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

0 T1 E' A6 E/ Z6 p  p/ F. @. g课程目录：
8 h8 i0 [* f7 y6 {( K8 h+ Z* s章节1： 如何七周成为数据分析师
5 A+ K1 g1 `0 p7 m! Y  课时1：为什么需要七周
" g" X9 M3 e/ ^5 l  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
: G3 v8 }1 L6 B) Q8 k  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）
  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）
  课时8：数据分析的思维技巧（多维法）
  课时9：数据分析的思维技巧（假设法）
. |8 ^# x+ h7 t! a- k7 |  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）
) K; S" ~4 G/ s( o  \  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
  课时16：经典的业务分析指标
0 Z" Z4 L! r; l6 S& I  h  课时17：市场营销指标
  n  q4 I3 M9 Y$ q5 E  课时18：产品运营指标
  课时19：用户行为指标
6 k8 R) X+ r7 h- T$ J  课时20：电子商务指标
, s# N# [/ [0 G- Y5 t: F* U9 O  课时21：流量指标
  课时22：怎么生成指标
  课时23：如何建立业务分析框架
( Y6 c% k. y* j8 G  课时24：市场营销模型
# C' v( a; S# z  课时25：AARRR模型
+ w5 \2 x+ l* j3 o  课时26：用户行为模型
  课时27：电子商务模型
  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
; ^2 c6 q* ^5 |: O章节4： 第三周：Excel
( D  f) a/ [5 G# {  课时32：为什么要学习Excel
( \1 ]2 y7 p7 L) l& }& v1 c  课时33：文本清洗函数
# t) o$ U8 ~& d7 f  课时34：常见的文本清洗函数练习
  课时35：关联匹配函数
* o" x' `& {( i2 a: s/ L4 _6 l  课时36：逻辑运算函数
  课时37：计算统计函数
& {# P8 n( T0 y' l$ Q# Y/ Z  课时38：时间序列函数
: e  ?$ G5 ^8 Z, f4 b- x$ r  课时39：Excel的常见技巧
  课时40：Excel工具（1）
2 J5 ^( S" E0 U. q: o  课时41：Excel工具（2）
5 j/ `9 j7 V# b& x# I  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
/ ?1 C4 o) q9 ~) W! K2 z9 S5 \  课时44：数据可视化之美
. v& S  v: Q! D; t( F( s  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
  课时47：图表绘制
2 Q6 v" s4 U# R6 T7 k: Z  课时48：Excel绘图技巧
  课时49：散点图
. @5 t1 P1 Q5 V, y7 n0 {2 p% U  u  课时50：辅助列
$ E) E: e1 O1 U2 S0 y- Y5 ~  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
  课时55：杜邦分析法
0 m8 o% B& H1 s) z$ L) e& p: q  课时56：Power BI入门
0 Y/ V1 [' R. H, J% ^) m) E  课时57：Power BI基础功能
" u% m8 C4 m1 p  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）
! a  _/ W2 ~0 @  课时61：Dashboard
0 E, v# ]9 U9 V章节6： 第五周：MySQL
# f/ B; v4 z. }  A* }  o  课时62：MySQL安装
1 w* Z( l, |" f" a  课时63：数据库
  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
  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
, _$ E* F8 d& S- d% E( ^  课时72：SQL leetcode
3 U+ @8 P+ w3 _* L; b3 L6 P  课时73：SQL 加载
0 o! w- `6 z2 b# \  课时74：SQL 时间
  课时75：SQL 练习（1）
3 t0 N9 m! E  F0 f9 m9 ?& ~/ G  课时76：SQL 练习（2）
- S+ A) |4 P. D- k6 ~; c, C6 B  课时77：SQL 连接 power bi
% h7 T; t8 ], _' Z% r2 d' b章节7： 第六周：统计学
  课时78：描述统计学
  课时79：分位数
. \- P; Q5 j4 P  课时80：标准差
  课时81：权重统计
  课时82：切比雪夫
2 O; ?6 q- h9 k  课时83：箱线图
: B2 o2 m7 d8 J' n" q  课时84：直方图
% j; u+ F% ?( c# r  课时85：概率
& E0 W  g7 ?. |/ o) H* e: b  课时86：贝叶斯
  课时87：二项分布1
) O* b- |7 q1 M1 a2 c! q  课时88：二项分布2
  课时89：泊松分布
4 @8 Z" r- T0 O! C6 Z6 e+ \& p  课时90：正态分布
  课时91：假设检验
章节8： 第七周：Python
2 u( Q2 @- |  r# }2 C0 |# S  课时92：入门
  课时93：数据类型
  课时94：变量
7 a  i* k7 o8 H# I1 c! ?  课时95：列表
  课时96：列表进阶
  课时97：字典
. G/ t" n2 }3 G0 P" Y' F0 ^! v% y* u  课时98：集合
  课时99：控制流
) Z9 s) ^1 W. M" S3 h  课时100：Python控制流循环
$ [- y( C" D9 S( k% ]& O4 W  课时101：Python循环进阶
  课时102：Python函数
- ?7 r4 P+ S! R: M) h+ f  课时103：高阶函数
  课时104：第三方包
  课时105：numpy
* A, B" _. {! G6 p  j* b  课时106：Python series
' g2 ^+ G- z( B1 @) E: ]  课时107：dataframe
  课时108：Python dataframe查找
1 L+ c" z0 d! j- B  课时109：read_csv
! n9 D2 g* P! ?# `8 P  课时110：计算
  课时111：Python groupby
$ E  V* u! R: c* D0 |3 A  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
4 o1 x9 m; M6 j; N+ u, g  课时115：Python Pandas 去重
  课时116：Python Pandas apply
' U- g! h9 N9 U7 ~) x7 l6 z  课时117：Python Pandas 聚合 apply
8 m5 ^% p* n3 r  课时118：Python Pandas 数据透视
1 s' F( b6 l0 s  课时119：Python 连接数据库
, U# t& P6 Y% c2 X9 B  y' Z" u  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
  课时123：Python 练习（1）
  课时124：Python 练习（2）
  课时125：Python 练习（3）
' Y8 U9 [1 |8 b) q, z& T& ^  课时126：Python 练习（4）
  课时127：Python 练习（5）
  课时128：Python 练习（6）
8 b, S: Q% g& @" R  课时129：Python 练习（7）
# ]& ~0 ]/ x* w5 J/ v  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）
  课时134：Python 可视化（3）
, L, E8 |7 w% u3 p7 b' v  课时135：Python 可视化（4）
  课时136：Python 可视化（5）
1 m. Z0 m+ r4 G5 }) \7 n- D  课时137：Python 可视化（6）
  课时138：Python 可视化（7）
6 P/ m3 N4 S( j* x  课时139：Python 可视化（8）
: ?! O" \% {% F0 x5 y  课时140：Python seaborn 01
  课时141：Python seaborn 02
  课时142：Python seaborn 03
  课时143：Python Seaborn 04
  课时144：Python Seaborn 05
+ ?% r( n, Q6 e' m) X) e4 I: i. @  课时145：Python seaborn 06
. Z1 V$ b6 z  ]- s$ N  课时146：python superset 01
' V+ M. n$ w7 X3 C0 h  课时147：Python superset 02
8 I2 V+ _: d! s9 P# G  课时148：Python superset 03
' }* e9 v. b5 [% ^; D  课时149：Python superset 04
9 G4 M4 p* t3 J# ?$ J; Z$ O  课时150：Python superset 05
( ~/ g$ [+ c; R5 h2 I' n

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