七周成为数据分析师

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七周成为数据分析师

课程简介:

明星讲师。资深数据分析师,数据化运营专家秦路老师,潜心磨剑打造精品课程;

规划全面。涵盖基础、业务、思维、工具、方法等方方面面,提纲挈领,为数据分析师之路奠定坚实基础;

循序渐进。环节紧凑,积跬步以至千里,七周为期,焕发不一样的职业通道;

精品质量。教学方式活泼生动、易于理解与掌握;精致案例如临其境,利于提高实战能力;


官方课程链接:https://edu.hellobi.com/course/205/overview

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

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

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)

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)

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

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

课时20:电子商务指标

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

课时24:市场营销模型

课时25:AARRR模型

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


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

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

课时37:计算统计函数

课时38:时间序列函数

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)

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

课时46:高级图表类型与应用

课时47:图表绘制

课时48:Excel绘图技巧

课时49:散点图

课时50:辅助列

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

课时56:Power BI入门

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)

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

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

课时72:SQL leetcode

课时73:SQL 加载

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

课时79:分位数

课时80:标准差

课时81:权重统计

课时82:切比雪夫

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

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

课时92:入门

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

课时100:Python控制流循环

课时101:Python循环进阶

课时102:Python函数

课时103:高阶函数

课时104:第三方包

课时105:numpy

课时106:Python series

课时107:dataframe

课时108:Python dataframe查找

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

课时116:Python Pandas apply

课时117:Python Pandas 聚合 apply

课时118:Python Pandas 数据透视

课时119:Python 连接数据库

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)

课时126:Python 练习(4)

课时127:Python 练习(5)

课时128:Python 练习(6)

课时129:Python 练习(7)

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)

课时135:Python 可视化(4)

课时136:Python 可视化(5)

课时137:Python 可视化(6)

课时138:Python 可视化(7)

课时139:Python 可视化(8)

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

课时145:Python seaborn 06

课时146:pythonsuperset 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

课程截图:


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