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
' l" f5 ]" o3 l5 j( e6 }  课时1：为什么需要七周
  课时2：七周应该怎么学
8 R$ P/ V# N$ B8 x  }章节2： 第一周：数据分析思维
9 G2 d3 L* U1 Y( w5 U& X: K  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）
  {* B: Y; b  r. P7 M& a( t  课时6：数据分析的三种核心思维（业务化）
( U1 Z. L8 `( ?7 ^5 v) Y  课时7：数据分析的思维技巧（象限法）
, t, _/ H' t1 a* ?9 T6 v  课时8：数据分析的思维技巧（多维法）
  s5 a  ?  B) w( w# _  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）
  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）
# n9 G& z  b9 ~0 `! \  课时14：如何在业务时间锻炼数据分析思维
章节3： 第二周：业务
# H. P, {% I. f' t) T1 N/ [  课时15：为什么业务重要
  课时16：经典的业务分析指标
: I; r7 P( Y9 V4 g  课时17：市场营销指标
  课时18：产品运营指标
  课时19：用户行为指标
. G/ V+ O0 p" _! E. ~" D  课时20：电子商务指标
  课时21：流量指标
' p# K; G7 {( {1 a  课时22：怎么生成指标
  课时23：如何建立业务分析框架
2 F  v4 q# }" J% a# a4 q) b9 d  课时24：市场营销模型
( U# E4 v* C8 l) C  课时25：AARRR模型
$ l  u! K6 \; f) Q  课时26：用户行为模型
  课时27：电子商务模型
. {' D, ^% r8 S4 W  b4 f" t  课时28：流量模型
2 S! z% p$ _* k  F3 [9 w  ~  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
: A6 i+ U3 m6 i7 S$ w  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
  课时36：逻辑运算函数
4 _4 n3 a& Q- k8 P: \4 E& B  课时37：计算统计函数
$ h! X! H3 o6 X$ j, w& E0 D' ]* t* q  课时38：时间序列函数
* \/ Z2 c6 a- y# F8 U9 e  课时39：Excel的常见技巧
! ^; t- [# A5 n- S  课时40：Excel工具（1）
# `7 a; w* J: s# W$ t  课时41：Excel工具（2）
  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
  课时44：数据可视化之美
  课时45：常见的图表类型与应用
  Z+ o; R5 p( U, y9 P  课时46：高级图表类型与应用
9 k0 R9 y  B& O( s9 W  课时47：图表绘制
  课时48：Excel绘图技巧
$ S. U( ~! ^9 [% @; m8 w$ f' E1 l  课时49：散点图
  课时50：辅助列
. F# T$ H. @: t, f  课时51：复合图表
  课时52：甘特图（1）
  课时53：甘特图（2）
  课时54：标靶图
  K0 ~) ]; g0 b9 }9 f( B  课时55：杜邦分析法
1 x, u4 a7 Y$ m9 ]  课时56：Power BI入门
  C# F9 A7 I9 D1 a8 ^  U8 j  课时57：Power BI基础功能
9 t/ `1 S+ }3 Q& [- f3 T: M  课时58：Power BI操作技巧
* M: A5 j3 Z- o  J/ e. G  课时59：用BI进行数据分析（1）
  课时60：用BI进行数据分析（2）
0 m* T7 Z+ i3 c0 [- A' K  课时61：Dashboard
章节6： 第五周：MySQL
  课时62：MySQL安装
) ~: d) c* ~0 H0 ^" ]  课时63：数据库
  课时64：数据库实操
( H  G$ P" \& r3 x8 ]  课时65：SQL select
; S0 I; S( T+ O2 i  {4 q  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
  课时70：SQL 子查询
% T6 [  U0 O9 r1 S/ w  课时71：SQL join
  课时72：SQL leetcode
. f# g* u2 b8 F0 r  课时73：SQL 加载
8 F& L: F' w0 b3 b2 [  课时74：SQL 时间
  课时75：SQL 练习（1）
  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
/ [" \# ?) H, e% W5 U  课时79：分位数
