2021python数据分析实例教程 python数据分析与可视化教程 python数据分析师教程视频 python案例分析报告教程

作者: admin 分类: Python教程合集 发布时间: 2021-07-19 08:04

该合集为Python数据分析的视频教程,定期更新,目录如下:

系列一:2021python数据分析从基础到进阶课程(适合新手)

├──第10章 python入门及基础分析
| ├──第1节 概述与基本操作
| | ├──1. 课程与开发环境简介.mp4 80.21M
| | ├──2. 帮助文档的获取&基础操作.mp4 233.12M
| | ├──3. 基础操作:整数、小数、复数&列表、字符串、字典.mp4 120.83M
| | ├──4. 自定义函数.mp4 119.88M
| | ├──5.Jupyte常用快捷键以及自动补全功能的实现r.mp4 59.68M
| | └──6. 本节小结.mp4 9.36M
| ├──第2节 Numpy
| | ├──1. 从头创建一个数组.mp4 229.17M
| | ├──2. 案例实践——如何实现99乘法表和老虎机.mp4 113.51M
| | ├──3. 数组的操作.mp4 140.81M
| | ├──4. 数组的计算.mp4 82.27M
| | ├──5. 数组的广播.mp4 173.75M
| | └──6. 比较、掩码和布尔逻辑.mp4 113.62M
| ├──第3节 Pandas
| | ├──1. 序列和数据库.mp4 97.49M
| | ├──10. 本节小结.mp4 11.00M
| | ├──2. 索引和切片.mp4 105.54M
| | ├──3. 通过索引运算和生成新的列.mp4 44.28M
| | ├──4. 文件的读取和写入.mp4 65.34M
| | ├──5. 缺失值处理.mp4 106.17M
| | ├──6. 数据连接.mp4 146.06M
| | ├──7. 分组和聚合.mp4 92.31M
| | ├──8. 数据透视表.mp4 125.17M
| | └──9. 字符串的处理.mp4 46.98M
| ├──第4节 Matplotlib与python作图
| | ├──1. 基础作图——折线图和散点图.mp4 194.72M
| | ├──2. 基础作图——直方图和饼图.mp4 97.31M
| | ├──3. 子图和图例.mp4 93.82M
| | ├──4. 图标设置——标签,表格样式和cmap.mp4 206.03M
| | ├──5. 高级作图.mp4 171.01M
| | └──6. 本节小结.mp4 2.47M
| ├──第5节 Sklearn与机器学习基础
| | ├──1. 线性回归.mp4 109.61M
| | ├──10. 支持向量机——核函数.mp4 144.52M
| | ├──11. 支持向量机是如何防止过拟合的.mp4 96.29M
| | ├──12. 如何使用Python实现PCA降维算法.mp4 227.79M
| | ├──13. 如何使用Python实现Kmeans聚类.mp4 82.86M
| | ├──14. 本节小结.mp4 30.34M
| | ├──2. 逻辑回归的原理、模型实现与正则化.mp4 222.63M
| | ├──3. 逻辑回归的评估以及最优迭代次数.mp4 204.19M
| | ├──4. 贝叶斯分类器的实现过程.mp4 66.48M
| | ├──5. 朴素贝叶斯算法案例——手写数字识别.mp4 44.47M
| | ├──6. 数据预处理.mp4 307.24M
| | ├──7. 决策树和随机森林——熵和决策树.mp4 86.67M
| | ├──8. 决策树和随机森林算法对比.mp4 100.04M
| | └──9. 随机森林的调参.mp4 222.12M
| └──课后练习
| | └──课后练习.txt 0.40kb
├──第11章 课程总结图谱
| └──课程总结.mp4 94.43M
├──第1章 数据分析师的职业概览
| ├──01.数据分析师的“钱景”如何.mp4 41.77M
| ├──02.什么人适合数据分析.mp4 61.73M
| ├──03.数据分析师的临界知识.mp4 87.19M
| └──04.数据分析师的主要职责.mp4 92.20M
├──第2章 数据分析和数据挖掘的概念和理念
| ├──第1节 基础概念
| | ├──01. 数据分析及数据挖掘定义.mp4 129.84M
| | ├──02. 数据分析与数据挖掘的层次.mp4 63.23M
| | ├──03. 数据分析及数据挖掘三要素.mp4 227.60M
| | └──04. 本节小结.mp4 41.26M
| ├──第2节 探索性数据分析
| | ├──01. 如何描述业务量数据.mp4 204.77M
| | ├──02. 可视化展示的原则.mp4 19.76M
| | └──03. 本节小结.mp4 26.48M
| ├──第3节 预测和分类
| | ├──01. 预测和分类的概念模型、流程.mp4 86.96M
| | ├──02. 分类和预测:线性回归.mp4 135.27M
| | ├──03. 逻辑回归.mp4 223.56M
| | ├──04. 决策树算法.mp4 123.97M
| | ├──05. 支持向量机.mp4 105.02M
| | ├──06. 朴素贝叶斯.mp4 88.09M
| | └──07. 本节小结.mp4 25.67M
| └──第4节 分群和降维
| | ├──01. 聚类算法的基本概念.mp4 100.03M
| | ├──02. 层次聚类.mp4 87.75M
| | ├──03. K-means聚类.mp4 74.07M
| | ├──04. 降维模型-PCA.mp4 61.39M
| | └──05. 本节小结.mp4 2.09M
├──第3章 统计学基础和SPSS软件应用
| ├──第1节 描述性统计描述
| | ├──01. 统计分析的目的.mp4 39.55M
| | ├──02. 统计分析的关键概念.mp4 17.87M
| | ├──03. 四种测量尺度.mp4 151.19M
| | ├──04. 集中趋势-均值.mp4 58.37M
| | ├──05. 集中趋势-中位数和众数.mp4 36.09M
| | ├──06. 离散趋势-极差和方差.mp4 132.17M
| | ├──07. 案例操作-如何实现离中趋势和集中趋势.mp4 137.74M
| | └──08. 本节小结.mp4 7.17M
| ├──第2节 假设检验_统计判断
| | ├──01. 统计学本质.mp4 39.38M
| | ├──02. 统计学两大定理.mp4 46.25M
| | ├──03. 统计判断-抽样误差与标准误差.mp4 61.21M
| | ├──04. 统计推断-t分布.mp4 85.45M
| | ├──05. 统计推断-参数估计.mp4 72.04M
| | ├──06. 统计推断-假设检验.mp4 127.01M
| | └──07. 本节小结.mp4 20.65M
| ├──第3节 抽样方法
| | ├──01. 统计过程.mp4 8.54M
| | ├──02. 抽样的概念.mp4 6.76M
| | ├──03. 抽样方法与非抽样方法.mp4 93.74M
| | ├──04. 抽样调查与普查的特点.mp4 39.46M
| | ├──05. 非抽样调查.mp4 67.05M
| | ├──06. 非抽样调查的三种类型.mp4 236.90M
| | ├──07. 无回答误差的处理.mp4 15.60M
| | ├──08. 抽样过程.mp4 43.66M
| | ├──09. 抽样单元与抽样框.mp4 25.90M
| | ├──10. 抽样形式.mp4 166.45M
| | ├──11. 概率抽样-简单抽样和系统抽样.mp4 49.66M
| | ├──12. 概率抽样-pps抽样.mp4 115.64M
| | ├──13. 概率抽样-分层抽样.mp4 21.92M
| | ├──14. 非概率抽样-区域抽样、时间抽样和电话抽样.mp4 61.72M
| | └──15. 总结.mp4 22.57M
| └──第4节 一般性模型
| | ├──实操题
| | | ├──截图1.png 20.91kb
| | | └──作业数据.rar 47.68kb
| | ├──1. t检验.mp4 19.03M
| | ├──2. t检验-案例实践.mp4 181.30M
| | ├──3. F检验.mp4 34.88M
| | ├──4. F检验-案例实践.mp4 93.22M
| | ├──5. 相关分析.mp4 21.54M
| | ├──6. 相关分析-案例实践.mp4 44.77M
| | ├──7. 线性回归.mp4 40.72M
| | ├──8- 线性回归-案例实践.mp4 89.28M
| | └──9. 本节小结.mp4 46.97M
├──第4章 数据预处理基础
| ├──第1节 数据分析前的准备工作
| | ├──1. 统计工作流程.mp4 24.75M
| | ├──2. 统计准备工作.mp4 100.17M
| | ├──3. 数据检查要点.mp4 153.28M
| | ├──4. 开放题的准备.mp4 173.21M
| | └──5. 本节小结.mp4 11.26M
| ├──第2节 数据清洗
| | ├──1. 数据清洗的概念和流程.mp4 38.96M
| | ├──2. 字段选择和数据质量报告.mp4 100.57M
| | ├──3. 数据清洗主要工作.mp4 108.20M
| | ├──4. 错误值和异常值处理方法.mp4 142.36M
| | ├──5. 缺失值处理方法.mp4 233.90M
| | ├──6. 异常值和缺少值的处理操作.mp4 169.75M
| | └──7. 本节小结.mp4 11.42M
| ├──第3节 数据规范化
| | ├──1. 数据转化.mp4 236.76M
| | ├──2. 数据离散化与数据扩充.mp4 153.53M
| | ├──3. 数据合并与拆分.mp4 210.51M
| | └──4. 本节小结.mp4 5.69M
| └──课后题.txt 0.06kb
├──第5章 mysql教程
| ├──第1节 sql简介
| | ├──1. sql简介.mp4 81.99M
| | ├──2. 建立数据库.mp4 71.78M
| | ├──3. 建立数据表和约束条件.mp4 101.46M
| | ├──4. 插入和更改.mp4 108.75M
