找回密码
 立即注册
查看: 30968|回复: 15

[分享资源] 49天从思维到excel再到mysql和python逐步成为专业数据分析师

[复制链接]

2267

主题

3124

回帖

2万

威望

管理员

金币
8005

热心会员推广达人宣传达人突出贡献优秀版主荣誉管理论坛元老

发表于 2019-10-5 09:37:56 | 显示全部楼层 |阅读模式
我一直认为数据分析是任何行业中最重要的一个环节,因为一切决策都来源于数据,如果数据分析判断出错,会直接影响决策错误,决策的错误可能会导致事业崩塌,企业倒闭。除了数据分析,数据的收集也是很重要的,类似于各国的情报机构一样,对国家稳定有很重要的作用。这套数据分析资源属于速成版,一个半月左右,学的东西还比较多,从数据分析思维、excel、mysql数据库、再到python等都有涵盖。





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;

7周成为数据分析师 (1).jpg 7周成为数据分析师 (2).jpg 7周成为数据分析师 (3).jpg 7周成为数据分析师 (4).jpg 7周成为数据分析师 (5).jpg 7周成为数据分析师 (6).jpg 7周成为数据分析师 (7).jpg 7周成为数据分析师 (8).jpg 7周成为数据分析师 (9).jpg


49天从思维到excel再到mysql和python逐步成为专业数据分析师目录│文件列表:
├ 第0周:如何49天成为专业的数据分析师
│  │ 01:为什么需要49天.mp4
│  └ 02:49天应该学什么?怎么学?.mp4
├ 第1周:数据分析思维
│  │ 1.10数据分析的思维技巧:指数法.mp4
│  │ 1.11数据分析的思维技巧:二八法.mp4
│  │ 1.12数据分析的思维技巧:对比法.mp4
│  │ 1.13数据分析的思维技巧:漏斗法.mp4
│  │ 1.14如何在业务时间锻炼数据分析思维.mp4
│  │ 1.3为什么思维重要.mp4
│  │ 1.4数据分析中的三种核心思维:结构化.mp4
│  │ 1.5数据分析中的三种核心思维:公式化.mp4
│  │ 1.6数据分析中的三种核心思维:业务化.mp4
│  │ 1.7数据分析的思维技巧:象限法.mp4
│  │ 1.8数据分析的思维技巧:多维法.mp4
│  └ 1.9数据分析的思维技巧:假设法.mp4
├ 第2周:业务
│  │ 2.15为什么业务重要.mp4
│  │ 2.16经典的业务分析指标.mp4
│  │ 2.17市场营销指标.mp4
│  │ 2.18产品运营指标.mp4
│  │ 2.19用户行为指标.mp4
│  │ 2.20电子商务指标.mp4
│  │ 2.21流量指标.mp4
│  │ 2.22怎么生成指标.mp4
│  │ 2.23如何建立业务分析框架.mp4
│  │ 2.24市场营销模型.mp4
│  │ 2.25AARRR模型.mp4
│  │ 2.26用户行为模型.mp4
│  │ 2.27电子商务模型.mp4
│  │ 2.28流量模型.mp4
│  │ 2.29如何应对各种业务场景.mp4
│  │ 2.30如何应对各种业务场景(小练习).mp4
│  └ 2.31数据化管理业务.mp4
├ 第3周:Excel
│  │ 3.32为什么要学习EXCEL.mp4
│  │ 3.33文本清洗函数.mp4
│  │ 3.34常见的文本清洗函数练习.mp4
│  │ 3.35关联匹配函数.mp4
│  │ 3.36逻辑运算函数.mp4
│  │ 3.37计算统计函数.mp4
│  │ 3.38时间序列函数.mp4
│  │ 3.39EXCEL的常见技巧.mp4
│  │ 3.40 EXCEL工具(1).mp4
│  │ 3.41 EXCEL工具(2).mp4
│  │ 3.42 用EXCEL进行数据分析(1).mp4
│  └ 3.43 用EXCEL进行数据分析(2).mp4
├ 第4周:数据可视化
│  │ 4.44数据可视化之美.mp4
│  │ 4.45常见的图表类型与应用.mp4
│  │ 4.46高级图表类型与应用.mp4
│  │ 4.47图表绘制.mp4
│  │ 4.48 EXCEL绘图技巧.mp4
│  │ 4.49散点图.mp4
│  │ 4.50辅助列.mp4
│  │ 4.51符合图表.mp4
│  │ 4.52甘特图(1).mp4
│  │ 4.53甘特图(2).mp4
│  │ 4.54标靶图.mp4
│  │ 4.55杜邦分析法.mp4
│  │ 4.56 Power BI入门.mp4
│  │ 4.57 Power BI基础功能.mp4
│  │ 4.58 Power BI操作技巧 .mp4
│  │ 4.59用BI进行数据分析(1).mp4
│  │ 4.60用BI进行数据分析(2).mp4
│  └ 4.61 Dashboard.mp4
├ 第5周:MySQL
│  │ 5.62 MySQL安装.mp4
│  │ 5.63数据库.mp4
│  │ 5.64数据库实操.mp4
│  │ 5.65 SQL select.mp4
│  │ 5.66 SQL条件查找.mp4
│  │ 5.67 SQL group by.mp4
│  │ 5.68 SQL group by高级.mp4
│  │ 5.69 SQL函数.mp4
│  │ 5.70 SQL 子查询.mp4
│  │ 5.71 SQL join.mp4
│  │ 5.72 SQL leetcode.mp4
│  │ 5.73 SQL加载.mp4
│  │ 5.74 SQL时间.mp4
