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8 ]+ C5 q H; K0 j; `* o│ 01周-开班典礼-课程整体介绍.mp46 W& O k, S4 k* t+ t
# f C% [& A1 c6 C( A│ 01周-开班典礼-预习课程安排.mp4: g7 U. k4 g5 w8 N7 d. A% b- a: h! G6 j+ ~
│ 02-数据分析导论-数据分析工具简介.mp47 s9 R W7 F# x/ Z7 ^9 g
│ 02-数据分析导论-数据分析师的基本概要.mp43 G# D( l* \& a. W( p' w
( D o% B- Q3 S' w. K+ @│ 03-使用Python进行Excel数据处理-Jupyter Notebook安装使用和Pandas基础.mp4( n2 E+ R0 w7 R5 Z# `4 a* S$ w
$ L6 X8 k: ?; [│ 03-使用Python进行Excel数据处理-【项目】员工薪水探索性分析.mp4
: t! q7 Y& b& ~) c% t; F+ m│ 04-如何像数据分析师一样思考-互联网营销活动分析的基本模型（统计学基础）.mp4- y m+ _) w( {/ O
│ 04-如何像数据分析师一样思考-数据可视化的基本原则.mp4
3 E! S: Q$ W, p│ 05-数据的科学运算-Numpy的常用运算方法.mp4/ v. I, n! F1 R8 R' V. b) P
│ 05-数据的科学运算-Pandas数据类型进阶.mp4: _) E: Q6 `( X/ }/ ?
│ 06-不做只懂技术不懂业务的工具人-【项目】bilibili站内CPC广告优化.mp4
5 q* f1 `* B. r' s+ p6 c0 v' e│ 06-不做只懂技术不懂业务的工具人-为什么数据分析师不能只懂技术.mp4
0 K; |! Y. r' p) n0 `8 Y2 F│ 07-数据可视化-Matplotlib基本图形绘制.mp4 ^" s6 V9 J G
│ 07-数据可视化-【项目】股票数据可视化分析实战.mp4# n% B$ q M$ N0 A
│ 08-数据分析实战项目（一）电商平台订单报表分析-互联网电商平台数据分析思路.mp46 J& o5 D! [5 h
n! R! T% h1 e* t│ 08-数据分析项目实战（一）电商平台订单报表分析-订单数据的分析思路.mp4& A0 ?* q9 ]4 j- |) ~
4 F. j* B" ^3 ^( p│ 09-使用正则进行数据的复杂筛选-反义代码与限定符、分组匹配、贪婪与非贪婪.mp4( }6 D5 }6 V9 P$ g; m" y; J# B& f
│ 09-使用正则进行数据的复杂筛选-正则入门及元字符的应用.mp4
1 G, G: p) O( T7 \2 ^6 R│ 10-数据分析项目实战（二）：用户画像体系-互联网电商平台入驻商数据分析思路.mp40 s' ^! m$ Z) n) z+ f6 t; e" n2 M0 \' i }; B% L6 _* e
│ 10-数据分析项目实战（二）：用户画像体系-电商运营的用户画像体系构建.mp4- u9 c+ s2 L4 u' C. A# [
│ 11-强化自动化办公-【项目】-基于用户行为的用户价值分析.mp4+ h& S) I8 v' f9 N, s7 q2 }' ?