| | └──5. 本节小结.mp4 9.69M
| ├──第2节 基本查询语句
| | ├──1. 基本查询语句.mp4 158.61M
| | └──2. 本节小结.mp4 6.61M
| ├──第3节 交叉查询和子查询
| | ├──1. 聚合函数和交叉查询:group by.mp4 119.34M
| | ├──2. 子查询(in、not in)&模糊匹配 Like.mp4 144.80M
| | └──3. 本节小结.mp4 3.05M
| ├──第4节 练表查询
| | ├──1. 连表查询.mp4 247.00M
| | └──2. 小结.mp4 14.20M
| └──课后练习
| | ├──题目.txt 0.35kb
| | └──作业素材.rar 144.33kb
├──第6章 Excel分析及可视化
| ├──第1节 Excel简介
| | └──1. Excel简介.mp4 55.90M
| ├──第2节 Excel函数技巧
| | ├──1. 函数的简介.mp4 84.24M
| | ├──2. 查找函数-vlookup和hlookup.mp4 208.24M
| | ├──3. 查找函数-INDEX和MATCH.mp4 45.36M
| | ├──4. 统计函数.mp4 252.16M
| | ├──5. 逻辑函数(上)-if、anda和or.mp4 123.52M
| | ├──6. 逻辑函数(下).mp4 113.55M
| | ├──7. 日期函数和文本函数.mp4 190.01M
| | └──8. 本节小结.mp4 21.47M
| ├──第3节 Excel快速处理技巧
| | ├──1. 宏的技巧.mp4 262.55M
| | ├──2. 数据透视表和选择性黏贴.mp4 184.93M
| | ├──3. 格式调整技巧.mp4 149.08M
| | ├──4. 查找和定位&数据有效性技巧.mp4 276.46M
| | ├──5. 快捷键相关技巧.mp4 64.08M
| | └──6. 本节小结.mp4 24.27M
| ├──第4节 Excel可视化技巧
| | ├──1. 如何制作一张图.mp4 153.96M
| | ├──2. 组合图的做法.mp4 151.25M
| | ├──3. 条形图的变体.mp4 132.15M
| | ├──4. 数据起跑地图的做法.mp4 95.55M
| | └──5. 本节小结.mp4 7.42M
| └──课后练习
| | ├──课后练习.docx 412.69kb
| | ├──哪吒.png 129.28kb
| | ├──作业素材 (1).rar 144.33kb
| | └──作业素材.rar 144.33kb
├──第7章 进阶学习
| ├──第1节 多变量分析方法选择思路
| | ├──1. 无监督分析和有监督分析.mp4 31.88M
| | └──2. 无监督分析的原则.mp4 38.32M
| ├──第2节 因子分析
| | ├──1. 因子分析使用场景.mp4 26.91M
| | ├──2. 因子的概念及分析过程.mp4 72.79M
| | ├──3. 因子数的推定.mp4 65.82M
| | ├──4. 因子轴的旋转.mp4 59.04M
| | ├──5. 因子解释及因子得分计算.mp4 53.53M
| | ├──6. 案例实践.mp4 118.92M
| | └──7. 如何用因子分析做评价.mp4 89.27M
| ├──第3节 聚类分析
| | ├──1. 聚类分析使用场景.mp4 120.46M
| | ├──2. 聚类分析算法.mp4 79.87M
| | ├──3. 费层次聚类 K-means.mp4 112.87M
| | ├──4. K-means案例实践.mp4 222.99M
| | └──5. 二阶聚类.mp4 32.91M
| ├──第4节 对应分析
| | ├──1. 对应分析使用目的及结果解读.mp4 97.99M
| | └──2. 对应分析案例实践.mp4 128.87M
| ├──第5节 多维尺度分析
| | ├──1. 概念和使用场景.mp4 80.98M
| | ├──2. 多维尺度分析举例.mp4 130.57M
| | ├──3. 案例1:根据学生评分进行分座位.mp4 54.67M
| | ├──4. 案例2:根据学生考试成绩进行分座位.mp4 26.08M
| | ├──5. 案例3:根据手机的相似度判断竞争力.mp4 27.87M
| | └──6. 多维尺度的不足及替代方法.mp4 30.81M
| ├──第6节 时间序列分析
| | ├──1. 时间序列使用场景.mp4 6.41M
| | ├──2. 两种类型的时间序列.mp4 6.34M
| | ├──3. 时间序列模型ARIMA.mp4 10.08M
| | ├──4. 时间序列中的处理办法.mp4 97.11M
| | └──5. 案例实践-某连锁超市销售额影响因素预测.mp4 152.95M
| ├──第7节 Logistic
| | ├──1. 使用场景和理论背景.mp4 96.28M
| | └──2. logistic案例实践-用户流失的影响因素及新用户预测.mp4 288.47M
| └──课后练习
| | ├──进阶统计学方法作业数据.xlsx 11.05kb
| | └──题目.txt 0.14kb
├──第8章 经典数据挖掘算法
| ├──第1节 数据挖掘基础及数据分层抽样
| | ├──1. 生活中熟悉的数据挖掘案例.mp4 31.12M
| | ├──2. 数据准备及数据分割方式.mp4 12.19M
| | ├──3. 数据分析与数据挖掘的联系与区别.mp4 84.78M
| | ├──4. Modeler软件介绍.mp4 43.91M
| | └──5. 如何在Modeler实现数据分层抽样.mp4 143.64M
| ├──第2节 朴素贝叶斯
| | ├──1.朴素贝叶斯原理.mp4 77.17M
| | ├──2. 朴素贝叶斯算法过程.mp4 34.29M
| | ├──3. 朴素贝叶斯算法举例.mp4 58.40M
| | ├──4. 朴素贝叶斯算法优点及不足.mp4 114.37M
| | └──5. 案例实践-使用贝叶斯网络建模.mp4 96.37M
| ├──第3节 决策树
| | ├──1. 决策树使用场景.mp4 3.84M
| | ├──2. 决策树算法(1)——ID3.mp4 19.36M
| | ├──3. 决策树算法(2)——C4.5.mp4 45.45M
| | ├──4. 决策树算法(3)——回归树CART.mp4 50.13M
| | ├──5. 决策树算法(4)——CHAID.mp4 11.00M
| | ├──6. 防止过度拟合的问题.mp4 6.33M
| | └──7. 使用Modeler如何做决策树.mp4 141.19M
| ├──第4节 神经网络
| | ├──1. 神经网络的组成.mp4 87.70M
| | ├──2. 计算误差函数,修正出事权重.mp4 30.25M
| | ├──3. 神经网络与其他分析的关系.mp4 17.90M
| | └──4. 案例实践.mp4 28.35M
| ├──第5节 支持向量机
| | ├──1. 支持向量机原理介绍.mp4 21.11M
| | ├──2. 线性可分与线性不可分.mp4 10.96M
| | └──3. 案例实践.mp4 60.82M
| ├──第6节 集成算法和模型评估
| | ├──1. 集成算法的目的与方式.mp4 15.15M
| | ├──2. Bagging与Bosting的计算原理.mp4 170.18M
| | ├──3. 根据混淆矩阵进行模型评估.mp4 40.08M
| | ├──4. 在Modeler中画出GAIN曲线图和Lift曲线图.mp4 19.90M
| | └──5. 学习资料拓展.mp4 27.73M
| └──课后练习
| | ├──课后练习.txt 0.18kb
| | └──作业素材.rar 313.64kb
├──第9章 R语言入门及基础分析
| ├──第1节 R语言基础操作
| | ├──1. 初识R语言.mp4 124.05M
| | ├──10. 离散随机变量分布和连续随机变量分布.mp4 274.81M
| | ├──2. R语言的基本操作.mp4 146.14M
| | ├──3. R语言的数据结构介绍.mp4 100.32M
| | ├──4. 向量和矩阵的基本操作.mp4 281.93M
| | ├──5. 数据框的操作.mp4 341.34M
| | ├──6. 循环控制流——for&while.mp4 108.94M
| | ├──7. 条件选择控制流——if.mp4 68.26M
| | ├──8. 自定义函数.mp4 77.04M
| | └──9. R语言关于概率分布的函数以及应用介绍.mp4 206.40M
| ├──第2节 R语言描述性数据分析
| | ├──1. 探索性数据分析——集中趋势和离中趋势.mp4 220.02M
| | ├──2. 探索性数据分析——相关系数及函数介绍.mp4 244.88M
| | └──3. 探索性数据分析——假设检验.mp4 41.18M
| ├──第3节 R语言回归算法
| | ├──1. 回归基本算法及相关哈数介绍(上).mp4 363.67M
| | ├──2. 回归基本算法及相关哈数介绍(下).mp4 272.50M
| | ├──3. 模型选择.mp4 206.04M
| | └──4. 回归诊断.mp4 375.50M
| ├──第4节 R语言分类算法
| | ├──1. 逻辑回归(上).mp4 336.59M
| | ├──2. 逻辑回归(下).mp4 431.86M
| | ├──3. 决策树算法.mp4 65.30M
| | ├──4. 决策树的剪枝.mp4 224.02M
| | └──5. 随机森林.mp4 341.88M
| ├──第5节 R语言聚类和降维
| | ├──1. 使用R如何实现层次聚类.mp4 468.56M
| | ├──2. 使用R如何实现Kmeans聚类法.mp4 99.37M
| | ├──3. 如何判断聚类的好坏.mp4 171.66M
| | └──4. 使用R如何实现PCA降维.mp4 342.00M
| └──课后练习
| | ├──黄牛明细数据.rar 215.68kb
| | └──课后练习.txt 0.34kb
└──资料
| ├──课程练习材料.RAR 1.69M
| ├──所有人都能学的数据分析课–总结图谱.RAR 107.20kb
| └──所有人都能学的数据分析师-授课讲义(pdf).RAR 21.22M

