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│ 01周-开班典礼-课程整体介绍.mp4
│ 01周-开班典礼-预习课程安排.mp4
│ 02-数据分析导论-数据分析工具简介.mp4
│ 02-数据分析导论-数据分析师的基本概要.mp4
│ 03-使用Python进行Excel数据处理-Jupyter Notebook安装使用和Pandas基础.mp4
│ 03-使用Python进行Excel数据处理-【项目】员工薪水探索性分析.mp4
│ 04-如何像数据分析师一样思考-互联网营销活动分析的基本模型（统计学基础）.mp4
│ 04-如何像数据分析师一样思考-数据可视化的基本原则.mp4
│ 05-数据的科学运算-Numpy的常用运算方法.mp4
│ 05-数据的科学运算-Pandas数据类型进阶.mp4
│ 06-不做只懂技术不懂业务的工具人-【项目】bilibili站内CPC广告优化.mp4
│ 06-不做只懂技术不懂业务的工具人-为什么数据分析师不能只懂技术.mp4
│ 07-数据可视化-Matplotlib基本图形绘制.mp4
│ 07-数据可视化-【项目】股票数据可视化分析实战.mp4
│ 08-数据分析实战项目（一）电商平台订单报表分析-互联网电商平台数据分析思路.mp4
│ 08-数据分析项目实战（一）电商平台订单报表分析-订单数据的分析思路.mp4
│ 09-使用正则进行数据的复杂筛选-反义代码与限定符、分组匹配、贪婪与非贪婪.mp4
│ 09-使用正则进行数据的复杂筛选-正则入门及元字符的应用.mp4
│ 10-数据分析项目实战（二）:用户画像体系-互联网电商平台入驻商数据分析思路.mp4
│ 10-数据分析项目实战（二）:用户画像体系-电商运营的用户画像体系构建.mp4
│ 11-强化自动化办公-【项目】-基于用户行为的用户价值分析.mp4
│ 11-强化自动化办公-多层文件夹、多类型文件处理.mp4
│ 12-数据分析项目实战（三）以数据为导向的运营体系搭建-电商广告业务简介与传统分析链路数据分析.mp4
│ 12-数据分析项目实战（三）以数据为导向的运营体系搭建-运营体系数据化构建.mp4
│ 13-数据分析模型应用-【实战】用户价值聚类分析.mp4
│ 13-数据分析模型应用-聚类分析算法.mp4
│ 14-数据分析实战（四）:亚马逊Kindle电子书的数字化商业分析-【项目】亚马逊Kindle书籍多渠道商业分析.mp4
│ 14-数据分析实战（四）:亚马逊Kindle电子书的数字化商业分析-商业分析与传统的行业研究.mp4
│ 15-初识MySQL数据库.mp4
│ 16-常见互联网业务数据分析报告制作与用户分层模型-RFM模型实战.mp4
│ 16-常见互联网业务数据分析报告制作与用户分层模型-互联网产品指标体系构建.mp4
│ 17-数据库技术进阶之复杂查询-MySQL的数据筛选与分组运算.mp4
│ 17-数据库技术进阶之复杂查询-【项目】会员体系消费行为分析.mp4
│ 18-产品关联分析与商品画像体系实战-产品定位分析波士顿矩阵.mp4
│ 18-产品关联分析与商品画像体系实战-搭建商品画像体系.mp4
│ 19-数据可视化Pyecharts-【项目】广告效果聚类分析.mp4
│ 19-数据可视化Pyecharts-教学.mp4
│ 20产品关联分析与商品画像体系实战-产品定位分析波士顿矩阵.mp4
│ 20产品关联分析与商品画像体系实战-搭建商品画像体系.mp4
│ 21数据分析师面试准备-如何撰写一份有吸引力的简历.mp4
│ 21数据分析师面试准备-面试中的技术问题、逻辑问题、业务问题.mp4
│
└─材料
│
├─2数据分析导论
│ 第一周:数据分析导论-叶老师.pdf
│
├─3使用Python进行Excel数据处理
│ └─pandas资料
│ └─pandas资料
│ Pandas操作Excel.ipynb
│ 员工薪水探索性分析作业.ipynb
│ 数据分析测试题.xlsx
│
├─3数据分析导论
│ 第一周:数据分析导论-叶老师.pdf
│
├─4如何像数据分析师一样思考
│ 仿真型仓储备货分析.xls
│ 折线图.xlsx
│ 数值分析.xlsx
│ 气泡图.xlsx
│ 直方图.xlsx
│ 第二周:如何像数据分析师一样思考.pdf
│ 诊断性分析 关联分析.xlsx
│ 长尾分布.xlsx
│ 预测性分析（线性回归）.xlsx
│
├─5数据的科学运算
│ └─第二周技术课代码及数据文件
│ │ data_excel.xlsx
│ │ 共享单车数据.ipynb
│ │ 旅游数据清洗.ipynb
│ │ 旅游数据清洗作业.ipynb
│ │ 第二次 Python科学运算.ipynb
│ │
│ └─MACOSX
│ data_excel.xlsx
│
├─6不做只懂技术不懂业务的“工具人”
│ 第三周:不做只懂技术不懂业务的“工具人”.pdf
│ 长尾分布(1).xlsx
