七周快速成为数据分析师

资源介绍

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【课程内容】

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：数据可视化

1.数据可视化的魅力
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BIPower BI入门导入数据表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.Numpy和PandasNumpy的数据结构Numpy的基础操作Numpy的函数Pandas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Matplotlibseaborn其他
7.构建数据分析平台Python连接数据库Python进行ETL

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