 

系列二:2021数据分析从基础到实战系列

├──第10周 构建用户画像
| ├──1-1 什么是流量_ev~1_.mp4 12.73M
| ├──1-2 拓展:流量数据指标_ev~1_.mp4 35.43M
| ├──1-3 大流量分析模型:波动、特征、预测_ev~1_.mp4 8.44M
| ├──2-1 案例:背景与目标_ev~1_.mp4 7.81M
| ├──2-10 数值特征对比:雷达图_ev~1_.mp4 121.63M
| ├──2-11 案例6:基于Kmeans的广告效果聚类分析_001_ev~1_.mp4 25.06M
| ├──2-2 利用Python预处理数据_ev~1_.mp4 55.89M
| ├──2-3 计算相关性指标_ev~1_.mp4 42.49M
| ├──2-4 数据标准化:Min-Max_ev~1_.mp4 48.66M
| ├──2-5 字符串分类:OneHot编码_ev~1_.mp4 40.25M
| ├──2-6 KMeans建模:利用轮廓系数确定K_ev~1_.mp4 14.90M
| ├──2-7 练习:最佳KMeans聚类模型_ev~1_.mp4 111.18M
| ├──2-8 聚类结果分析:样本量与占比_ev~1_.mp4 82.08M
| ├──2-9 聚类结果分析:特征均值、众数_ev~1_.mp4 96.73M
| ├──3-1 什么是漏斗分析模型_ev~1_.mp4 23.03M
| ├──3-2 漏斗分析有哪些应用场景_ev~1_.mp4 15.61M
| ├──3-3 用户下单流程分析_ev~1_.mp4 33.99M
| ├──3-4 案例7:利用Excel绘制转化漏斗图_ev~1_.mp4 59.14M
| └──3-5 本章小结_ev~1_.mp4 6.15M
├──第11周 用户引流与转化
| ├──1-1 什么是用户画像_ev~1_.mp4 17.16M
| ├──1-2 数据标签系统:背景介绍_ev~1_.mp4 66.17M
| ├──1-3 数据标签系统:数据采集、埋点_ev~1_.mp4 42.18M
| ├──1-4 数据标签系统:构建用户画像_ev~1_.mp4 59.91M
| ├──1-5 练习:使用SQL提取用户数据_ev~1_.mp4 44.02M
| ├──1-6 数据标签系统:构建商品画像_ev~1_.mp4 80.96M
| ├──1-7 练习:使用SQL提取商品数据_ev~1_.mp4 44.40M
| ├──2-1 什么是RFM模型_ev~1_.mp4 8.28M
| ├──2-2 利用Excel计算R、F、M分值_ev~1_.mp4 47.05M
| ├──2-3 设置R、F、M评分标准_ev~1_.mp4 38.03M
| ├──2-4 计算R、F、M得分_ev~1_.mp4 49.37M
| ├──2-5 给用户贴标签_ev~1_.mp4 66.74M
| ├──2-6 RFM评分卡优化:使用K-Means进行数据分组_ev~1_.mp4 89.22M
| ├──2-7 模型展示与可视化_ev~1_.mp4 52.70M
| ├──2-8 案例5:基于RFM的用户精细化管理_ev~1_.mp4 32.56M
| └──2-9 本章小结_ev~1_.mp4 5.75M
├──第12周 分析消费行为
| ├──1-1 什么是消费行为_ev~1_.mp4 17.12M
| ├──1-2 消费行为模式的变迁_ev~1_.mp4 30.45M
| ├──2-1 案例说明:某电商交易数据_ev~1_.mp4 59.83M
| ├──2-2 趋势分析:金额、频次、人数、产品数_ev~1_.mp4 41.77M
| ├──2-3 趋势分析:销售额 vs 产品数_ev~1_.mp4 53.74M
| ├──2-4 趋势分析:消费时间段偏好_ev~1_.mp4 74.94M
| ├──2-5 个体分析:消费金额_ev~1_.mp4 38.16M
| ├──2-6 个体分析:消费频次、商品数_ev~1_.mp4 41.37M
| ├──2-7 商品分析:销售情况、价格分布_ev~1_.mp4 59.76M
| ├──2-8 使用SQL计算复购率_ev~1_.mp4 71.32M
| ├──2-9 使用SQL计算回购率_ev~1_.mp4 75.86M
| ├──3-1 使用SQL计算头部用户贡献额_ev~1_.mp4 81.57M
| ├──3-2 使用SQL用户平均购买周期_ev~1_.mp4 55.96M
| └──3-3 案例8:基于电商的用户消费行为分析_ev~1_.mp4 20.04M
├──第13周 预售销售额、调整运营策略
| └──第13周 预售销售额、调整运营策略
| | └──第13周 预售销售额、调整运营策略
| | | ├──1-1 为什么要预测销售额?_ev~1_.mp4 21.29M
| | | ├──1-2 如何拆解GMV:流量、转化、客单价?_ev~1_.mp4 16.47M
| | | ├──2-1 测模型的定义与分类_ev~1_.mp4 10.39M
| | | ├──2-2 练习:使用Excel预测销售额_ev~1_.mp4 84.32M
| | | ├──2-3 Python回归分析:数据预处理_ev~1_.mp4 33.55M
| | | ├──2-4 Python回归分析:多项式回归模型_ev~1_.mp4 19.62M
| | | ├──2-5 Python回归分析:绘图、预测_ev~1_.mp4 60.57M
| | | ├──2-6 案例9:预测2020天猫双11销售额_ev~1_.mp4 11.03M
| | | ├──3-1 什么是商品分析?_ev~1_.mp4 19.15M
| | | ├──3-2 什么是层次分析法AHP?_ev~1_.mp4 10.16M
| | | ├──3-3 Excel层次分析法:构建层次结构_ev~1_.mp4 9.38M
| | | ├──3-4 Excel层次分析法:构造成对比较矩阵_ev~1_.mp4 43.81M
| | | ├──3-5 Excel层次分析法:构造方案判断矩阵_ev~1_.mp4 42.09M
| | | ├──3-6 Excel层次分析法:总排序权重计算与决策_ev~1_.mp4 25.26M
| | | ├──3-7 案例10:选择最优商品进行推广_ev~1_.mp4 8.83M
| | | ├──4-1 15.16什么是运营策略:摩拜红包车_ev~1_.mp4 13.76M
| | | ├──4-2 15.17如何策划一场活动_ev~1_.mp4 18.22M
| | | ├──4-3 15.18案例11:设计内容运营方案_ev~1_.mp4 10.91M
| | | └──4-4 15.19本章小结_ev~1_.mp4 7.01M
├──第14周 促进用户活跃度、提升用户留存
| ├──1-1 如何提升产品活跃度?_ev~1_.mp4 18.95M
| ├──1-2 用户活跃度模型(RFE)_ev~1_.mp4 8.95M
| ├──1-3 练习:使用Excel构建RFE模型_ev~1_.mp4 165.33M
| ├──2-1 什么是产品的 Aha Moment?_ev~1_.mp4 13.66M
| ├──2-2 练习:使用Excel计算用户留存率_ev~1_.mp4 141.81M
| ├──2-3 练习:使用Excel计算用户生命周期_ev~1_.mp4 82.10M
| ├──2-4 案例8补充:基于电商的用户留存与价值分析_ev~1_.mp4 10.62M
| ├──2-5 本章小结_ev~1_.mp4 4.58M

├──第15周 使用AB实验迭代功能
| ├──1-1 什么是AB测试_ev~1_.mp4 9.05M
| ├──1-2 AB测试的基本流程_ev~1_.mp4 13.81M
| ├──1-3 统计学基础:假设检验_ev~1_.mp4 12.84M
| ├──1-4 练习:Python计算点击率CTR_ev~1_.mp4 57.74M
| ├──1-5 练习:Python计算p值_ev~1_.mp4 71.92M
| ├──1-6 案例13:利用AB测试优化产品设计_ev~1_.mp4 15.56M
| ├──2-1 什么是异常监测_ev~1_.mp4 11.70M
| ├──2-2 练习:Python孤立森林异常检测_ev~1_.mp4 88.49M
| └──2-3 本章小结_ev(2)~1_.mp4 2.47M
├──第16周 撰写数据报告、面试指导
| ├──1-1 18.1如何撰写数据分析报告_ev~1_.mp4 29.23M
| ├──1-2 18.2演讲技巧与PPT模板分享_ev~1_.mp4 21.63M
| ├──2-1 18.3如何撰写简历_ev~1_.mp4 39.61M
| └──2-2 18.4面试经验分享_ev~1_.mp4 29.28M
├──第1周 走进数据分析
| ├──1-1 互联网数据分析通用课程-导学~1_.mp4 10.19M
| ├──1-2 从互联网数据分析说起~1_.mp4 6.17M
| ├──2-1 什么是数据~1_.mp4 17.03M
| ├──2-2 什么是统计指标~1_.mp4 13.20M
| ├──2-3 统计指标:集中趋势~1_.mp4 13.10M
| ├──2-4 统计指标:离散趋势~1_.mp4 17.95M
| ├──2-5 统计指标:分布形态~1_.mp4 14.46M
| ├──2-6 识别异常值~1_.mp4 11.77M
| ├──2-7 处理异常值~1_.mp4 10.49M
| ├──2-8 数据分析流程~1_.mp4 20.98M
| ├──2-9 本章小结~1_.mp4 4.19M

├──第2周 Excel从入门到表格分析
| ├──1-1 Excel基本功能_ev~1_.mp4 25.26M
| ├──1-2 文本函数_ev~1_.mp4 43.70M
| ├──1-3 数学函数_ev~1_.mp4 30.93M
| ├──1-4 处理重复数据_ev~1_.mp4 47.50M
| ├──1-5 拆分列数据_ev~1_.mp4 33.83M
| ├──1-6 数据排序和筛选_ev~1_.mp4 62.05M
| ├──2-1 逻辑函数_ev~1_.mp4 22.11M
| ├──2-2 条件聚合函数_ev~1_.mp4 34.58M
| ├──2-3 查找与引用函数_ev~1_.mp4 24.35M
| ├──2-4 数据透视表_ev~1_.mp4 36.95M
| ├──2-5 认识图表_ev~1_.mp4 14.30M
| ├──2-6 制作可视化图表_ev~1_.mp4 93.93M
| ├──2-7 大数据岗人才需求分析报告_ev~1_.mp4 101.40M
| └──2-8 本章小结_ev~1_.mp4 3.79M
├──第3周 从0开始学SQL
| ├──1-1 什么是SQL_ev~1_.mp4 6.68M
| ├──1-2 认识数据表结构_ev~1_.mp4 9.00M
| ├──1-3 MySQL安装及配置_ev~1_.mp4 24.85M
| ├──1-4 安装Navicat_ev~1_.mp4 37.05M
| ├──1-5 基础语法_ev~1_.mp4 31.70M
| ├──1-6 数据排序与筛选_ev~1_.mp4 43.64M
| ├──2-2 对数据进行分类汇总_ev~1_.mp4 19.10M
| ├──2-3 联表查询_ev~1_.mp4 28.70M
| ├──2-4 导出数据_ev~1_.mp4 13.90M
| └──2-5 本章小结_ev~1_.mp4 3.62M
├──第4周 数据可视化利器 Tableau
| ├──1-1 什么是Tableau_ev~1_.mp4 18.27M
| ├──1-2 安装Tableau_ev~1_.mp4 31.34M
| ├──1-3 准备数据_ev~1_.mp4 33.11M
| ├──1-4 构建图表_ev~1_.mp4 66.95M
| ├──1-5 创建仪表板_ev~1_.mp4 16.59M
| ├──1-6 创建故事_ev~1_.mp4 9.74M
| ├──1-7 保存与发布_ev~1_.mp4 9.14M
| ├──1-8 可视化练习:美妆产品销售分析_ev~1_.mp4 67.32M
| └──1-9 本周小结_ev~1_.mp4 3.81M
├──第5周 Python基础语法
| ├──1-1 学习编程的几个建议_ev~1_.mp4 12.17M
| ├──1-2 什么是Python_ev~1_.mp4 5.22M
| ├──1-3 运行环境_ev~1_.mp4 22.08M
| ├──1-4 开发环境_ev~1_.mp4 22.98M
| ├──1-5 运算符_ev~1_.mp4 18.33M
| ├──2-1 数据类型_ev~1_.mp4 25.92M
| ├──2-2 数据容器_ev~1_.mp4 62.65M
| ├──2-3 条件判断语句:if、else、elif_ev~1_.mp4 26.30M
| ├──2-4 循环语句:for、while_ev~1_.mp4 34.70M
| ├──2-5 循环中止:break,continue_ev~1_.mp4 34.09M
| ├──2-6 编写一个函数_ev~1_.mp4 49.90M
| ├──2-7 练习:计算销售额_ev~1_.mp4 36.65M
| └──2-8 本章小结_ev(2)~1_.mp4 4.29M
├──第6周 Python实现网络爬虫
| ├──1-1 什么是爬虫_ev~1_.mp4 13.29M
| ├──1-2 Requests库入门_ev~1_.mp4 131.41M
| ├──1-3 认识HTML网页结构_ev~1_.mp4 137.44M
| ├──1-4 BeautifulSoup库入门_ev~1_.mp4 86.06M
| ├──2-1 获取目标信息_ev~1_.mp4 108.95M
| ├──2-2 连续获取多个页面信息_ev~1_.mp4 119.69M
| ├──2-3 整合爬虫功能函数_ev~1_.mp4 111.55M
| ├──2-4 数据存储与代码优化_ev~1_.mp4 144.94M
| ├──3-1 通过API接口获取数据_ev~1_.mp4 104.12M
| ├──3-2 练习:爬取全部电影数据_ev~1_.mp4 76.82M
| ├──3-3 练习:爬取全部电影数据_ev~1_.mp4 122.28M
| ├──3-4 本章小结_ev~1_.mp4 5.49M

