七周成为数据分析师视频教程磨剑之作七周成师2018年
七周成为数据分析师2018年章节1： 如何七周成为数据分析师6 {9 O# ]" U* |2 x! g3 {% O" x
课时1：为什么需要七周16:461 _/ u: jl* b6 B3 D0 Y
课时2：七周应该怎么学10:223 I/ ]/ W0 ^; `5 a- m
章节2： 第一周：数据分析思维Z* k2 G3 S% e* Q
课时3：为什么思维重要 02:30
课时4：数据分析的三种核心思维（结构化） 26:34
课时5：数据分析的三种核心思维（公式化） 19:17
课时6：数据分析的三种核心思维（业务化） 14:01$ l6 G4 N/ o; u2 W- P
课时7：数据分析的思维技巧（象限法） 04:37
课时8：数据分析的思维技巧（多维法） 05:47) }' ?; G, ]9 G% X
课时9：数据分析的思维技巧（假设法） 07:36( g) P& [" l- o+ }. n" s" }) T
课时10：数据分析的思维技巧（指数法） 18:236 `! d, J9 @+ UK3 n6 D
课时11：数据分析的思维技巧（二八法） 03:24
课时12：数据分析的思维技巧（对比法） 04:54
课时13：数据分析的思维技巧（漏斗法） 01:28
课时14：如何在业务时间锻炼数据分析思维 09:16
章节3： 第二周：业务* m, p, C7 p2 X6 P9 x: R
课时15：为什么业务重要 02:59
课时16：经典的业务分析指标 11:47' a) U2 [, j7 ?$ L
课时17：市场营销指标 08:54- T8 x, P- e% {
课时18：产品运营指标 16:23
课时19：用户行为指标 06:24
课时20：电子商务指标 04:06
课时21：流量指标 07:34
课时22：怎么生成指标 04:37' r* j3 w+ ?" X" K
课时23：如何建立业务分析框架 01:155 R+ _2 D$ [$ c9 k
课时24：市场营销模型 04:51! _# [- i" k) ^
课时25：AARRR模型 06:05
课时26：用户行为模型 04:09
课时27：电子商务模型 02:49
课时28：流量模型 04:005 SP/ I$ f! J
课时29：如何应对各类业务场景 04:153 W7 Z$ ^4 j- H/ u' hF
课时30：如何应对各类业务场景（小练习） 18:02T: T' y7 P; L8 f" a2 o
课时31：数据化管理业务 02:029 t$ P- j$ l; D! R% |* S) J: C. O
章节4： 第三周：Excel$ U5 K! ?8 _- cM+ b( r
课时32：为什么要学习Excel 07:18. a3 m5 B2 e0 ]8 `1 x
课时33：文本清洗函数 07:35
课时34：常见的文本清洗函数练习 13:352 M5 e3 j9 H" F0 h: D) }
课时35：关联匹配函数 13:57% b' c; I3 S- l% L) a. T
课时36：逻辑运算函数 07:27
课时37：计算统计函数 11:23" `. s; i* c# F/ ]7 V4 P% `
课时38：时间序列函数 05:40
课时39：Excel的常见技巧 09:230 T( e: c& k( N1 m
课时40：Excel工具（1） 06:50
课时41：Excel工具（2） 08:16
课时42：用Excel进行数据分析（1） 22:506 k& p9 rN9 X: H6 p) c: S
课时43：用Excel进行数据分析（2） 18:11
章节5： 第四周：数据可视化! c3 P: ^$ K3 y/ _6 Z
课时44：数据可视化之美 08:23
课时45：常见的图表类型与应用 08:34
课时46：高级图表类型与应用 09:38Y5 {/ h$ B/ l
课时47：图表绘制 08:32
课时48：Excel绘图技巧 10:55
课时49：散点图 10:15
课时50：辅助列 13:25
课时51：复合图表 17:03
课时52：甘特图（1） 14:45
课时53：甘特图（2） 07:59
课时54：标靶图 10:54
课时55：杜邦分析法 25:21}) f3 ?7 D2 v- n
课时56：Power BI入门 13:17! P! ?7 k; T. Y( R4 q( k3 j
课时57：Power BI基础功能 21:14
课时58：Power BI操作技巧 14:21! k9 e; Y0 X4 @4 y* L
课时59：用BI进行数据分析（1） 21:58
课时60：用BI进行数据分析（2） 20:00J. J3 N7 }6 z% P' N1 o! M( H0 n5 n
课时61：Dashboard 15:55
章节6： 第五周：MySQL/ m* ], G8 OZ; Z7 D% u1 {4 _
课时62：MySQL安装 05:31
课时63：数据库 13:06! |* Y+ e" NZ. B5 f* |) w5 p' C
课时64：数据库实操 15:12+ S; c5 u' t! K( Y/ b$ Y
课时65：SQL select 18:18
课时66：SQL 条件查找 06:168 v* ?) p2 h0 M) K9 O! D( Q1 s
课时67：SQL group by 05:385 c+ t+ @4 o3 J$ b: r' u, a
课时68：SQL group by 高级 13:00
课时69：SQL 函数 10:45
课时70：SQL 子查询 12:50
课时71：SQL join 23:41* Z* Q$ Y. A, S( c6 \* f
课时72：SQL leetcode 15:50
课时73：SQL 加载 05:33/ {# d0 Z- G1 S5 {! i/ b