: O. y2 k/ F) T1 N, b* o  课时80：标准差
! d7 w) W3 N' Q0 X* Q  课时81：权重统计
2 H; g% r! \% K5 {6 f+ Q  课时82：切比雪夫
: b5 K; K8 A7 t# O8 p+ H! m  课时83：箱线图
  课时84：直方图
  课时85：概率
  课时86：贝叶斯
  课时87：二项分布1
( x8 z0 V! u; `7 `- I7 w% x  课时88：二项分布2
  课时89：泊松分布
  课时90：正态分布
  课时91：假设检验
章节8： 第七周：Python
3 [: G; _) ]1 o8 B  课时92：入门
9 ]+ ^, ^' [+ W* `) ~' l  课时93：数据类型
  课时94：变量
  课时95：列表
  课时96：列表进阶
  课时97：字典
  课时98：集合
  课时99：控制流
# |$ w6 L0 \3 n  课时100：Python控制流循环
8 m' M8 u% m  C" B/ C  课时101：Python循环进阶
. o' b3 l; M3 Z$ h& u6 R  课时102：Python函数
  课时103：高阶函数
4 v% G# O: d, ~6 ~$ u. M+ l  课时104：第三方包
: c; d/ e6 t- [! J& B& z' z9 g3 r! ~  课时105：numpy
  课时106：Python series
  v* r/ R0 |' n% X" w% B0 G  课时107：dataframe
+ m" L: `; O" s6 D/ H. o8 o; S" n  课时108：Python dataframe查找
  课时109：read_csv
( C% t; O4 o; N3 Z6 Y  课时110：计算
  课时111：Python groupby
  课时112：Python Pandas关联
3 P' R+ t, h' ^$ w  O" J  课时113：Python Pandas 多重索引
  课时114：Python Pandas 文本函数
( N1 n, m% a5 P) P7 ?+ ~% L4 F1 q  课时115：Python Pandas 去重
. S2 ^( ~* c, i- c. |5 c1 A  课时116：Python Pandas apply
& g( }1 m0 t7 U6 v  E) Z& B# ?  课时117：Python Pandas 聚合 apply
- W, t! [+ A) Z' y  课时118：Python Pandas 数据透视
  课时119：Python 连接数据库
! W1 S' f9 T3 S) G! ]  课时120：Python连接数据库2
" ~9 n, P. s! Z9 H7 h  课时121：Python 连接数据库3
  课时122：Python 练习 markdown
  课时123：Python 练习（1）
  课时124：Python 练习（2）
  f2 q: y$ G3 N! G, U7 ~8 U  课时125：Python 练习（3）
  课时126：Python 练习（4）
  课时127：Python 练习（5）
5 Z7 g1 q/ k! M  课时128：Python 练习（6）
  课时129：Python 练习（7）
0 J5 |! n  |: k7 i$ `9 q9 n  课时130：Python 练习（8）
  课时131：Python 练习（9）
  课时132：Python 可视化（1）
+ z6 q& ], D3 r7 v! O  课时133：Python 可视化（2）
  课时134：Python 可视化（3）
  课时135：Python 可视化（4）
( M: ~& y; `0 Z. n$ A  课时136：Python 可视化（5）
8 U: i) q) f8 N% k! h  课时137：Python 可视化（6）
! y" `( w2 Y6 d2 `, H! ]+ P  课时138：Python 可视化（7）
/ u1 @8 E7 y% R7 ~; g! x- K  课时139：Python 可视化（8）
  课时140：Python seaborn 01
: e, s4 q: T: Z8 o5 W  课时141：Python seaborn 02
  课时142：Python seaborn 03
  课时143：Python Seaborn 04
$ S; N; G% y6 r  课时144：Python Seaborn 05
9 z# c& g& B0 Q7 p+ L/ N& u& j0 V  课时145：Python seaborn 06
6 Y' D$ J, F( ^9 \2 q  课时146：python superset 01
$ z9 ^  D# j/ J: ?/ i0 M  \  课时147：Python superset 02
6 G4 L  G1 ]- w8 R# t8 F$ J  课时148：Python superset 03
# D6 F2 g" {' c1 P- z  课时149：Python superset 04
5 h8 R4 E" b2 K8 u  课时150：Python superset 05

续杯啤酒

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