├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图
| ├──1-1 Pandas库入门_ev~1_.mp4 63.02M
| ├──1-2 什么是DataFrame_ev~1_.mp4 64.92M
| ├──1-3 案例介绍:电影数据分析_ev~1_.mp4 25.48M
| ├──2-1 读取数据_ev~1_.mp4 21.07M
| ├──2-2 清理数据重复值、缺失值、拆分_ev~1_.mp4 116.00M
| ├──2-3 数据运算:按年统计、时间聚合_ev~1_.mp4 37.20M
| ├──2-4 数据运:算多类型统计_ev~1_.mp4 57.51M
| ├──2-5 数据运算:评分统计_ev~1_.mp4 39.58M
| ├──2-6 排序与筛选_ev~1_.mp4 31.07M
| ├──3-1 练习1:各国每年电影产量_ev~1_.mp4 145.60M
| ├──3-2 练习3:电影语言频数统计_ev~1_.mp4 45.26M
| ├──3-3 练习2:各国评分数据_ev~1_.mp4 55.55M
| ├──3-4 练习:TOP电影排行榜_ev~1_.mp4 38.73M
| ├──3-5 本章小结_ev~1_.mp4 3.32M
| ├──4-1 Matplotlib入门_ev~1_.mp4 57.53M
| ├──4-2 什么是画布_ev~1_.mp4 8.77M
| ├──4-3 调整视觉元素_ev~1_.mp4 39.69M
| ├──5-1 直方图:电影年产量_ev~1_.mp4 49.94M
| ├──5-2 折线图:各国电影年产量_ev~1_.mp4 77.17M
| ├──5-3 饼图:电影语种统计_ev~1_.mp4 51.33M
| ├──5-4 散点图:评分分值与人数_ev~1_.mp4 41.47M
| ├──5-5 热力图:电影类型、评分、数量_ev~1_.mp4 117.44M
| ├──5-6 箱线图:每年电影评分变化_ev~1_.mp4 46.26M
| ├──5-7 词云图:电影类型频数统计_ev~1_.mp4 85.73M
| ├──5-8 案例2:豆瓣电影数据分析报告_ev~1_.mp4 33.33M
| └──5-9 本章小结_ev~1_.mp4 4.45M
├──第8周 初始互联网商业模式
| ├──1-1 阶段引导:从数据分析工具,到商业分析思维_ev~1_.mp4 12.20M
| ├──1-2 互联网行业简介_ev~1_.mp4 33.86M
| ├──1-3 如何做行业分析_ev~1_.mp4 18.40M
| ├──1-4 市场规模:直播电商发展时间线_ev~1_.mp4 128.59M
| ├──1-5 市场规模:直播电商成交额_ev~1_.mp4 115.99M
| ├──1-6 竞争分析:波特五力模型_ev~1_.mp4 19.43M
| ├──1-7 价值链:直播生态产业图谱_ev~1_.mp4 65.39M
| ├──1-8 趋势预测:PEST分析法_ev~1_.mp4 13.15M
| ├──1-9 案例3:直播电商行业分析报告_ev~1_.mp4 61.24M
| ├──2-1 互联网岗位解析_ev~1_.mp4 42.04M
| ├──2-2 数据职能岗发展通道_ev~1_.mp4 21.15M
| └──2-3 本章小结_ev~1_.mp4 4.52M
├──第9周 解析数据指标体系
| ├──1-1 用户生命周期、AARRR、RFM_ev~1_.mp4 24.78M
| ├──1-2 5W2H、逻辑树、AB测试_ev~1_.mp4 15.77M
| ├──1-3 SWOT、PEST、波特五力_ev~1_.mp4 31.96M
| ├──2-1 互联网业务分析指标一览_ev~1_.mp4 38.31M
| ├──2-2 拉新(获客)指标_ev~1_.mp4 53.67M
| ├──2-3 活跃指标_ev~1_.mp4 29.72M
| ├──2-4 留存指标_ev~1_.mp4 120.20M
| ├──2-5 转化(变现)指标_ev~1_.mp4 45.44M
| ├──2-6 传播指标:K因子_ev~1_.mp4 39.98M
| ├──2-7 案例4:搭建商业化指标体系_ev~1_.mp4 50.45M
| └──2-8 本章小结_ev~1_.mp4 3.63M
└──资料
| ├──辅助材料.zip 47.76M
| ├──人人都能学会数据分析.zip 17.52M
| └──数据包.zip 626.15M

 

系列三:2021四个月带你完完全全学习数据分析(视频+源码)

