大數據分析已廣泛應用于各個領域，無論是國家政府部門、企事業(yè)單位，大數據分析都是進行決策和制作決定的重要環(huán)節(jié)。能夠掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，并能靈活運用到實踐工作中，對于開展數據分析起著至關重要的作用。能夠運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目了然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。
秦路-數據分析入門145講課程目錄：
章節(jié)1： 如何七周成為數據分析師  課時1：為什么需要七周  課時2：七周應該怎么學章節(jié)2： 第一周：數據分析思維  課時3：為什么思維重要  課時4：數據分析的三種核心思維（結構化）  課時5：數據分析的三種核心思維（公式化）  課時6：數據分析的三種核心思維（業(yè)務化）  課時7：數據分析的思維技巧（象限法）  課時8：數據分析的思維技巧（多維法）  課時9：數據分析的思維技巧（假設法）  課時10：數據分析的思維技巧（指數法）  課時11：數據分析的思維技巧（二八法）  課時12：數據分析的思維技巧（對比法）  課時13：數據分析的思維技巧（漏斗法）  課時14：如何在業(yè)務時間鍛煉數據分析思維章節(jié)3： 第二周：業(yè)務  課時15：為什么業(yè)務重要  課時16：經典的業(yè)務分析指標  課時17：市場營銷指標  課時18：產品運營指標  課時19：用戶行為指標  課時20：電子商務指標  課時21：流量指標  課時22：怎么生成指標  課時23：如何建立業(yè)務分析框架  課時24：市場營銷模型  課時25：AARRR模型  課時26：用戶行為模型  課時27：電子商務模型  課時28：流量模型  課時29：如何應對各類業(yè)務場景  課時30：如何應對各類業(yè)務場景（小練習）  課時31：數據化管理業(yè)務章節(jié)4： 第三周：Excel  課時32：為什么要學習Excel  課時33：文本清洗函數  課時34：常見的文本清洗函數練習  課時35：關聯(lián)匹配函數  課時36：邏輯運算函數  課時37：計算統(tǒng)計函數  課時38：時間序列函數  課時39：Excel的常見技巧  課時40：Excel工具（1）,課時123：Python 練習（1）  課時124：Python 練習（2）  課時125：Python 練習（3）  課時126：Python 練習（4）  課時127：Python 練習（5）  課時128：Python 練習（6）  課時129：Python 練習（7）  課時130：Python 練習（8）  課時131：Python 練習（9）  課時132：Python 可視化（1）  課時133：Python 可視化（2）  課時134：Python 可視化（3）  課時135：Python 可視化（4）  課時136：Python 可視化（5）  課時137：Python 可視化（6）  課時138：Python 可視化（7）  課時139：Python 可視化（8）  課時140：Python seaborn 01  課時141：Python seaborn 02  課時142：Python seaborn 03  課時143：Python Seaborn 04  課時144：Python Seaborn 05  課時145：Python seaborn 06  課時146：python superset 01  課時147：Python superset 02  課時148：Python superset 03  課時149：Python superset 04  課時150：Python superset 05,章節(jié)8： 第七周：Python  課時92：入門  課時93：數據類型  課時94：變量  課時95：列表  課時96：列表進階  課時97：字典  課時98：集合  課時99：控制流  課時100：Python控制流循環(huán)  課時101：Python循環(huán)進階  課時102：Python函數  課時103：高階函數  課時104：第三方包  課時105：numpy  課時106：Python series  課時107：dataframe  課時108：Python dataframe查找  課時109：read_csv  課時110：計算  課時111：Python groupby  課時112：Python Pandas關聯(lián)  課時113：Python Pandas 多重索引  課時114：Python Pandas 文本函數  課時115：Python Pandas 去重  課時116：Python Pandas apply  課時117：Python Pandas 聚合 apply  課時118：Python Pandas 數據透視  課時119：Python 連接數據庫  課時120：Python連接數據庫2  課時121：Python 連接數據庫3  課時122：Python 練習 markdown