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

! i+ `7 G2 m& S课程目录：
3 [. u+ @7 N6 \" }3 S" O9 E章节1： 如何七周成为数据分析师
  课时1：为什么需要七周
0 x" W0 l9 @) J. l' o# q* w: x4 P+ D  课时2：七周应该怎么学
章节2： 第一周：数据分析思维
$ S! a* w6 c0 p* M0 c- a  课时3：为什么思维重要
" f- x  k) R- E- `( ^/ @  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）
/ c, ?4 q3 M: _5 L. M1 U  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）
9 |6 U& O0 X) E5 a6 i  课时8：数据分析的思维技巧（多维法）
- z/ `* `. k2 W* i( @  课时9：数据分析的思维技巧（假设法）
* j+ x$ L5 @! H7 y7 b% A9 x  课时10：数据分析的思维技巧（指数法）
; P, O3 [" `$ P+ R9 [" v  F  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）
; Z" {& ~; i6 y8 J+ a  课时13：数据分析的思维技巧（漏斗法）
. q. x/ G  x' |* @( z4 H' Y  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
9 I  u; v* ]* _8 F: K  课时15：为什么业务重要
; }# p; l) d& C* K* r* s; [6 {2 X  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
  课时19：用户行为指标
; u* Y' u/ }- u7 d  课时20：电子商务指标
  课时21：流量指标
, ^* e% @* ?/ _# k  课时22：怎么生成指标
, p, O# C  k9 ^  课时23：如何建立业务分析框架
  课时24：市场营销模型
2 f6 i# j" D8 P3 C  课时25：AARRR模型
3 K9 _, t3 i& t" N1 Y; r1 x4 C  课时26：用户行为模型
0 i' o& b8 Z/ q  课时27：电子商务模型
; k% u5 O+ a+ H) U& N9 M/ L  课时28：流量模型
  课时29：如何应对各类业务场景
0 |* a8 z. A" z" d% f  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
# W7 v- z& F" o8 G* ?6 l# p- s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
: R6 y: w, N* U6 R6 C  课时34：常见的文本清洗函数练习
  课时35：关联匹配函数
/ \& j$ R: g/ W! x7 I# P3 T  课时36：逻辑运算函数
; G: c- Z, M9 Y+ f  课时37：计算统计函数
/ a+ M5 q4 ^+ N  课时38：时间序列函数
* b: z' G3 n% H& k2 H4 Y  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）
' D9 a, Q5 ?" ?3 r6 I; x5 n  课时43：用Excel进行数据分析（2）
5 ~  \0 D- e* {- I* d章节5： 第四周：数据可视化
& Y9 Y. @- X, P. M; x+ L  课时44：数据可视化之美
3 F$ J( n6 ~; C* C2 N4 p  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
9 j' L4 b: q& ]& f# r  课时47：图表绘制
$ Z( E2 B2 V) p  课时48：Excel绘图技巧
  课时49：散点图
& P1 W- [0 X# @" u  课时50：辅助列
  课时51：复合图表
$ M" c9 I( M* K3 f  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
  课时56：Power BI入门
7 X. T0 y& l2 d# z6 d% ~) y  课时57：Power BI基础功能
  课时58：Power BI操作技巧
2 v4 }6 C! ~5 E% a& s2 U% T  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
  课时63：数据库
7 _+ q. B! y' O1 ]; I  课时64：数据库实操
4 Y) \$ h$ P# ?2 C. @& K  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
# J4 D8 x) ]% [" Z  课时70：SQL 子查询
  课时71：SQL join
  课时72：SQL leetcode
  课时73：SQL 加载
$ ~' o3 b( b5 k# ^) q) L  课时74：SQL 时间
  课时75：SQL 练习（1）
  课时76：SQL 练习（2）
5 @+ X, N8 n) L7 ^- R3 l& p, }  课时77：SQL 连接 power bi
7 x: T& M7 g( d) H. \" a0 B# k章节7： 第六周：统计学
