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
  课时1：为什么需要七周
: q! k7 F. i& V( i3 |4 g3 t5 W  课时2：七周应该怎么学
5 `1 e$ B5 i& r' A6 l章节2： 第一周：数据分析思维
: G/ r/ u; v2 n* P' T  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）
1 M4 ~! t, H# y' n/ R9 D" ^$ p& C  课时5：数据分析的三种核心思维（公式化）
$ T* c: z, D! J: A  L- d  课时6：数据分析的三种核心思维（业务化）
8 z4 R4 b* g6 l' q' M& W: U) J  课时7：数据分析的思维技巧（象限法）
3 o, Y" ?" p5 ^  课时8：数据分析的思维技巧（多维法）
% }% r% [$ p; H  i1 z4 z  课时9：数据分析的思维技巧（假设法）
1 @' Q9 l0 f  N( H5 z  课时10：数据分析的思维技巧（指数法）
( `3 K* [/ F: R  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）
  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
  课时15：为什么业务重要
+ ^+ W) F0 t, C0 M' f- O  课时16：经典的业务分析指标
  课时17：市场营销指标
3 T8 {/ @" n2 d& P$ t* @+ y9 y  课时18：产品运营指标
  课时19：用户行为指标
) e$ f& b8 q5 O* {7 V; g  课时20：电子商务指标
  课时21：流量指标
3 J3 ^; d5 J; m9 ~! Z  课时22：怎么生成指标
: s) o; b/ @! g6 W' h: r4 q  课时23：如何建立业务分析框架
- k8 J7 J6 z& l0 }, v" y  课时24：市场营销模型
3 \0 _; \$ V0 x% s$ |  课时25：AARRR模型
" V9 A& Z6 f8 I9 j$ }  课时26：用户行为模型
  课时27：电子商务模型
. |. {% y5 J3 X7 n$ ~- o4 _5 f9 C  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
  课时32：为什么要学习Excel
6 I* ^$ ]# v0 d6 F  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
5 w- A4 x+ a& ~$ _7 I  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
9 I; `+ Y2 ~1 e* d# u: F8 q" H  课时39：Excel的常见技巧
5 X+ b- @# J% T4 L  h& Y  课时40：Excel工具（1）
  课时41：Excel工具（2）
! C9 P8 x3 S6 j2 ~  课时42：用Excel进行数据分析（1）
  课时43：用Excel进行数据分析（2）
7 c. g6 X0 P4 W$ n章节5： 第四周：数据可视化
/ T9 z8 l! P3 T0 d6 |: s  课时44：数据可视化之美
+ X7 e: {" q7 y# i+ }  课时45：常见的图表类型与应用
+ H, @9 J& Q$ e; d% N  课时46：高级图表类型与应用
  课时47：图表绘制
8 G: m( Q3 d" R8 s" r& h" Q3 k  课时48：Excel绘图技巧
5 v& u& x* S" Y& l- C/ v  课时49：散点图
  课时50：辅助列
& t: X. V5 I3 c, S2 |& g  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
  s) C- e2 l6 P% b2 |% z2 k  课时55：杜邦分析法
  课时56：Power BI入门
  M& c- P0 N2 ]/ X: Z  `  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）
4 w% G# P% I' O* b& Z( |. ]. y  课时60：用BI进行数据分析（2）
7 L, E# H" n8 l, T! ?8 N  课时61：Dashboard
( k. `' n0 q" w- X8 o  P章节6： 第五周：MySQL
( j1 l- D- w' U5 ^, q( {: k! G$ R9 j  课时62：MySQL安装
  课时63：数据库
  F- i% _0 i% ?6 l* l9 e  课时64：数据库实操
  课时65：SQL select
  课时66：SQL 条件查找
  课时67：SQL group by
# M$ b/ v8 K+ M6 p  课时68：SQL group by 高级
  课时69：SQL 函数
  课时70：SQL 子查询
  课时71：SQL join
  课时72：SQL leetcode
  课时73：SQL 加载
  课时74：SQL 时间
  课时75：SQL 练习（1）
* S# {; T! g( U0 @3 Z  课时76：SQL 练习（2）