│ 11-强化自动化办公-多层文件夹、多类型文件处理.mp4) O. l( {$ k- R$ a6 |/ o' Y5 u* T; L* l3 m1 E9 r o3 m9 u$ r
│ 12-数据分析项目实战（三）以数据为导向的运营体系搭建-电商广告业务简介与传统分析链路数据分析.mp4- S! \0 r/ _9 B( R
- |0 H* E) f. _2 c& d- p$ k│ 12-数据分析项目实战（三）以数据为导向的运营体系搭建-运营体系数据化构建.mp4: U! D$ e7 f( a6 V3 w
0 P; G& ?4 C7 k( Y ?+ a- t│ 13-数据分析模型应用-【实战】用户价值聚类分析.mp46 c; Z; [# ]/ `+ n0 c8 g: F' y
" P" K9 D4 M& N+ g! a! e│ 13-数据分析模型应用-聚类分析算法.mp44 @) U7 {! S- @+ Y; w! F& ]5 T' \. I4 H7 l0 W1 I& g/ s
│ 14-数据分析实战（四）：亚马逊Kindle电子书的数字化商业分析-【项目】亚马逊Kindle书籍多渠道商业分析.mp4' N6 r$ c( @, U
│ 14-数据分析实战（四）：亚马逊Kindle电子书的数字化商业分析-商业分析与传统的行业研究.mp4
9 ^- _7 h; z6 G Q, s│ 15-初识MySQL数据库.mp4
: J. {& c; T- |│ 16-常见互联网业务数据分析报告制作与用户分层模型-RFM模型实战.mp4
2 \1 G+ R& O3 p: `# P e( c│ 16-常见互联网业务数据分析报告制作与用户分层模型-互联网产品指标体系构建.mp43 E) t4 c. b2 p" F+ X* g4 {. _+ X2 v- i9 S _* Q( O) Q
│ 17-数据库技术进阶之复杂查询-MySQL的数据筛选与分组运算.mp4# n/ X* ? K2 l. B1 z) e/ `
│ 17-数据库技术进阶之复杂查询-【项目】会员体系消费行为分析.mp4- F T, I$ |6 P' K" L" B C$ `: L V, w* Z3 F
│ 18-产品关联分析与商品画像体系实战-产品定位分析波士顿矩阵.mp4' s" B7 c4 }& z+ K) Y4 l( s' j: g) p
│ 18-产品关联分析与商品画像体系实战-搭建商品画像体系.mp4
9 I% |# A" q! C│ 19-数据可视化Pyecharts-【项目】广告效果聚类分析.mp4
/ c/ R. A* l9 `- s! A5 m│ 19-数据可视化Pyecharts-教学.mp44 c+ W8 t4 F) k8 N& M8 H* W. H% B9 ?# [, R7 R0 B
│ 20产品关联分析与商品画像体系实战-产品定位分析波士顿矩阵.mp4; @8 d6 X" w# ^
│ 20产品关联分析与商品画像体系实战-搭建商品画像体系.mp4
; l( ?# k9 |7 \! O│ 21数据分析师面试准备-如何撰写一份有吸引力的简历.mp4+ q' W" f; p5 D6 ?! i
$ F& h: Z. m7 }; Q9 M, z│ 21数据分析师面试准备-面试中的技术问题、逻辑问题、业务问题.mp4
4 s8 \( X$ @( \! ?: ]5 X│ % @' ~( j/ o6 V- Z( t9 P3 J0 y+ k, w/ r
└─材料6 @# `, C2 p$ Y+ I5 b% W
│ - n+ b7 U1 c( g9 u E
1 G/ e) Y, m4 s ├─2数据分析导论! p' i: _$ b( v9 f5 C* C
6 V; ]0 V6 L' P; Z8 g7 T, m" z7 y │ 第一周：数据分析导论-叶老师.pdf2 s7 r# K. b [# Q
$ o# m, b1 Z2 I' B8 k2 j! x: m0 u" a │
7 q7 ~2 d& P6 k( s q/ P7 G ├─3使用Python进行Excel数据处理
( P6 G# W% p9 R) G │ └─pandas资料$ H/ x5 ?3 Q+ u6 w+ c; X( W& \& u( z9 U1 k" H
│ └─pandas资料
( ^6 {- s4 W1 |4 {$ F │ Pandas操作Excel.ipynb+ V7 u8 y( i( g( j, c4 }1 d$ m4 x9 B% Q' E" b
│ 员工薪水探索性分析作业.ipynb3 N' ^3 ^1 O5 j) M5 Q; r
4 X' |# c; ?' |" j/ ?" S │ 数据分析测试题.xlsx
