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课程大纲

├──第01章 Excel基础

| ├──第1节 excel知识回顾

| ├──第2节 Excel案例分析

| └──Excel.zip 28.97M

├──第02章 Python基础

| ├──第1节 mac下安装anaconda

| ├──第2节 Windows下安装anaconda

| ├──第3节 Python基础入门

| ├──第4节 Python进阶

| └──第5节 Python案例

├──第03章 预备课

| ├──第1节 Excel常规操作

| ├──第2节 Excel公式与函数

| ├──第3节 Excel数据透视表操作

| ├──第4节 Excel知识点答疑

| ├──第5节 Excel电商案例分析

| ├──第6节 Excel用户案例分析

| └──第7节 Excell案例答疑

├──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05章 Python

| ├──第01节 开启Python大门&Python基础语法

| ├──第02节 Python数据容器

| ├──第03节 python函数与异常处理

| ├──第04节 python面向对象与模块

| ├──第05节 python文件操作与pdf处理

| ├──第06节 python操作excel

| ├──第07节 Python操作word及邮件发送

| ├──第08节 Python可视化Matplotlib

| ├──第09节 科学计算库NumPy

| ├──第10节 科学计算库Pandas上

| ├──第11节 科学计算库Pandas下

| ├──第12节 Python案例-电影数据分析

| ├──第13节 电商销售数据分析

| └──第14节 电商平台用户画像分析

├──第06章 mysql基础

| ├──第1节 mac下安装MySQL

| ├──第2节 Windows 下安装MySQL

| ├──第3节 mac与 Windows下安装navicat

| ├──第4节 MySQL数据库(一)

| ├──第5节 MySQL数据库(二)

| ├──第6节 MySQL数据库(三)

| └──第7节 MySQL案例

├──第07章 数据分析之hive学习

| ├──第1节 先导资料

| ├──第2节 数据分析Hive实验VNC版

| ├──第3节 Hadoop原理与概念

| ├──第4节 HiveSQL核心技能1-常用函数

| ├──第5节 HiveSQL核心技能2-表连接

| ├──第6节 HiveSQL核心技能3-窗口函数

| ├──第7节 HiveSQL常用优化技巧

| ├──第8节 Hive综合案例实战

| └──第9节 完全分布式集群搭建

├──第08章 数据可视化

| ├──第1节 Excel常用图形可视化

| ├──第2节 tableau常用可视化图形讲解

| ├──第3节 Excel高级可视化讲解

| ├──第4节 tableau高级可视化讲解(上)

| └──第5节 tableau高级图形可视化讲解(下)

├──第09章 行业案例分析

| ├──第1节 分析前预备知识

| ├──第2节 DAU-举足轻重的地位

| ├──第3节 如何进行用户分层?

| ├──第4节 行研如何进行竞对分析?

| ├──第5节 互联网的下半场-TO B 分析

| ├──第6节 如何做好大促的复盘

| ├──第7节 常用异动分析方法

| └──第8节 撰写分析报告的关键技巧

├──第10章 数据方法论

| ├──第01节 描述性统计分析

| ├──第02节 推断统计分析—参数估计

| ├──第03节 推断统计分析——假设检验

| ├──第04节 常用假设检验(一)

| ├──第05节 常用假设检验(二)

| ├──第06节 线性回归

| ├──第07节 AQI分析与预测(一)

| ├──第08节 时间序列(一)

| ├──第09节 时间序列(二)

| ├──第10节 啤酒销量时序分析

| ├──第11节 AQI分析与预测(二)

| ├──第12节 逻辑回归

| ├──第13节 KNN

| ├──第14节 朴素贝叶斯

| ├──第15节 决策树

| ├──第16节 分类模型评估

| ├──第17节 Kmeans

| ├──第18节 新闻分类(上)

| └──第19节 新闻分类(下)

└──第11章 就业指导

| ├──第1节 分析师工作与项目介绍

| └──第2节 数据分析师入行指导

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