课时74：SQL 时间 05:48$ d" h* `/ H; l. `3 \
课时75：SQL 练习（1） 21:585 N4 n4 D$ v;
课时76：SQL 练习（2） 18:13
课时77：SQL 连接 power bi 09:59' M+ ^5 k7 s# j9 jD* n: o7
章节7： 第六周：统计学\/ q& V- R6 B+ J
课时78：描述统计学 08:46( N2 R/ L5 g4 g2 n' u. A
课时79：分位数 08:15
课时80：标准差 17:31
课时81：权重统计 20:17
课时82：切比雪夫 13:38" J8 M7 B6 m/ c5 m5 J
课时83：箱线图 18:35, ?* b7 C. F: {4 S
课时84：直方图 21:28+ r. J" y* f$ b' |2 k) o5 F
课时85：概率 13:22
课时86：贝叶斯 18:49
课时87：二项分布1 05:17; I7 B" q" v$ M. J
课时88：二项分布2 05:213 l# P6 c5 m1 ?) G: i% d/ i
课时89：泊松分布 10:332 D* [: Y" c, z, y* q
课时90：正态分布 17:32
课时91：假设检验 33:04" H# H0 f7 H' \/ X2 w
章节8： 第七周：Python
课时92：入门 12:25
课时93：数据类型 17:57
课时94：变量 07:17! {8 R9 ]* g- e( r/ l8 a. }# C
课时95：列表 16:04
课时96：列表进阶 06:30
课时97：字典 12:34
课时98：集合 12:36- @4 V: [: ]B
课时99：控制流 10:53
课时100：Python控制流循环 14:14* P- F9 X3 k9 qb! q5 Z' }
课时101：Python循环进阶 07:28
课时102：Python函数 16:41& u: F+ x7 `8 ?* f) x- I( X
课时103：高阶函数 09:36
课时104：第三方包 08:30
课时105：numpy 08:388 \8 C) w1 E0 c. \: N/ t
课时106：Python series 14:55
课时107：dataframe 17:03. \6 Y' Q8 z. P
课时108：Python dataframe查找 22:09- p0 g3 o/ n, K4 A# m; b% w{
课时109：read_csv 13:455 f4 I! {|6 D7 V
课时110：计算 24:31" e7 H3 d9 x5 z8 B9 f
课时111：Python groupby 12:00+ p. }4 d- v7 ]! [
课时112：Python Pandas关联 20:21
课时113：Python Pandas 多重索引 08:58
课时114：Python Pandas 文本函数 06:17
课时115：Python Pandas 去重 09:514 U% u: G! z( n; Y! c! f4 J
课时116：Python Pandas apply 10:453 \3 p* ~! G6 S, f
课时117：Python Pandas 聚合 apply 10:26
课时118：Python Pandas 数据透视 14:26
课时119：Python 连接数据库 25:405 ~+ j7 w3 P) H% N/ E7 ~
课时120：Python连接数据库2 10:082 Z9 V8 |( w0 |6 R% W" c
课时121：Python 连接数据库3 07:40
课时122：Python 练习 markdown 05:323 x6 b6 _6 V0 A8 c' `. v) h
课时123：Python 练习（1） 11:35" F7 n& ^& x. q; l0 ^! m3 dy
课时124：Python 练习（2） 14:49
课时125：Python 练习（3） 23:12
课时126：Python 练习（4） 18:30% ~8 ms3 R/ F! ?3 l" L
课时127：Python 练习（5） 13:52
课时128：Python 练习（6） 16:29
课时129：Python 练习（7） 15:40
课时130：Python 练习（8） 09:50
课时131：Python 练习（9） 08:30
课时132：Python 可视化（1） 07:45: h6 t& v; ?2 J
课时133：Python 可视化（2） 08:51
课时134：Python 可视化（3） 06:57- a, T! I4 t. ]' |' s
课时135：Python 可视化（4） 12:11) M* \! x# c) }# c3 h
课时136：Python 可视化（5） 06:306 l* j; Z% Z+ a, V9 B' ]
课时137：Python 可视化（6） 07:52
课时138：Python 可视化（7） 14:20
课时139：Python 可视化（8） 15:008 ]# j) V: y: @4 o! m! F) D
课时140：Python seaborn 01 05:37
课时141：Python seaborn 02 07:20' L8 T) Z* E( _" a: I
课时142：Python seaborn 03 10:264 |2 i. w7 B4 b, t{
课时143：Python Seaborn 04 10:44( z! O+ n6 Df3 a: }. D
课时144：Python Seaborn 05 08:27
课时145：Python seaborn 06 06:20
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