大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析基本原理與一些有效的數(shù)據(jù)分析方法,并能靈活運用到實踐工作中,對于開展數(shù)據(jù)分析起著至關重要的作用。能夠運用圖表有效表達數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析入門145講課程目錄:
章節(jié)1: 如何七周成為數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析思維  課時3:為什么思維重要  課時4:數(shù)據(jù)分析的三種核心思維(結構化)  課時5:數(shù)據(jù)分析的三種核心思維(公式化)  課時6:數(shù)據(jù)分析的三種核心思維(業(yè)務化)  課時7:數(shù)據(jù)分析的思維技巧(象限法)  課時8:數(shù)據(jù)分析的思維技巧(多維法)  課時9:數(shù)據(jù)分析的思維技巧(假設法)  課時10:數(shù)據(jù)分析的思維技巧(指數(shù)法)  課時11:數(shù)據(jù)分析的思維技巧(二八法)  課時12:數(shù)據(jù)分析的思維技巧(對比法)  課時13:數(shù)據(jù)分析的思維技巧(漏斗法)  課時14:如何在業(yè)務時間鍛煉數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)  課時34:常見的文本清洗函數(shù)練習  課時35:關聯(lián)匹配函數(shù)  課時36:邏輯運算函數(shù)  課時37:計算統(tǒng)計函數(shù)  課時38:時間序列函數(shù)  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(shù)據(jù)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(shù)  課時103:高階函數(shù)  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(shù)  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(shù)據(jù)透視  課時119:Python 連接數(shù)據(jù)庫  課時120:Python連接數(shù)據(jù)庫2  課時121:Python 連接數(shù)據(jù)庫3  課時122:Python 練習 markdown        

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