93：数据类型
( X1 S- K; r  l, H  课时94：变量
7 X; y& ?4 [# c- O* V. Y0 ^  课时95：列表
  课时96：列表进阶
  课时97：字典
  课时98：集合
  A$ T5 Q* l3 Y: E$ E/ z* X  课时99：控制流
  课时100：Python控制流循环
7 d3 i5 G; J7 R! y  课时101：Python循环进阶
  课时102：Python函数
5 [, A$ L" m+ l0 _& k  ~" Y" m  课时103：高阶函数
  课时104：第三方包
  课时105：numpy
- L/ v2 ^' ?0 Z& a* q  课时106：Python series
  课时107：dataframe
  课时108：Python dataframe查找
  课时109：read_csv
3 e) E4 e4 }/ J" W* G  课时110：计算
0 N9 b# F/ {0 X3 m5 X  课时111：Python groupby
- Z3 V, e% b  o) n& x  课时112：Python Pandas关联
6 y, K9 d5 x: m' {2 [# z, E  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
  课时116：Python Pandas apply
  课时117：Python Pandas 聚合 apply
  课时118：Python Pandas 数据透视
. ]" E: [/ y- ]: p) B& q  课时119：Python 连接数据库
- X9 y7 O* o3 k  课时120：Python连接数据库2
  课时121：Python 连接数据库3
* ]8 n* j. n5 Z9 T) V  课时122：Python 练习 markdown
  课时123：Python 练习（1）
# X) @1 X$ E& n" P# V; u  课时124：Python 练习（2）
  课时125：Python 练习（3）
  课时126：Python 练习（4）
9 i" n) |' p, q; j* Z0 S, L  课时127：Python 练习（5）
( n/ m; p% K8 }4 g  课时128：Python 练习（6）
  课时129：Python 练习（7）
5 C* s7 J5 A( D# y7 l$ f  课时130：Python 练习（8）
  课时131：Python 练习（9）
  课时132：Python 可视化（1）
  课时133：Python 可视化（2）
. |# C4 v2 M, h+ g% C' m% D2 Y  课时134：Python 可视化（3）
! Z) b' _& y$ a7 ~; Y  课时135：Python 可视化（4）
  课时136：Python 可视化（5）
  课时137：Python 可视化（6）
  课时138：Python 可视化（7）
3 Q! `2 C' @2 C5 \$ I  课时139：Python 可视化（8）
5 q# v9 y- U% O! X+ J! `5 d6 t2 r  课时140：Python seaborn 01
# o3 _+ F, |& r# C: D  课时141：Python seaborn 02
2 w( @0 D3 ?! E# f0 g2 i) d  l& z  课时142：Python seaborn 03
  课时143：Python Seaborn 04
* A8 i- g: t5 j9 e) _8 t  课时144：Python Seaborn 05
  课时145：Python seaborn 06
  课时146：python superset 01
8 b5 c4 u/ ^$ s  课时147：Python superset 02
  课时148：Python superset 03
  课时149：Python superset 04
: l( i: @( k7 x  课时150：Python superset 05

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