│  │ 5.75 SQL练习(1).mp4
│  │ 5.76 SQL练习(2).mp4
│  └ 5.77 SQL连接power BI.mp4
├ 第6周:统计学
│  │ 6.78 描述统计学.mp4
│  │ 6.79分位数.mp4
│  │ 6.80标准差.mp4
│  │ 6.81 权重统计.mp4
│  │ 6.82切比雪夫.mp4
│  │ 6.83箱线图.mp4
│  │ 6.84直方图.mp4
│  │ 6.85概率.mp4
│  │ 6.86贝叶斯.mp4
│  └ 896976348728088146.jpg
├ 第7周:Python
│  │ 7.087入门.mp4
│  │ 7.088数据类型.mp4
│  │ 7.089变量.mp4
│  │ 7.090列表.mp4
│  │ 7.091列表进阶.mp4
│  │ 7.092 字典.mp4
│  │ 7.093 集合.mp4
│  │ 7.094控制流.mp4
│  │ 7.095 Python控制流循环.mp4
│  │ 7.096 Python循环进阶.mp4
│  │ 7.097 Python函数.mp4
│  │ 7.098 高阶函数.mp4
│  │ 7.099 第三方包.mp4
│  │ 7.100 numpy.mp4
│  │ 7.101 Python series.mp4
│  │ 7.102:dataframe.mp4
│  │ 7.103 Python dataframe.mp4
│  │ 7.104 read_csv.mp4
│  │ 7.105 计算.mp4
│  │ 7.106 Python groupby.mp4
│  │ 7.107 Python Pandas关联.mp4
│  │ 7.108 Python Pandas 多重索引.mp4
│  │ 7.109 Python Pandas文本函数.mp4
│  │ 7.110 Python Pandas去重.mp4
│  │ 7.111 Python Pandas apply.mp4
│  │ 7.112 Python Pandas聚合apply.mp4
│  │ 7.113 Python Pandas数据透视.mp4
│  │ 7.114 Python连接数据库.mp4
│  │ 7.115 Python连接数据库2.mp4
│  │ 7.116 Python连接数据库3.mp4
│  │ 7.117 Python练习markdown.mp4
│  │ 7.118 Python练习(1).mp4
│  │ 7.119 Python练习(2).mp4
│  │ 7.120 Python练习(3).mp4
│  │ 7.121 Python练习(4).mp4
│  │ 7.122 Python练习(5).mp4
│  │ 7.123 Python练习(6).mp4
│  │ 7.124 Python练习(7).mp4
│  │ 7.125 Python练习(8).mp4
│  │ 7.126 Python练习(9).mp4
│  │ 7.127 Python可视化(1).mp4
│  │ 7.128 Python可视化(2).mp4
│  │ 7.129 Python可视化(3).mp4
│  │ 7.130 Python可视化(4).mp4
│  │ 7.131 Python可视化(5).mp4
│  │ 7.132 Python可视化(6).mp4
│  │ 7.133 Python可视化(7).mp4
│  │ 7.134 Python可视化(8).mp4
│  │ 7.135 Python seaborn 01.mp4
│  │ 7.136 Python seaborn 02.mp4
│  │ 7.137 Python seaborn 03.mp4
│  │ 7.138 Python seaborn 04.mp4
│  │ 7.139 Python seaborn 05.mp4
│  │ 7.140 Python seaborn 06.mp4
│  │ 7.141 Python superset 01.mp4
│  │ 7.142 Python superset 02.mp4
│  │ 7.143 Python superset 03.mp4
│  │ 7.144 Python superset 04.mp4
│  └ 7.145 Python superset 05.mp4
└ 课件
    ├ 第一周
    │  │ 1、第一周:数据分析思维.pdf
    │  └ 896976348728088146.jpg
    ├ 第七周
    │  │ CDNOW_master.txt
    │  └ 第七周:Python.pptx
    ├ 第三周
    │  │ 3、第三周:Excel.pdf
    │  │ DataAnalyst.csv
    │  └ 餐饮(天善).csv
    ├ 第二周
    │  └ 2、第二周、业务.pdf
    ├ 第五周
    │  │ company_sql.csv
    │  │ dataAnalyst_sql.csv
    │  │ order_info_utf.csv
    │  │ sql.pdf
    │  └ user_info_utf.csv
    ├ 第六周
    │  └ 第六周:统计学.pptx
    └ 第四周
       │ powerbi案例资源.zip
       │ Thumbs.db
       │ 数据可视化.pdf
       └ 数据可视化案例.xlsx