& _# D8 w, N/ e │ , M; t! J$ F$ `0 l4 w$ |0 n- l3 Y6 C1 t$ i" N8 Z" ^8 A
├─3数据分析导论; L4 j. e' }9 [* q9 u
, m3 X- \; l3 [" b& u6 ?. F7 x$ e │ 第一周：数据分析导论-叶老师.pdf
2 z G# B, } i0 C Y; m$ B │ 3 Q' R" N$ l* f- L5 o1 v
, d; N4 X; z) S1 Y/ g- M ├─4如何像数据分析师一样思考5 T! M' p) P! U* f& t9 R3 b8 i$ {
5 y- x l& H/ d! U* X │ 仿真型仓储备货分析.xls2 o! Q' Z; |: `
│ 折线图.xlsx% H) \; D$ T1 ?; z) Y2 ?% w5 d; R
│ 数值分析.xlsx _ e @5 E" Z& y+ W( W$ T0 j. z% m0 P' H6 u0 Z7 w/ }
│ 气泡图.xlsx- m( U& S# N3 c3 M; N: ?( }5 U1 m0 ?* Q" j- |
│ 直方图.xlsx
2 z' _$ t+ q: z3 X9 n* L; a │ 第二周：如何像数据分析师一样思考.pdf
& s$ J4 |6 U; h │ 诊断性分析 关联分析.xlsx& u) J7 C' N$ t/ B7 [- Z) {2 Y/ H. c7 O4 M
│ 长尾分布.xlsx! B( G& M8 W5 K1 l# l! O3 B9 u* a* ?; Y- D
│ 预测性分析（线性回归）.xlsx8 L. h' e+ j0 r
│
; i/ q( f3 K. f* R ├─5数据的科学运算+ l$ n6 t) R; `! e5 a: r' ^
│ └─第二周技术课代码及数据文件6 n N! q9 o) s9 `: Z+ I7 V
│ │ data_excel.xlsx4 r+ _8 y5 ^; p- ~9 v. _
│ │ 共享单车数据.ipynb5 p3 z8 z# q, A* h) \+ z$ ~4 P' d" m$ i& e$ F4 a
│ │ 旅游数据清洗.ipynb( c1 r9 J/ k$ V3 e8 I
2 |7 [/ M, C S) ] │ │ 旅游数据清洗作业.ipynb6 y- s7 @2 H) }0 s+ K
│ │ 第二次 Python科学运算.ipynb% O$ W: N& D/ Y. [
# F% u# b; I, K: Q Y+ ?' R b │ │
4 R5 F6 P% r% l, v │ └─MACOSX: N6 u. c9 J+ ?' Y/ n' c+ o7 R7 N: L7 |+ l
│ data_excel.xlsx y1 d3 W R; m% }( G
& Z* r6 ^5 T1 n5 ^ │ 5 F$ \9 I; o6 ?
├─6不做只懂技术不懂业务的“工具人”, m- @" g, n' b( I7 B6 F+ |1 m
│ 第三周：不做只懂技术不懂业务的“工具人”.pdf6 I9 C1 a& f9 c4 ~( e4 F/ D% I. g0 O' J# B2 `$ v% Z" U
│ 长尾分布(1).xlsx; i6 G: ~, \5 e( \% X5 y3 t
. Q9 [' k9 l* ?( _& K7 \ │ # w' l: C% z1 \7 Q. `" X% F
├─7数据可视化. Y% \# ?& v- Y# M& B3 B
6 o! }) l4 o! z/ Q │ └─第三周代码及数据8 `; L B/ Z2 A- ?4 B1 Q9 B6 a) T
, G) R9 p8 F, I$ E │ │ Matplotlib基本图形绘制.ipynb* J: r1 l9 [( [4 K
│ │ 折线图.xlsx Q- f, I9 d3 B7 \3 G& V. F! w! S6 ?" Y7 N. k5 e. s1 Q6 U- g
│ │ 折线图的副本.xlsx
2 J& h, k# B/ H │ │ 气泡图.xlsx: ]. J1 m) }8 @) D" O8 ^
- j2 X7 q6 o/ ^7 m: }+ f │ │ 用户信息可视化.ipynb
% A$ _: V- |$ T2 N/ D* Z' g& T) F │ │ 直方图.xlsx* c( A( A4 J$ X$ o5 f8 W* K
│ │ 长尾分布.xlsx
# Z5 |: V: j! Z. e7 j& U" Q │ │ |
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发表于 2021-12-19 10:29:59