* h# V$ b$ G7 e' L0 p$ k7 s  课时77：SQL 连接 power bi
: \& }1 J( Z' p' c# e章节7： 第六周：统计学
  课时78：描述统计学
# D4 E# o& B, k5 m" J  课时79：分位数
  课时80：标准差
% p- d/ h+ K% ~& ]' a  课时81：权重统计
  课时82：切比雪夫
1 s; s$ L1 F) e0 V+ A8 f  课时83：箱线图
. X7 X4 [" o, J! ~: U. x  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
  课时88：二项分布2
  课时89：泊松分布
3 q# O& s" ?9 _7 ^! A3 {7 Q  z- Z  课时90：正态分布
- \9 B5 P/ K, U& S& u1 q7 r: j  课时91：假设检验
章节8： 第七周：Python
  I& G/ D! I( w, I3 C9 n4 c  课时92：入门
6 O6 p0 \1 g  X- S; i5 q  课时93：数据类型
+ R5 Q# \% H% j) J% V- ?" x# a, z  课时94：变量
  课时95：列表
! w6 T( z9 x$ G% K  课时96：列表进阶
/ X. M3 h( U4 B  课时97：字典
  课时98：集合
  课时99：控制流
4 T9 c5 s' L, h6 r  课时100：Python控制流循环
  课时101：Python循环进阶
' U2 M4 }: [. e$ ]3 v* w% \  课时102：Python函数
* l! R2 Z$ y2 j( D0 W. d  课时103：高阶函数
  课时104：第三方包
1 R  `: l, Y* Q( {1 D; S  课时105：numpy
  课时106：Python series
  课时107：dataframe
- i& D$ V+ ^+ l! E- r$ T  课时108：Python dataframe查找
6 k5 R9 r% s8 I5 }- G  课时109：read_csv
  课时110：计算
  课时111：Python groupby
  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
# l: j- Y/ a+ a" P: C6 T% g6 r  课时116：Python Pandas apply
  课时117：Python Pandas 聚合 apply
) o+ [  c7 t( _+ k# {1 t5 T3 d6 K  课时118：Python Pandas 数据透视
  课时119：Python 连接数据库
9 a, R4 m' e) @' H6 v' q2 B; P3 e  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 _" U; g0 c$ [7 u+ O+ y) _. a  课时123：Python 练习（1）
  课时124：Python 练习（2）
  课时125：Python 练习（3）
  课时126：Python 练习（4）
- n* x$ g6 P: @3 V6 ^6 l  课时127：Python 练习（5）
  课时128：Python 练习（6）
8 G# |$ z9 k* }4 S) t7 `; o, }8 Q  课时129：Python 练习（7）
. o3 y8 y% h' q5 |# {( e  课时130：Python 练习（8）
* C5 l# C  \2 J+ Q9 E! h  课时131：Python 练习（9）
8 D$ C* D& j$ |$ I; q' W  课时132：Python 可视化（1）
2 u: m! J& l, L. _, M# n% E6 w  课时133：Python 可视化（2）
  课时134：Python 可视化（3）
# Y8 \3 Q( A$ [* m+ G; j0 N  课时135：Python 可视化（4）
  课时136：Python 可视化（5）
# @( f0 z' H  |. S& s- V& A. u  课时137：Python 可视化（6）
  课时138：Python 可视化（7）
& N( N0 a0 d! a9 J  课时139：Python 可视化（8）
  课时140：Python seaborn 01
  课时141：Python seaborn 02
4 J1 {: w6 k% t' ]  课时142：Python seaborn 03
  课时143：Python Seaborn 04
% o4 J9 M+ Z6 T' P4 q  课时144：Python Seaborn 05
1 W& q8 r: ]. c% T) M' L! W( N6 C6 u0 N  课时145：Python seaborn 06
  课时146：python superset 01
  课时147：Python superset 02
  课时148：Python superset 03
/ K  Y% X3 [7 n6 \" r, t4 s! C  课时149：Python superset 04
  课时150：Python superset 05

5 q. v/ u3 y$ a5 K8 {1 Y9 b; e5 o

续杯啤酒

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