资料卡片
资料信息: 4.06G
网盘索引: 百度网盘 
存储分区:
下载地址和解压密码: 抱歉权限不够升级权限 / 联系客服
备用地址和解压密码: -




上一篇:书记员考试速录听打练习资料及判卷软件
下一篇:RHCE(含RHCSA)全套学习资源100G+有视频文档虚拟机考试模拟环境
回复

使用道具 举报

0

主题

97

回帖

296

威望

武林至尊

金币
28
发表于 2019-10-5 09:38:17 | 显示全部楼层
要是介绍能再详细点,多上点截图就更好了
回复

使用道具 举报

0

主题

107

回帖

325

威望

武林至尊

金币
30
发表于 2019-10-5 09:38:52 | 显示全部楼层
沙发!沙发!
回复

使用道具 举报

1

主题

56

回帖

429

威望

武林至尊

金币
1368
发表于 2019-10-5 09:58:38 | 显示全部楼层
本想来秒沙发的
回复

使用道具 举报

1

主题

141

回帖

393

威望

武林至尊

金币
50
发表于 2019-10-5 11:52:49 | 显示全部楼层
很多好东东,特别棒,感谢分享。
回复

使用道具 举报

0

主题

97

回帖

254

威望

武林至尊

金币
35
发表于 2019-10-5 13:12:14 | 显示全部楼层
这个太全了,非常有用啊,留着备用。
回复

使用道具 举报

0

主题

102

回帖

303

威望

武林至尊

金币
10
发表于 2019-10-5 15:38:55 | 显示全部楼层
学习了,谢谢分享、、、
回复

使用道具 举报

3

主题

50

回帖

173

威望

武林至尊

金币
638
发表于 2019-10-6 12:11:00 | 显示全部楼层
这个正好用上,下载看看了。谢谢分享!
回复

使用道具 举报

1

主题

162

回帖

210

威望

武林新丁

金币
398
发表于 2019-10-16 08:08:14 | 显示全部楼层
可以可以,这个资源非常好
回复

使用道具 举报

0

主题

45

回帖

141

威望

武林高手

金币
37702
发表于 2019-11-16 09:43:17 | 显示全部楼层
先备着,谢谢分享
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

QQ|Archiver|网站地图|联系我们|帖子标签|侵权投诉|我帮找网 ( 琼ICP备13889858号 )

GMT+8, 2024-3-29 06:14

Powered by Discuz! X3.5

© 2001-2024 Discuz! Team.

快速回复 返回顶部 返回列表