【天善智能】秦路老师王牌好课《七周成为数据分析师》视频教程(视频+课件)

课程介绍

课程来自于 【学院】秦路老师《七周成为数据分析师》

秦路,天善智能特约专家。资深数据分析师,数据化运营专家。擅长结合运营和数据,建立数据化运营体系。

本套课程内容涵盖基础、业务、思维、工具、方法等方方面面,提纲挈领,为数据分析师之路奠定坚实基础,老师教学方式活泼生动、易于理解与掌握;精致案例如临其境,利于提高实战能力。本套课程一共七大章节,一共143课时,附有相关课件。

课程特色

明星讲师:资深数据分析师,数据化运营专家秦路老师,潜心磨剑打造精品课程;

规划全面:涵盖基础、业务、思维、工具、方法等方方面面,提纲挈领,为数据分析师之路奠定坚实基础;

循序渐进:环节紧凑,积跬步以至千里,七周为期,焕发不一样的职业通道;

精品质量:教学方式活泼生动、易于理解与掌握;精致案例如临其境,利于提高实战能力;

课程名称

磨剑之作,七周成“师”!秦路主讲,七周成为数据分析师

学习方式

录播课程,开课即学

讲师介绍

秦路,天善智能特约专家。资深数据分析师,数据化运营专家,各大专栏作者。擅长结合运营和数据,建立数据化运营体系。

最近有很长一段时间没有更新,在这里向大家抱歉了。主要是近期在出视频课程。

视频自然是曾经所写的七周系列,应天善邀请,合作出了这门课。

虽然写文已经一年有余,但是录制课程对自己是一个全新的挑战,毕竟嗓音不好,笑。时间是真的花费了很多,可被称为秦老师了,花费再多也是应该的。

关于课程就不用太多的营销口吻介绍,毕竟大家关注了我那么久,该了解的也都了解。主要谈谈这门课的本身。

适合什么样的人

课程是以七周为基础录制的,内容在原有的基础上进行了一定改进和优化。一方面,很多内容在我当初写文的时候,并不完善,后续有全新感悟的时候,把它总结到视频课程是一个好契机。另外一方面,视频操作比文章更细致,对基础较弱的同学,能降低实际上手难度。

内容定调依旧是入门,各大知识点会照顾零基础的同学。如果已经有多年的工作经验,那么它未必适合,这一点望大家合理评估。因为我从事的行业,很多内容都是偏互联网的,传统行业的从业者,或许需要一个适应的过程。

虽然取了七周系列的标题,但对于有志于往数据分析上更进一步的同学,课程只是起到领进门的作用。我更愿意大家以自驱动的方式应用,用学习到的内容去解决工作中遇到的问题。而不是觉得看完视频就能成为一个数据分析师。

 

课程大纲:

第一周:数据分析思维

1.数据分析的道与术

2.数据分析思维

  • 结构化
  • 公式化
  • 流程化

3.分析思维技巧

  • 象限法
  • 对比法
  • 假设法
  • 二八法
  • 多维法
  • 指数法

4.像咨询顾问一样思考

5.如何在业余时间锻炼分析思维

第二周:业务

1.为什么业务重要?

2.经典的业务分析指标

  • 市场营销模型
  • 产品运营模型
  • 用户行为模型
  • 电子商务模型
  • 流量模型

3.业务的分析框架

  • 如何建立分析框架?
  • 市场营销分析框架
  • 产品运营分析框架
  • 用户行为分析框架
  • 电子商务分析框架
  • 网站分析框架
  • 如何应对各类业务背景

4.数据化管理业务

第三周:Excel

1.Excel的新手须知

2.Excel函数

  • 清洗处理类
  • 关联匹配类
  • 逻辑运算类
  • 计算统计类
  • 时间序列类

3.Excel工具

  • 数据透视表
  • 条件格式和迷你图
  • 自定义名称
  • 数组
  • 数据分析库
  • 切片

4.用Excel进行数据分析

第四周:

1.的魅力

2.常见的图表类型与应用

  • 散点图
  • 折线图
  • 柱形图和直方图
  • 饼图
  • 面积图
  • 雷达图
  • 漏斗图

3.高级图表类型与应用

  • 树型图
  • 桑基图
  • 热力图
  • 关联图
  • 箱线图
  • 标靶图
  • 词云图
  • 地理图

4.图表绘制

  • 基础图表绘制的要点
  • 高级图表绘制
  • 辅助线
  • 复合图表
  • 好用的第三方图表库
  • 图表和报表

5.可视化BI

  • 导入数据
  • DataX
  • 数据整理和关联
  • 可视化
  • Dashboard
  • 第三方图库

6.用BI进行数据分析

 

第五周:MySQL

1.数据库基础

  • MySQL安装
  • 数据库和表
  • 数据类型

2.MySQL语法

  • 查询
  • 过滤
  • 高级过滤
  • 分组和聚合
  • 子查询
  • 计算函数
  • 表联结
  • 高级表联结

3.MySQL进阶

  • 优化
  • 高级技巧
  • Leetcode竞赛

4.用MySQL进行数据分析

第六周:统计学

1.描述统计学

  • 集中量数
  • 权重预估
  • 数据分布
  • 用Excel进行统计学

2.数据分析的概率

  • 概率的世界
  • 概率分布
  • 假设检验
  • AB测试
  • 方差分析

3.时间序列

4.为什么会被统计学欺骗?

5.数据分析与机器学习

第七周:Python

1.为什么要学习Python

2.Python的数据科学环境

3.Python的基础

  • 语法结构
  • 数据架构
  • 函数和类
  • 高级函数
  • 常用的数据分析包
  • 案例练习

4.

  • 的数据结构
  • Numpy的基础操作
  • Numpy的函数
  • 的数据结构
  • Pandas的基础操作
  • Pandas的函数
  • Pandas的数据规整
  • 效率技巧
  • 聚合
  • 时间序列

5.用Python进行数据分析

  • 案例:数据分析师的薪资
  • 案例:电商用户消费行为

6.可视化

  • Matplotlib
  • seaborn
  • 其他

7.构建数据分析平台

  • Python连接数据库
  • Python进行ETL
  • 开源BI:Superset
  • 构建自己的Dashboard

 

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