| ├──第1周 走进数据分析 1-1 互联网数据分析通用课程-导学.mp4 10.55M
| ├──第1周 走进数据分析 1-2 从互联网数据分析说起.mp4 6.52M
| ├──第1周 走进数据分析 2-1 什么是数据.mp4 19.15M
| ├──第1周 走进数据分析 2-2 什么是统计指标.mp4 13.70M
| ├──第1周 走进数据分析 2-3 统计指标:集中趋势.mp4 13.92M
| ├──第1周 走进数据分析 2-4 统计指标:离散趋势.mp4 19.05M
| ├──第1周 走进数据分析 2-5 统计指标:分布形态.mp4 14.41M
| ├──第1周 走进数据分析 2-6 识别异常值.mp4 12.64M
| ├──第1周 走进数据分析 2-7 处理异常值.mp4 11.36M
| ├──第1周 走进数据分析 2-8 数据分析流程.mp4 22.46M
| ├──第1周 走进数据分析 2-9 本章小结.mp4 4.71M
| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 1-1 Excel基本功能.mp4 22.03M
| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 1-2 文本函数.mp4 44.48M
| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 1-3 数学函数.mp4 25.50M
| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 1-4 处理重复数据.mp4 55.40M
| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 1-5 拆分列数据.mp4 22.82M
| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 1-6 数据排序和筛选.mp4 37.63M
| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-1 逻辑函数.mp4 26.36M
| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-2 条件聚合函数.mp4 32.71M
| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-3 查找与引用函数.mp4 20.33M
| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-4 数据透视表.mp4 32.84M
| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-5 认识图表.mp4 11.70M
| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-6 制作可视化图表.mp4 80.65M
| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-7 大数据岗人才需求分析报告.mp4 88.64M
| ├──第2周 Excel从入门到表格分析 2-8 本章小结.mp4 3.52M
| ├──第3周 从0开始学SQL 1-1 什么是SQL.mp4 5.70M
| ├──第3周 从0开始学SQL 1-2 认识数据表结构.mp4 9.42M
| ├──第3周 从0开始学SQL 1-3 MySQL安装及配置.mp4 18.30M
| ├──第3周 从0开始学SQL 1-4 安装Navicat.mp4 25.99M
| ├──第3周 从0开始学SQL 1-5 基础语法.mp4 30.68M
| ├──第3周 从0开始学SQL 1-6 数据排序与筛选.mp4 38.03M
| ├──第3周 从0开始学SQL 2-1 使用函数计算数据.mp4 26.18M
| ├──第3周 从0开始学SQL 2-2 对数据进行分类汇总.mp4 19.90M
| ├──第3周 从0开始学SQL 2-3 联表查询.mp4 33.83M
| ├──第3周 从0开始学SQL 2-4 导出数据.mp4 12.53M
| ├──第3周 从0开始学SQL 2-5 本章小结.mp4 3.53M
| ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-1 什么是Tableau.mp4 16.62M
| ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-2 安装Tableau.mp4 21.75M
| ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-3 准备数据.mp4 27.75M
| ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-4 构建图表.mp4 60.67M
| ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-5 创建仪表板.mp4 12.83M
| ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-6 创建故事.mp4 8.92M
| ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-7 保存与发布.mp4 17.31M
| ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-8 可视化练习:美妆产品销售分析.mp4 55.13M
| ├──第4周 数据可视化利器 Tableau 1-9 本周小结.mp4 3.83M
| ├──第5周 Python基础语法 1-1 学习编程的几个建议.mp4 10.47M
| ├──第5周 Python基础语法 1-2 什么是Python.mp4 19.67M
| ├──第5周 Python基础语法 1-3 运行环境.mp4 21.79M
| ├──第5周 Python基础语法 1-4 开发环境.mp4 20.79M
| ├──第5周 Python基础语法 1-5 运算符.mp4 48.64M
| ├──第5周 Python基础语法 2-1 数据类型.mp4 26.25M
| ├──第5周 Python基础语法 2-2 数据容器.mp4 55.44M
| ├──第5周 Python基础语法 2-3 条件判断语句:if、else、elif.mp4 26.17M
| ├──第5周 Python基础语法 2-4 循环语句:for、while.mp4 34.47M
| ├──第5周 Python基础语法 2-5 循环中止:break,continue.mp4 80.25M
| ├──第5周 Python基础语法 2-6 编写一个函数.mp4 60.69M
| ├──第5周 Python基础语法 2-7 练习:计算销售额.mp4 30.03M
| ├──第5周 Python基础语法 2-8 本章小结.mp4 4.18M
| ├──第6周 Python实现网络爬虫 1-1 什么是爬虫.mp4 34.68M
| ├──第6周 Python实现网络爬虫 1-2 Requests库入门.mp4 92.45M
| ├──第6周 Python实现网络爬虫 1-3 认识HTML网页结构.mp4 61.56M
| ├──第6周 Python实现网络爬虫 1-4 BeautifulSoup库入门.mp4 60.19M
| ├──第6周 Python实现网络爬虫 2-1 获取目标信息.mp4 85.51M
| ├──第6周 Python实现网络爬虫 2-2 连续获取多个页面信息.mp4 83.75M
| ├──第6周 Python实现网络爬虫 2-3 整合爬虫功能函数.mp4 81.19M
| ├──第6周 Python实现网络爬虫 2-4 数据存储与代码优化.mp4 98.50M
| ├──第6周 Python实现网络爬虫 3-1 通过API接口获取数据.mp4 73.94M
| ├──第6周 Python实现网络爬虫 3-2 练习:爬取全部电影数据.mp4 79.81M
| ├──第6周 Python实现网络爬虫 3-3 练习:爬取全部电影数据.mp4 72.19M
| ├──第6周 Python实现网络爬虫 3-4 本章小结.mp4 5.58M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 1-1 Pandas库入门.mp4 46.79M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 1-2 什么是DataFrame.mp4 54.09M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 1-3 案例介绍:电影数据分析.mp4 23.38M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 2-1 读取数据.mp4 17.88M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 2-2 清理数据重复值、缺失值、拆分.mp4 92.06M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 2-3 数据运算:按年统计、时间聚合.mp4 31.68M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 2-4 数据运:算多类型统计.mp4 46.84M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 2-5 数据运算:评分统计.mp4 27.33M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 2-6 排序与筛选.mp4 41.56M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 3-1 练习1:各国每年电影产量.mp4 137.39M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 3-2 练习3:电影语言频数统计.mp4 35.16M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 3-3 练习2:各国评分数据.mp4 44.40M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 3-4 练习:TOP电影排行榜.mp4 25.53M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 3-5 本章小结.mp4 4.37M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 4-1 Matplotlib入门.mp4 32.54M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 4-2 什么是画布.mp4 10.23M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 4-3 调整视觉元素.mp4 71.59M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-1 直方图:电影年产量.mp4 42.35M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-2 折线图:各国电影年产量.mp4 61.24M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-3 饼图:电影语种统计.mp4 38.34M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-4 散点图:评分分值与人数.mp4 36.33M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-5 热力图:电影类型、评分、数量.mp4 96.06M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-6 箱线图:每年电影评分变化.mp4 51.45M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-7 词云图:电影类型频数统计.mp4 67.36M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-8 案例2:豆瓣电影数据分析报告.mp4 52.94M
| ├──第7周 更高效的数据处理与可视化绘图 5-9 本章小结.mp4 4.10M
| ├──第8周 初始互联网商业模式 1-1 阶段引导:从数据分析工具,到商业分析思维.mp4 9.93M
| ├──第8周 初始互联网商业模式 1-2 互联网行业简介.mp4 32.29M
| ├──第8周 初始互联网商业模式 1-3 如何做行业分析.mp4 15.70M
| ├──第8周 初始互联网商业模式 1-4 市场规模:直播电商发展时间线.mp4 115.61M
| ├──第8周 初始互联网商业模式 1-5 市场规模:直播电商成交额.mp4 51.74M
| ├──第8周 初始互联网商业模式 1-6 竞争分析:波特五力模型.mp4 19.81M
| ├──第8周 初始互联网商业模式 1-7 价值链:直播生态产业图谱.mp4 40.92M
| ├──第8周 初始互联网商业模式 1-8 趋势预测:PEST分析法.mp4 13.16M
| ├──第8周 初始互联网商业模式 1-9 案例3:直播电商行业分析报告.mp4 94.53M
| ├──第8周 初始互联网商业模式 2-1 互联网岗位解析.mp4 29.39M
| ├──第8周 初始互联网商业模式 2-2 数据职能岗发展通道.mp4 12.49M
| └──第8周 初始互联网商业模式 2-3 本章小结.mp4 4.29M
├──第3-4个月
| ├──第10周 构建用户画像 1-1 什么是流量.mp4 10.57M
| ├──第10周 构建用户画像 1-2 拓展:流量数据指标.mp4 30.82M
| ├──第10周 构建用户画像 1-3 大流量分析模型:波动、特征、预测.mp4 6.75M
| ├──第10周 构建用户画像 2-1 案例:背景与目标.mp4 5.78M
| ├──第10周 构建用户画像 2-10 数值特征对比:雷达图.mp4 111.01M
| ├──第10周 构建用户画像 2-11 案例6:基于Kmeans的广告效果聚类分析_001.mp4 18.83M
| ├──第10周 构建用户画像 2-2 利用Python预处理数据.mp4 39.97M
| ├──第10周 构建用户画像 2-3 计算相关性指标.mp4 35.42M
| ├──第10周 构建用户画像 2-4 数据标准化:Min-Max.mp4 37.68M
| ├──第10周 构建用户画像 2-5 字符串分类:OneHot编码.mp4 37.09M
| ├──第10周 构建用户画像 2-6 KMeans建模:利用轮廓系数确定K.mp4 42.74M
| ├──第10周 构建用户画像 2-7 练习:最佳KMeans聚类模型.mp4 85.04M
| ├──第10周 构建用户画像 2-8 聚类结果分析:样本量与占比.mp4 61.82M
| ├──第10周 构建用户画像 2-9 聚类结果分析:特征均值、众数.mp4 73.13M
| ├──第10周 构建用户画像 3-1 什么是漏斗分析模型.mp4 21.83M
| ├──第10周 构建用户画像 3-2 漏斗分析有哪些应用场景.mp4 11.20M
| ├──第10周 构建用户画像 3-3 用户下单流程分析.mp4 75.38M
| ├──第10周 构建用户画像 3-4 案例7:利用Excel绘制转化漏斗图.mp4 39.97M
| ├──第10周 构建用户画像 3-5 本章小结.mp4 5.69M
| ├──第11周 用户引流与转化 1-1 什么是用户画像.mp4 12.82M
| ├──第11周 用户引流与转化 1-2 数据标签系统:背景介绍.mp4 101.28M
| ├──第11周 用户引流与转化 1-3 数据标签系统:数据采集、埋点.mp4 30.89M
| ├──第11周 用户引流与转化 1-4 数据标签系统:构建用户画像.mp4 40.14M
| ├──第11周 用户引流与转化 1-5 练习:使用SQL提取用户数据.mp4 31.63M
| ├──第11周 用户引流与转化 1-6 数据标签系统:构建商品画像.mp4 55.68M
| ├──第11周 用户引流与转化 1-7 练习:使用SQL提取商品数据.mp4 33.63M
| ├──第11周 用户引流与转化 2-1 什么是RFM模型.mp4 6.86M
| ├──第11周 用户引流与转化 2-2 利用Excel计算R、F、M分值.mp4 29.81M
| ├──第11周 用户引流与转化 2-3 设置R、F、M评分标准.mp4 25.45M
| ├──第11周 用户引流与转化 2-4 计算R、F、M得分.mp4 28.74M
| ├──第11周 用户引流与转化 2-5 给用户贴标签.mp4 40.62M
| ├──第11周 用户引流与转化 2-6 RFM评分卡优化:使用K-Means进行数据分组.mp4 61.01M
| ├──第11周 用户引流与转化 2-7 模型展示与可视化.mp4 29.28M
| ├──第11周 用户引流与转化 2-8 案例5:基于RFM的用户精细化管理.mp4 77.36M
| ├──第11周 用户引流与转化 2-9 本章小结.mp4 4.99M
| ├──第12周 分析消费行为 1-1 什么是消费行为.mp4 17.30M
| ├──第12周 分析消费行为 1-2 消费行为模式的变迁.mp4 30.08M
| ├──第12周 分析消费行为 2-1 案例说明:某电商交易数据.mp4 46.34M
| ├──第12周 分析消费行为 2-2 趋势分析:金额、频次、人数、产品数.mp4 41.41M
| ├──第12周 分析消费行为 2-3 趋势分析:销售额 vs 产品数.mp4 43.22M
| ├──第12周 分析消费行为 2-4 趋势分析:消费时间段偏好.mp4 69.91M
| ├──第12周 分析消费行为 2-5 个体分析:消费金额.mp4 30.76M
| ├──第12周 分析消费行为 2-6 个体分析:消费频次、商品数.mp4 35.65M
| ├──第12周 分析消费行为 2-7 商品分析:销售情况、价格分布.mp4 50.91M
| ├──第12周 分析消费行为 2-8 使用SQL计算复购率.mp4 67.22M
| ├──第12周 分析消费行为 2-9 使用SQL计算回购率.mp4 67.83M
| ├──第12周 分析消费行为 3-1 使用SQL计算头部用户贡献额.mp4 68.35M
| ├──第12周 分析消费行为 3-2 使用SQL用户平均购买周期.mp4 58.50M
| ├──第12周 分析消费行为 3-3 案例8:基于电商的用户消费行为分析.mp4 12.82M
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 1-1 为什么要预测销售额?.mp4 19.02M
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 1-2 如何拆解GMV:流量、转化、客单价?.mp4 10.96M
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 2-1 测模型的定义与分类.mp4 14.63M
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 2-2 练习:使用Excel预测销售额.mp4 39.90M
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 2-3 Python回归分析:数据预处理.mp4 25.18M
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 2-4 Python回归分析:多项式回归模型.mp4 20.84M
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 2-5 Python回归分析:绘图、预测.mp4 42.38M
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 2-6 案例9:预测2020天猫双11销售额.mp4 9.52M
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 3-1 什么是商品分析?.mp4 28.22M
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 3-2 什么是层次分析法AHP?.mp4 15.53M
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 3-3 Excel层次分析法:构建层次结构.mp4 15.54M
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 3-4 Excel层次分析法:构造成对比较矩阵.mp4 61.93M
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 3-5 Excel层次分析法:构造方案判断矩阵.mp4 53.50M
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 3-6 Excel层次分析法:总排序权重计算与决策.mp4 29.18M
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 3-7 案例10:选择最优商品进行推广.mp4 8.93M
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 4-1 15.16什么是运营策略:摩拜红包车.mp4 25.33M
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 4-2 15.17如何策划一场活动.mp4 14.52M
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 4-3 15.18案例11:设计内容运营方案.mp4 20.11M
| ├──第13周 预售销售额、调整运营策略 4-4 15.19本章小结.mp4 14.18M
| ├──第14周 促进用户活跃度、提升用户留存 1-1 如何提升产品活跃度?.mp4 36.02M
| ├──第14周 促进用户活跃度、提升用户留存 1-2 用户活跃度模型(RFE).mp4 14.92M
| ├──第14周 促进用户活跃度、提升用户留存 1-3 练习:使用Excel构建RFE模型.mp4 75.41M
| ├──第14周 促进用户活跃度、提升用户留存 2-1 什么是产品的 Aha Moment?.mp4 26.57M
| ├──第14周 促进用户活跃度、提升用户留存 2-2 练习:使用Excel计算用户留存率.mp4 108.60M
| ├──第14周 促进用户活跃度、提升用户留存 2-3 练习:使用Excel计算用户生命周期.mp4 64.50M
| ├──第14周 促进用户活跃度、提升用户留存 2-4 案例8补充:基于电商的用户留存与价值分析.mp4 8.41M
| ├──第14周 促进用户活跃度、提升用户留存 2-5 本章小结.mp4 12.79M
| ├──第15周 使用AB实验迭代功能 1-1 什么是AB测试.mp4 15.76M
| ├──第15周 使用AB实验迭代功能 1-2 AB测试的基本流程.mp4 11.50M
| ├──第15周 使用AB实验迭代功能 1-3 统计学基础:假设检验.mp4 9.90M
| ├──第15周 使用AB实验迭代功能 1-4 练习:Python计算点击率CTR.mp4 48.76M
| ├──第15周 使用AB实验迭代功能 1-5 练习:Python计算p值.mp4 45.43M
| ├──第15周 使用AB实验迭代功能 1-6 案例13:利用AB测试优化产品设计.mp4 10.58M
| ├──第15周 使用AB实验迭代功能 2-1 什么是异常监测.mp4 9.56M
| ├──第15周 使用AB实验迭代功能 2-2 练习:Python孤立森林异常检测.mp4 147.31M
| ├──第15周 使用AB实验迭代功能 2-3 本章小结.mp4 2.51M
| ├──第16周 撰写数据报告、面试指导 1-1 18.1如何撰写数据分析报告.mp4 38.71M
| ├──第16周 撰写数据报告、面试指导 1-2 18.2演讲技巧与PPT模板分享.mp4 35.56M
| ├──第16周 撰写数据报告、面试指导 2-1 18.3如何撰写简历.mp4 31.11M
| ├──第16周 撰写数据报告、面试指导 2-2 18.4面试经验分享.mp4 34.26M
| ├──第9周 解析数据指标体系 1-1 用户生命周期、AARRR、RFM.mp4 24.71M
| ├──第9周 解析数据指标体系 1-2 5W2H、逻辑树、AB测试.mp4 12.67M
| ├──第9周 解析数据指标体系 1-3 SWOT、PEST、波特五力.mp4 28.23M
| ├──第9周 解析数据指标体系 2-1 互联网业务分析指标一览.mp4 35.26M
| ├──第9周 解析数据指标体系 2-2 拉新(获客)指标.mp4 41.01M
| ├──第9周 解析数据指标体系 2-3 活跃指标.mp4 22.88M
| ├──第9周 解析数据指标体系 2-4 留存指标.mp4 99.07M
| ├──第9周 解析数据指标体系 2-5 转化(变现)指标.mp4 121.20M
| ├──第9周 解析数据指标体系 2-6 传播指标:K因子.mp4 36.42M
| ├──第9周 解析数据指标体系 2-7 案例4:搭建商业化指标体系.mp4 27.76M
| └──第9周 解析数据指标体系 2-8 本章小结.mp4 4.26M
└──4个月学数据分析资料.rar 63.27M