│
├─7数据可视化
│ └─第三周代码及数据
│ │ Matplotlib基本图形绘制.ipynb
│ │ 折线图.xlsx
│ │ 折线图的副本.xlsx
│ │ 气泡图.xlsx
│ │ 用户信息可视化.ipynb
│ │ 直方图.xlsx
│ │ 长尾分布.xlsx
│ │
│ └─MACOSX
│ 折线图.xlsx
│ 折线图的副本.xlsx
│ 气泡图.xlsx
│ 直方图.xlsx
│ 长尾分布.xlsx
│
├─8数据分析项目实战（一）:电商平台订单报表分析
│ │ 2月9日订单汇总.xlsx
│ │ 第四周:数据分析项目实战（一）:电商平台订单报表分析.pdf
│ │
│ └─b站订单
│ └─b站订单
│ bilibili2月8日订单.xlsx
│ bilibili2月9日订单.xlsx
│
├─9使用正则进行数据的复杂筛选
│ └─使用正则进行数据的复杂筛选
│ 正则表达式.ipynb
│ 评论词云图.png
│
│
│
├─10数据分析项目实战（二）:用户画像体系
│ │ 亚马逊入驻商订单报表.xlsx
│ │ 市场占有率.xlsx
│ │ 第五周:数据分析项目实战（二）:用户画像体系.pdf
│ │
│ └─数据分析项目实战（二）:用户画像体系
│ 亚马逊入驻商订单报表.xlsx
│ 市场占有率.xlsx
│ 第五周:数据分析项目实战（二）:用户画像体系.pdf
│
├─11强化自动化办公
│ │ 按日期观察成交量.png
│ │ 按时段观察成交量.png
│ │ 日PV.png
│ │ 日UV.png
│ │ 每小时PV.png
│ │ 每小时UV.png
│ │ 自动化办公.ipynb
│ │ 评论词云图.png
│ │ 评论词云图2.png
│ │
│ └─data
│ │ 学习目标.txt
│ │
│ ├─study
│ │ │ 学习进度.txt
│ │ │
│ │ └─学习激励
│ │ 激励1.txt
│ │ 激励2.txt
│ │
│ └─公司资料
│ 公司花名册.xlsx
│
├─12强化自动化办公
│ │ 按日期观察成交量.png
│ │ 按时段观察成交量.png
│ │ 日PV.png
│ │ 日UV.png
│ │ 每小时PV.png
│ │ 每小时UV.png
│ │ 自动化办公.ipynb
│ │ 评论词云图.png
│ │ 评论词云图2.png
│ │
│ └─data
│ │ 学习目标.txt
│ │
│ ├─study
│ │ │ 学习进度.txt
│ │ │
│ │ └─学习激励
│ │ 激励1.txt
│ │ 激励2.txt
│ │
│ └─公司资料
│ 公司花名册.xlsx
│
├─12数据分析项目实战（三）:以数据分析为导向的运营体系搭建
│ │ 第六周:数据分析项目实战（三）:以数据分析为导向的运营体系搭建.pdf
│ │
│ └─第六周表格及文件
│ rank.exe
│ rank.xls
│ 仿真型仓储备货分析.xls
│ 广告分析误区示例.xlsx
│ 日周月销量权重对比.xlsx
│ 象限分析法示例.xlsx
│ 销售量一般计量法.xlsx
│ 销量波动和趋势分析.xlsx
│
├─13数据分析模型应用
│ │ 数据分析与人工智能.ipynb
│ │ 第六周:数据分析模型.pdf
│ │
│ └─MACOSX
│ 第六周:数据分析模型.pptx
│
├─13数据分析项目实战（三）:以数据分析为导向的运营体系搭建
│ 第六周:数据分析项目实战（三）:以数据分析为导向的运营体系搭建.pdf
│
├─18常见互联网业务的数据分析报告的制作及用户分层模型
│ └─叶老师第八周
│ 2018中国服饰数字化零售研究报告.pdf
│ 7d286de1-f787-4ed1-bf6b-f9e0a71b67b5.jpg
│ cb427b86-6d8e-43d1-a6e2-7bb5a9e15980.jpg
│ cee0f2ee-5ba8-41b5-8629-7456734d3068.jpg
│ consumption_data.xls
│ data_type.xls
│ RFM聚类算法输出结果.xlsx
│ 第八周:常见互联网业务的数据分析报告的制作及用户分层模型.pdf
│ 餐饮数据RFM聚类分析.txt
│
└─20产品关联分析与商品画像体系实战
└─叶老师第九周
商品画像.xlsx
数据预处理（数据转换）代码.txt
模型构建及分析代码.txt
第九周:产品关联分析与商品画像体系实战.pdf
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6、如果有任何疑问,请加客服QQ:1300822626 2小时内回复你!
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发表于 2021-12-20 09:00:19
发表于 2021-12-20 09:13:28
发表于 2021-12-20 10:24:50