5 X# l' Z6 P+ `' N7 [8 f; b  课时78：描述统计学
* @: h: Z# v$ }3 Z  课时79：分位数
0 b' P! @6 C5 o0 f! G$ i. V8 f% Y, J  课时80：标准差
! {% [. ?4 W6 \  课时81：权重统计
7 b( E+ V+ l, E7 o- ]" ^# \  课时82：切比雪夫
( I& J4 x& @6 L  课时83：箱线图
  课时84：直方图
  课时85：概率
# I, i1 o5 `- y! Y7 Z  课时86：贝叶斯
- p+ Z) a2 U( Z( S$ t+ [; ^1 W6 x6 s9 O* m  课时87：二项分布1
. m. `8 E. [- d7 @$ |, O$ ~  课时88：二项分布2
. u/ q% [0 J+ c+ W  课时89：泊松分布
  课时90：正态分布
8 q- N9 _+ j9 ~" {' I  D  课时91：假设检验
章节8： 第七周：Python
. h) c) Z2 q. I: Z  课时92：入门
  H) R9 X* s* I  y  课时93：数据类型
9 f) k% o2 ?  [/ V& {* ^5 l# G  课时94：变量
# b. G$ y- @8 S* ?& ^  课时95：列表
  M' u! v  M' G; l* n  课时96：列表进阶
* F/ Y* R! A. M4 w5 U: o: M  课时97：字典
" S9 g1 t. g+ A/ G  课时98：集合
  课时99：控制流
  课时100：Python控制流循环
8 @3 f* x8 ?! c  课时101：Python循环进阶
  课时102：Python函数
  课时103：高阶函数
( b! A8 Z1 o0 |3 f  课时104：第三方包
  ^4 s! g# a3 E+ g  课时105：numpy
2 n" t2 T: D, J1 k  课时106：Python series
9 r6 c. i, I2 R5 p  课时107：dataframe
  课时108：Python dataframe查找
& {2 A- _: N. P) R5 i% D2 n  课时109：read_csv
  课时110：计算
  课时111：Python groupby
  课时112：Python Pandas关联
! M! I9 n7 S2 N" g& N  课时113：Python Pandas 多重索引
& _( W3 p' L. X  课时114：Python Pandas 文本函数
  课时115：Python Pandas 去重
5 J( g- m5 o9 {7 n4 k6 x  课时116：Python Pandas apply
  课时117：Python Pandas 聚合 apply
) W" B2 s" L8 Y" d5 D  课时118：Python Pandas 数据透视
# s. x' D) H2 ~) ?# z6 k/ y) w  课时119：Python 连接数据库
  课时120：Python连接数据库2
' A, m" Q0 {; O1 P" F' B  课时121：Python 连接数据库3
( u8 D1 H$ i  \/ k  课时122：Python 练习 markdown
  课时123：Python 练习（1）
3 f4 |2 E0 D: h4 y9 N% u  课时124：Python 练习（2）
; _; s3 f1 ?6 }3 m) r% w  课时125：Python 练习（3）
4 z8 K" r5 L  _, C7 [0 R  课时126：Python 练习（4）
$ x6 G$ r* F+ f- e; s  课时127：Python 练习（5）
  课时128：Python 练习（6）
  E% X0 ^: g- j" B' q3 Y  课时129：Python 练习（7）
  课时130：Python 练习（8）
  课时131：Python 练习（9）
9 M: k# ^/ R" M0 A" O  a% M4 J  课时132：Python 可视化（1）
  课时133：Python 可视化（2）
+ {1 y# V2 i3 _# o: ~" K- ^  课时134：Python 可视化（3）
. a$ }8 g; C; Y4 I5 l9 g3 z  课时135：Python 可视化（4）
6 ^, l, ~5 a1 g: ~: a( d  课时136：Python 可视化（5）
8 ?' P6 ]& Y( W- W) v) K; u# T  课时137：Python 可视化（6）
, k5 Y8 z3 l2 L  课时138：Python 可视化（7）
6 I# l& n8 ^1 ~" m/ r+ |  课时139：Python 可视化（8）
  课时140：Python seaborn 01
$ }' t7 T7 h5 D: h; T  课时141：Python seaborn 02
  课时142：Python seaborn 03
: K% q% u! \! i$ I/ n7 n6 r  ~  课时143：Python Seaborn 04
7 n! Q' \: j+ B. W' \  课时144：Python Seaborn 05
  L  |1 X+ V9 W( H# t. I" V  \  课时145：Python seaborn 06
  课时146：python superset 01
  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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