 

系列四:2021年最新python大数据分析师教程(视频+源码+课件)

├──阶段1:开班典礼

|   └──1-1开班典礼.mp4  189.45M

├──阶段2:预习视频【Python基础】

|   ├──2-10Python第十节_.mp4  156.59M

|   ├──2-1Python第一节_.mp4  127.38M

|   ├──2-2Python第二节_.mp4  129.47M

|   ├──2-3Python第三节_.mp4  130.97M

|   ├──2-4Python第四节_.mp4  10.00M

|   ├──2-5Python第五节_.mp4  144.41M

|   ├──2-6Python第六节_.mp4  135.25M

|   ├──2-7Python第七节_.mp4  158.56M

|   ├──2-8Python第八节_.mp4  164.94M

|   └──2-9Python第九节_.mp4  160.16M

├──阶段3:大数据分析入门

|   ├──Excel

|   |   ├──3-1 Excel基本操作_.mp4  179.97M

|   |   └──3-2 Excel透视表和函数_.mp4  156.00M

|   ├──MySQL

|   |   ├──3-3 SQL第一天_.mp4  140.06M

|   |   ├──3-4 SQL第二天(上)_.mp4  91.28M

|   |   ├──3-4 SQL第二天(下)_.mp4  57.50M

|   |   ├──3-5 SQL第三天_.mp4  154.78M

|   |   ├──3-6 SQL第四天_.mp4  152.12M

|   |   ├──3-7 SQL第五天_.mp4  154.59M

|   |   ├──3-8 SQL数据库设计_.mp4  166.59M

|   |   └──3-9 SQL案例_.mp4  175.53M

|   ├──PowerBI

|   |   ├──3-10 PowerBI(上)_.mp4  80.38M

|   |   ├──3-10 PowerBI(下)_.mp4  87.81M

|   |   └──3-11 PowerBI第二天_.mp4  157.81M

|   └──Tableau

|   |   ├──3-12 Tableau_.mp4  139.44M

|   |   ├──3-13 Tableau收尾(上)_.mp4  72.81M

|   |   └──3-13 Tableau收尾(下)_.mp4  81.41M

├──阶段4:python基础

|   ├──4-01 Python基础—1_.mp4  125.03M

|   ├──4-02 Python基础—2_.mp4  114.34M

|   ├──4-03 Python基础—3_.mp4  104.50M

|   ├──4-04 函数(20190514)_.mp4  176.09M

|   ├──4-05 面向对象一(20190516)_.mp4  185.41M

|   ├──4-06 面向对象二(20190518)_.mp4  173.34M

|   ├──4-07 异常处理(20190521)_.mp4  183.69M

|   ├──4-08 爬虫基础-原理(20190523)_.mp4  218.53M

|   ├──4-09 正则表达式(20190525)_.mp4  196.28M

|   ├──4-10 爬虫-常用库的学习使用(20190528)_.mp4  190.06M

|   ├──4-11 Json学习(20190530)_.mp4  205.19M

|   ├──4-12 Matplotlib学习(2019.6.1)_.mp4  143.16M

|   ├──4-13 Numpy学习(2019.6.4)_.mp4  117.62M

|   ├──4-14 Pandas学习(一)(2019.6.12)_.mp4  123.38M

|   ├──4-15 Pandas学习(二)(2019.6.13)_.mp4  115.97M

|   └──4-16 Pandas学习(三)(2019.6.15)_.mp4  131.84M

├──阶段5:案例拓展提升

|   └──5-1 案例拓展提升(2019.6.18)_.mp4  153.16M

├──阶段6:Hadoop学习

|   ├──6-1 Hadoop学习(2019.6.20)_.mp4  168.53M

|   ├──6-2 数据仓库Hive学习(2019.6.22)_.mp4  184.53M

|   ├──6-3 HiveSQL基础(一)(2019.6.25)_.mp4  118.97M

|   ├──6-4 HiveSQL基础(二)(2019.6.27)_.mp4  128.03M

|   └──6-5 HiveSQL窗口函数(2019.6.29)_.mp4  130.41M

├──阶段7:统计学基础与建模

|   ├──7-1数理统计基础(2019.7.4)_.mp4  143.84M

|   └──7-2 推断统计分析(2019.7.6)_.mp4  182.56M

├──数据分析课件

|   ├──03.27-课前准备

|   |   ├──office2016-解压密码.rar  2.36G

|   |   ├──windows-2019-03-06.iso  3.97G

|   |   ├──windows_msyql和navicate安装包.rar  547.53M

|   |   ├──安装win10系统.pdf  611.70kb

|   |   ├──入学手册.pdf  414.26kb

|   |   ├──数据分析课件.pdf  22.10M

|   |   └──数据分析全栈工程师第九版.pdf  182.26kb

|   ├──03.29-数据分析

|   |   ├──office2016激活工具

|   |   |   └──office2016激活工具.exe  1.03M

|   |   ├──Excel连接MySQL教程.zip  1.74M

|   |   ├──Linux命令.zip  26.02M

|   |   ├──Mac安装Windows虚拟机教程.pdf  431.75kb

|   |   ├──mysql添加环境变量windows.pdf  1.22M

|   |   ├──Navcat安装.pdf  437.44kb

|   |   ├──Win10安装.zip  354.10M

|   |   └──数据分析第二天使用资料.zip  1011.09kb

|   ├──04.03-数据分析

|   |   ├──数据分析课件2.0.pdf  26.12M

|   |   └──学习案例.pdf  162.43kb

|   ├──04.08-数据分析

|   |   ├──AtomSetup-x64.exe  139.58M

|   |   └──mysql第一天.sql  4.34kb

|   ├──04.10-数据分析

|   |   └──mysql第二天.sql  9.52kb

|   ├──04.12-数据分析

|   |   ├──MySQL操作题_01_学生.pdf  275.28kb

|   |   ├──mysql第三天.sql  12.57kb

|   |   ├──MySQL选择题_01_学生.pdf  316.42kb

|   |   ├──数据分析课件_03.pdf  26.23M

|   |   └──原始数据_01.pdf  123.77kb

|   ├──04.15-数据分析

|   |   ├──areas.sql  203.39kb

|   |   ├──mysql.sql  14.55kb

|   |   └──省市区县表.xlsx  9.74kb

|   ├──04.17-数据分析

|   |   ├──MySQL操作题_02_学生.pdf  239.02kb

|   |   └──归档.zip  3.38M

|   ├──04.19-数据分析

|   |   ├──mysql_案例数据.sql  5.82kb

|   |   ├──PBIDesktop_x64.zip  202.54M

|   |   ├──数据分析课件_4.0.pdf  34.66M

|   |   └──图片.zip  3.13M

|   ├──04.22-数据分析

|   |   └──source.zip  1.26M

|   ├──04.24-数据分析

|   |   ├──2.Power BI之Power Query.pdf  5.02M

|   |   └──商城案例.xlsx  11.36kb

|   ├──04.26-数据分析

|   |   ├──MacTableauDesktop-2019-1-3.rar  572.60M

|   |   ├──MacTableauPublic-2019-1-2.rar  420.40M

|   |   ├──TableauDesktop-64bit-2019-1-3.rar  375.73M

|   |   ├──TableauPublicDesktop-64bit-2019-1-3.rar  315.05M

|   |   ├──Tableau安装教程.pdf  484.14kb

|   |   ├──Tableau课件.pdf  3.65M

|   |   └──练习数据.zip  8.13M

|   ├──04.29-数据分析

|   |   ├──tableau数据.xlsx  147.31kb

|   |   ├──数据分析课件_5.0.pdf  43.37M

|   |   └──业务数据分析.pdf  91.43kb

|   ├──05.07-数据分析

|   |   ├──安装包

|   |   |   ├──Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe  631.32M

|   |   |   ├──JetbrainsCrack-3.1-release-enc.jar  977.34kb

|   |   |   ├──pycharm-professional-2018.1.4.exe  242.51M

|   |   |   ├──python-3.7.0-amd64-webinstall.exe  1.27M

|   |   |   └──激活方法.docx  51.67kb

|   |   ├──01_Python简介与环境安装 .pdf  2.67M

|   |   ├──clear_desktop.ipynb  2.19kb

|   |   ├──Pycharm安装.pdf  1.01M

|   |   └──壁纸.jpg  125.24kb

|   ├──05.09-数据分析

|   |   ├──day02_python基础.ipynb  7.20kb

|   |   ├──jupyter notebook的使用.zip  896.57kb

|   |   └──Python基础知识一2.0.pdf  2.62M

|   ├──05.11-数据分析

|   |   ├──01_Python基础知识二新.pdf  254.26kb

|   |   ├──0511练习题.pdf  342.21kb

|   |   └──day03.ipynb  9.70kb

|   ├──05.14-数据分析

|   |   ├──01_Python基础知识三.pdf  674.54kb

|   |   └──day04.ipynb  7.46kb

|   ├──05.16-数据分析

|   |   ├──01_Python基础知识四.pdf  4.32M

|   |   └──day05.ipynb  11.35kb

|   ├──05.18-数据分析

|   |   └──01_Python基础五.pdf  598.96kb

|   ├──05.21-数据分析

|   |   ├──01_Python基础五.pdf  598.96kb

|   |   └──day07.zip  5.81kb

|   ├──05.23-数据分析

|   |   ├──01前端基础知识.pdf  598.96kb

|   |   ├──MYTop100_Spider.ipynb  5.70kb

|   |   └──爬虫的基本原理.pdf  877.36kb

|   ├──05.25-数据分析

|   |   └──正则表达式.pdf  439.84kb

|   ├──05.28-数据分析

|   |   ├──day10.zip  1.85M

|   |   └──爬虫解析库的使用.pdf  536.62kb

|   ├──05.30-数据分析

|   |   ├──day11.zip  3.01kb

|   |   └──Json.pdf  539.87kb

|   ├──06.01-数据分析

|   |   └──matplotlib.pdf  1.15M

|   ├──06.04-数据分析

|   |   ├──day13.zip  34.14kb

|   |   └──NumPy.pdf  1.01M

|   ├──06.12-数据分析

|   |   ├──day14.zip  5.04kb

|   |   └──Pandas1.pdf  462.98kb

|   ├──06.13-数据分析

|   |   ├──day15.zip  555.80kb

|   |   └──Pandas2.pdf  495.36kb

|   ├──06.15-数据分析

|   |   ├──数据源

|   |   |   ├──data

|   |   |   ├──output

|   |   |   ├──movie_metadata.csv  1.43M

|   |   |   └──output.xlsx  4.63kb

|   |   ├──day16.zip  6.27M

|   |   └──Pandas3.pdf  582.18kb

|   ├──06.18-数据分析

|   |   └──案例拓展提升.pdf  3.34M

|   ├──06.20-数据分析

|   |   ├──centos安装镜像

|   |   |   ├──apache-hive-3.1.1-bin.tar.gz  267.93M

|   |   |   ├──CentOS-7-x86_64-DVD-1810.iso  4.27G

|   |   |   ├──hadoop-2.7.3.tar.gz  204.17M

|   |   |   ├──jdk-8u181-linux-x64.tar.gz  177.05M

|   |   |   └──VM_15.rar  421.13M

|   |   ├──mac-VMware

|   |   |   ├──mac-vm破解码.txt  0.03kb

|   |   |   ├──VMware Fusion Pro_11.1.0_WaitsUn.com.dmg  483.17M

|   |   |   └──VMware Fusion配置静态ip.txt  0.06kb

|   |   ├──hadoop安装最新教程-20190621.pdf  3.81M

|   |   └──Hadoop学习.pdf  2.36M

|   ├──06.22-数据分析

|   |   └──数据仓库HIVE学习.pdf  477.35kb

|   ├──06.25-数据分析

|   |   ├──数据源

|   |   |   ├──user_info.rar  8.09kb

|   |   |   └──user_trade.rar  44.68kb

|   |   └──HiveSQL基础(一).pdf  1.51M

|   ├──06.27-数据分析

|   |   ├──数据源

|   |   |   └──kaikeba.db.zip  276.44kb

|   |   ├──all.sql  2.53kb

|   |   ├──HiveSQL基础(二).pdf  1.05M

|   |   └──数据源上传注意事项.docx  192.97kb

|   ├──06.29-数据分析

|   |   └──HiveSQL窗口函数.pdf  1.94M

|   └──学员分享资料

|   |   ├──[精通正则表达式(第三版)].(美)佛瑞德.扫描版.pdf  55.20M

|   |   ├──精选快捷键.xlsx  10.63kb

|   |   ├──利用Python进行数据分析(###).pdf  78.55M

|   |   ├──人人都是数据分析师:Tableau应用实战.pdf  25.18M

|   |   └──数据挖掘十大经典算法.pdf  254.82kb

└──学员分享资料

|   └──精选快捷键.xlsx  10.63kb

系列五:2021最新python大数据全栈分析工程师视频教程

├──第01章 Excel基础
| ├──第1节 excel知识回顾
| | └──第1节 excel知识回顾.mp4 283.35M
| ├──第2节 Excel案例分析
| | └──第2节 Excel案例分析.mp4 331.76M
| └──Excel.zip 28.97M
├──第02章 Python基础
| ├──第1节 mac下安装anaconda
| | ├──Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64.zip 637.37M
| | ├──Mac安装anaconda.pdf 2.37M
| | └──第1节 mac下安装anaconda.mp4 75.64M
| ├──第2节 Windows下安装anaconda
| | ├──Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.zip 469.69M
| | ├──win系统安装anaconda.pdf 931.23kb
| | └──第2节 Windows下安装anaconda.mp4 21.99M
| ├──第3节 Python基础入门
| | ├──Python基础入门-课件.pdf 793.21kb
| | ├──Python先导课知识点.png 51.96kb
| | └──第3节 Python基础入门.mp4 259.28M
| ├──第4节 Python进阶
| | ├──Python进阶-课件.pdf 735.28kb
| | └──第4节 Python进阶.mp4 252.21M
| └──第5节 Python案例
| | ├──Python案例-课件.pdf 1.13M
| | └──第5节 Python案例.mp4 305.51M
├──第02章 预备课
| ├──第1节 Excel常规操作
| | ├──excel常规操作作业与参考答案.zip 74.04kb
| | ├──Excel的常规操作课件.pdf 4.80M
| | ├──第1节 Excel常规操作.mp4 772.73M
| | └──作业提交方式.docx 68.80kb
| ├──第2节 Excel公式与函数
| | ├──Excel函数由浅入深课件.zip 2.22M
| | ├──Excel函数由浅入深作业以及答案.zip 72.65kb
| | └──第2节 Excel公式与函数.mp4 739.69M
| ├──第3节 Excel数据透视表操作
| | ├──第3节 Excel数据透视表操作.mp4 787.01M
| | ├──数据透视表课件.pdf 1.05M
| | └──数据透视表数据.zip 178.93kb
| ├──第4节 Excel知识点答疑
| | ├──Excel基础知识.zip 156.60kb
| | └──第4节 Excel知识点答疑.mp4 86.51M
| ├──第5节 Excel电商案例分析
| | ├──第5节 Excel电商案例分析.mp4 199.53M
| | ├──电商课件.zip 2.86M
| | └──电商作业及答案.zip 970.76kb
| ├──第6节 Excel用户案例分析
| | ├──第6节 Excel用户案例分析.mp4 147.28M
| | ├──课件与数据源.zip 3.49M
| | └──作业说明.docx 11.20kb
| └──第7节 Excell案例答疑
| | ├──Excell案例答疑.zip 111.09kb
| | └──第7节 Excell案例答疑.mp4 128.63M
├──第04章 开学典礼之认知数据分析
| └──第1节 开学典礼之认知数据分析
| | └──第1节 开学典礼之认知数据分析.mp4 224.80M
├──第05章 Python
| ├──第10节 科学计算库Pandas上
| | ├──20200617-Pandas课后资料.zip 9.33kb
| | ├──Pandas.pdf 769.46kb
| | └──第10节 科学计算库Pandas上sy.mp4 278.10M
| ├──第11节 科学计算库Pandas下
| | ├──20200619-Pandas下课后资料.zip 593.51kb
| | └──第11节 科学计算库Pandas下sy.mp4 365.60M
| ├──第12节 Python案例-电影数据分析
| | ├──20200622-Python案例-电影数据分析.zip 1.05M
| | ├──20200622-课后资料.zip 906.05kb
| | └──第12节 Python案例-电影数据分析sy.mp4 404.69M
| ├──第13节 电商销售数据分析
| | ├──20200629-Python案例-电商销售数据分析.zip 3.28M
| | ├──20200629课后资料 电商案例数据分析.zip 69.07kb
| | └──第13节 电商销售数据分析sy.mp4 504.28M
| ├──第14节 电商平台用户画像分析
| | ├──20200701-Python案例—基于电商数据的用户画像分析.zip 206.61M
| | ├──20200701-课后资料.zip 42.79kb
| | ├──第14节 电商平台用户画像分析sy.mp4 236.34M
| | └──数据更新.zip 62.35M
| ├──第1节 开启Python大门&Python基础语法
| | ├──01_Python简介与环境安装 .pdf 1.35M
| | ├──20200527-开启Python大门和Python基础语法.pdf 886.62kb
| | ├──第1节 开启Python大门&Python基础语法.mp4 242.85M
| | └──上课代码.zip 3.73kb
| ├──第2节 Python数据容器
| | ├──20200529-Python数据容器.pdf 761.94kb
| | ├──20200529上课代码python02数据容器.zip 3.81kb
| | └──第2节 Python数据容器sy.mp4 241.01M
| ├──第3节 python函数与异常处理
| | ├──04python函数与异常处理.pdf 884.36kb
| | ├──20200601上课代码Python03函数与异常处理.zip 4.79kb
| | └──第3节 python函数与异常处理sy.mp4 255.77M
| ├──第4节 python面向对象与模块
| | ├──20200603python面向对象与模块.pdf 4.45M
| | ├──python面向对象(代码).zip 3.28kb
| | └──第4节 python面向对象与模块sy.mp4 253.36M
| ├──第5节 python文件操作与pdf处理
| | ├──20200605-python文件操作与pdf处理-课后资料.zip 7.47M
| | ├──20200605-python文件操作与pdf处理.pdf 586.56kb
| | └──第5节 python文件操作与pdf处理sy.mp4 267.42M
| ├──第6节 python操作excel
| | ├──20200608-Python办公(处理excel).pdf 163.81kb
| | ├──20200608-python操作excel-课后资料.zip 3.21M
| | └──第6节 python操作excel(sy).mp4 284.20M
| ├──第7节 Python操作word及邮件发送
| | ├──20200610-python办公(处理word和发送邮件).pdf 200.61kb
| | ├──20200610-Python操作Word与邮箱-课后资料.zip 21.87kb
| | └──第7节 Python操作word及邮件发送sy.mp4 294.46M
| ├──第8节 Python可视化Matplotlib
| | ├──20200612-Python可视化Matplotlib-课后资料.zip 535.65kb
| | ├──20200612-Python可视化Matplotlib.pdf 1.32M
| | └──第8节 Python可视化Matplotlib(sy).mp4 325.98M
| └──第9节 科学计算库NumPy
| | ├──20200615-科学计算库NumPy-课后资料.zip 7.40kb
| | ├──20200615-科学计算库NumPy.pdf 952.68kb
| | └──第9节 科学计算库NumPy(sy).mp4 292.31M
├──第06章 mysql基础
| ├──第1节 mac下安装MySQL
| | ├──Mac环境下安装MySQL.pdf 5.43M
| | ├──mysql-5.7.17-macos10.12-x86_64.zip 328.96M
| | └──第1节 mac下安装MySQL.mp4 81.86M
| ├──第2节 Windows 下安装MySQL
| | ├──mysql-installer-community-5.7.27.0.zip 424.38M
| | ├──Windows10系统下,彻底删除卸载MySQL——如果安装出错,需要卸载使用该课件.pdf 264.07kb
| | ├──win系统下安装MySQL.pdf 2.07M
| | └──第2节 Windows 下安装MySQL.mp4 133.11M
| ├──第3节 mac与 Windows下安装navicat
| | ├──Mac版Navicat安装教程.pdf 2.75M
| | ├──Windows版本Navicat安装教程.pdf 358.41kb
| | └──说明.txt 0.02kb
| ├──第4节 MySQL数据库(一)
| | ├──20200703-MySQL一Navicat及SQL基础.zip 1.95M
| | ├──20200703-课后资料.zip 1.24kb
| | └──第4节 MySQL数据库(一).mp4 200.36M
| ├──第5节 MySQL数据库(二)
| | ├──20200706-MySQL(二).zip 757.95kb
| | ├──20200706-课后资料.zip 178.11kb
| | └──第5节 MySQL数据库(二).mp4 232.93M
| ├──第6节 MySQL数据库(三)
| | ├──20200708-MySQL(三).pdf 525.29kb
| | ├──20200708-课后资料.zip 1.23kb
| | ├──sql面试题.zip 125.53kb
| | └──第6节 MySQL数据库(三).mp4 181.46M
| └──第7节 MySQL案例
| | ├──20200710-课后资料.zip 463.06kb
| | ├──MySQL案例.pdf 582.70kb
| | ├──MySQL案例数据.zip 1.01M
| | └──第7节 MySQL案例.mp4 233.35M
├──第07章 数据分析之hive学习
| ├──第1节 先导资料
| | ├──mac.zip 3.10G
| | ├──windows.zip 899.96M
| | └──win_node100.zip 4.02G
| ├──第2节 数据分析Hive实验VNC版
| | ├──Hive表结构汇总.xlsx 11.94kb
| | └──云平台实验手册(v2.0).pdf 1.54M
| ├──第3节 Hadoop原理与概念
| | ├──1.Hadoop原理与概念.pdf 1.42M
| | └──第3节 Hadoop原理与概念.mp4 273.35M
| ├──第4节 HiveSQL核心技能1-常用函数
| | ├──2.HiveSQL核心技能1-常用函数.pdf 980.83kb
| | ├──SQL规范.zip 539.59kb
| | └──第4节 HiveSQL核心技能1-常用函数.mp4 246.33M
| ├──第5节 HiveSQL核心技能2-表连接
| | ├──3.HiveSQL核心技能2-表连接.pdf 1.07M
| | ├──Hive编程指南.pdf 26.31M
| | └──第5节 HiveSQL核心技能2-表连接.mp4 259.58M
| ├──第6节 HiveSQL核心技能3-窗口函数
| | ├──4.HiveSQL核心技能3-窗口函数.pdf 1.46M
| | └──第6节 HiveSQL核心技能3-窗口函数.mp4 363.82M
| ├──第7节 HiveSQL常用优化技巧
| | ├──5.HiveSQL常用优化技巧.pdf 896.15kb
| | ├──7.22课后资料.zip 1.29M
| | └──第7节 HiveSQL常用优化技巧.mp4 292.48M
| ├──第8节 Hive综合案例实战
| | ├──20200724-课后资料.zip 53.42M
| | ├──6.大数据分析综合案例.pdf 1.32M
| | ├──代码.zip 6.63kb
| | ├──第8节 Hive综合案例实战.mp4 314.79M
| | ├──全部表的原数据.zip 106.37kb
| | └──软件包.zip 650.01M
| └──第9节 完全分布式集群搭建
| | ├──第9节 完全分布式集群搭建1.mp4 20.60M
| | ├──第9节 完全分布式集群搭建2.mp4 49.06M
| | ├──第9节 完全分布式集群搭建3.mp4 50.33M
| | ├──第9节 完全分布式集群搭建4.mp4 117.53M
| | ├──第9节 完全分布式集群搭建5.mp4 66.67M
| | ├──第9节 完全分布式集群搭建6.mp4 212.64M
| | ├──第9节 完全分布式集群搭建7.mp4 50.32M
| | └──第9节 完全分布式集群搭建8.mp4 86.06M
├──第08章 数据可视化
| ├──第1节 Excel常用图形可视化
| | ├──20200726-excel常用图形可视化讲解.pdf 2.25M
| | ├──excel可视化.xlsx 452.28kb
| | └──第1节 Excel常用图形可视化.mp4 258.80M
| ├──第2节 tableau常用可视化图形讲解
| | ├──第2节 tableau常用可视化图形讲解.mp4 257.35M
| | ├──第二讲 tableau常用图形可视化讲解.pdf 3.33M
| | └──数据.zip 3.49M
| ├──第3节 Excel高级可视化讲解
| | ├──第3节 Excel高级可视化讲解(1).mp4 84.53M
| | ├──第3节 Excel高级可视化讲解(2).mp4 182.50M
| | ├──第三讲 excel复杂可视化图形讲解.pdf 3.37M
| | ├──第三讲课后练习数据.xlsx 13.69kb
| | └──公式推导.jpg 44.41kb
| ├──第4节 tableau高级可视化讲解(上)
| | ├──第4节 tableau高级可视化讲解(上)(1).mp4 83.48M
| | ├──第4节 tableau高级可视化讲解(上)(2).mp4 166.60M
| | └──第四讲 tableau高级图形可视化讲解(上).pdf 2.34M
| └──第5节 tableau高级图形可视化讲解(下)
| | ├──tableau文件.zip 14.87M
| | ├──第5节 tableau高级图形可视化讲解(下).mp4 253.67M
| | └──第五讲 tableau高级图形可视化讲解(下).pdf 5.05M
├──第09章 行业案例分析
| ├──第1节 分析前预备知识
| | ├──第1节 分析前预备知识(1).mp4 33.31M
| | ├──第1节 分析前预备知识(2).mp4 72.62M
| | └──第一节——分析前的预备知识.pdf 2.84M
| ├──第2节 DAU-举足轻重的地位
| | ├──第2节 DAU-举足轻重的地位.mp4 139.19M
| | └──第二节——DAU的举足轻重地位.pdf 7.81M
| ├──第3节 如何进行用户分层?
| | ├──第3节 如何进行用户分层.mp4 129.57M
| | └──第三节——如何进行用户分层.pdf 3.43M
| ├──第4节 行研如何进行竞对分析?
| | ├──第4节 行研如何进行竞对分析.mp4 131.58M
| | └──第四节——行研是如何进行竞对分析的.pdf 7.47M
| ├──第5节 互联网的下半场-TO B 分析
| | ├──第5节 互联网的下半场-TO B 分析.mp4 114.09M
| | ├──第五节——互联网的下半场—TO B分析.pdf 642.83kb
| | └──行业案例分析结课报告.zip 14.64M
| ├──第6节 如何做好大促的复盘
| | ├──第6节 如何做好大促的复盘(1).mp4 65.26M
| | ├──第6节 如何做好大促的复盘(2).mp4 58.82M
| | └──第六节——如何做好大促的复盘.pdf 21.42M
| ├──第7节 常用异动分析方法
| | ├──第7节 常用异动分析方法.mp4 122.11M
| | └──第七节——常用异动分析方法.pdf 797.34kb
| └──第8节 撰写分析报告的关键技巧
| | ├──第8节 撰写分析报告的关键技巧.mp4 154.30M
| | ├──第八节——撰写分析报告的关键技巧.pdf 16.71M
| | └──电商交易数据分析报告.pdf 1022.30kb
├──第10章 数据方法论
| ├──第10节 啤酒销量时序分析
| | ├──第10节 啤酒销量时序分析.mp4 472.27M
| | └──啤酒销量资料汇总.zip 3.91M
| ├──第11节 AQI分析与预测(二)
| | └──第11节  AQI分析与预测(二).mp4 185.13M
| ├──第12节 逻辑回归
| | ├──第12节 逻辑回归.mp4 189.77M
| | └──逻辑回归.pdf 909.03kb
| ├──第13节 KNN
| | ├──KNN.pdf 845.51kb
| | └──第13节 KNN.mp4 171.65M
| ├──第14节 朴素贝叶斯
| | ├──第14节 朴素贝叶斯.mp4 165.34M
| | └──朴素贝叶斯.pdf 950.07kb
| ├──第15节 决策树
| | ├──第15节 决策树.mp4 176.44M
| | └──决策树.pdf 1.13M
| ├──第16节 分类模型评估
| | ├──第16节 分类模型评估.mp4 275.99M
| | ├──分类模型评估.pdf 697.98kb
| | ├──分类模型评估.zip 37.24kb
| | └──分类模型评估作业参考答案.zip 171.89kb
| ├──第17节 Kmeans
| | ├──K-Means.pdf 1.09M
| | ├──Kmeans参考答案.zip 74.07kb
| | └──第17节 Kmeans.mp4 336.29M
| ├──第18节 新闻分类(上)
| | ├──news.zip 7.73M
| | ├──stopword.txt 14.83kb
| | ├──第18节 新闻分类(上).mp4 746.97M
| | └──新闻分类.pdf 1.76M
| ├──第19节 新闻分类(下)
| | └──第19节 新闻分类(下).mp4 804.65M
| ├──第1节 描述性统计分析
| | ├──1-描述性统计分析.pdf 855.03kb
| | └──第1节 描述性统计分析.mp4 196.69M
| ├──第2节 推断统计分析—参数估计
| | ├──2-推断统计分析-参数估计.pdf 935.39kb
| | └──第2节 推断统计分析—参数估计.mp4 215.64M
| ├──第3节 推断统计分析——假设检验
| | ├──第3节 推断统计分析——假设检验.mp4 151.30M
| | └──推断统计分析——假设检验.pdf 708.09kb
| ├──第4节 常用假设检验(一)
| | ├──常用假设检验(一).pdf 1.15M
| | └──第4节 常用假设检验(一).mp4 169.03M
| ├──第5节 常用假设检验(二)
| | ├──常用假设检验(二).pdf 730.67kb
| | ├──常用假设检验(一)-更新版.pdf 1.15M
| | └──第5节 常用假设检验(二).mp4 191.39M
| ├──第6节 线性回归
| | ├──Advertising.zip 2.11kb
| | ├──第6节 线性回归.mp4 208.26M
| | └──线性回归.pdf 1.04M
| ├──第7节 AQI分析与预测(一)
| | ├──第7节 AQI分析与预测(一).mp4 150.56M
| | └──课件资料.zip 1.94M
| ├──第8节 时间序列(一)
| | ├──第8节 时间序列(一).mp4 360.10M
| | └──时间序列资料.zip 3.84M
| └──第9节 时间序列(二)
| | └──第9节 时间序列(二).mp4 470.86M
└──第11章 就业指导课-2020年13期kaikeba数分vip课程sy
| ├──第1节 分析师工作与项目介绍
| | ├──第1节 分析师工作与项目介绍.mp4 128.44M
| | ├──就业指导1.pdf 10.20M
| | └──课后资料.zip 194.17kb
| └──第2节 数据分析师入行指导
| | ├──第2节 数据分析师入行指导.mp4 124.08M
| | └──就业指导2.pdf 12.59M

 

 

更多阅读